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数据仓库是什么？
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，它是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持管理的决策支持系统，数据仓库将来自不同来源的数据整合到一个统一的环境中，为企业的决策者提供数据支持和分析。
如何理解数据库和数据仓库的关系？
1、数据库与数据仓库的区别
（1）功能不同：数据库主要用于存储、管理和检索数据，而数据仓库主要用于分析数据，为决策提供支持。
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（2）数据来源不同：数据库的数据主要来自内部应用系统，而数据仓库的数据来自内部和外部多个来源。
（3）数据类型不同：数据库的数据类型相对单一，而数据仓库的数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
（4）数据更新频率不同：数据库的数据更新频率较高，而数据仓库的数据更新频率较低，通常是定期更新。
2、数据库与数据仓库的关系
（1）数据库是数据仓库的基础：数据仓库中的数据主要来源于数据库，数据库为数据仓库提供了数据源。
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（2）数据仓库是对数据库的扩展：数据仓库在数据库的基础上，通过数据集成、转换和清洗，将数据转化为适合分析的形式。
（3）数据仓库与数据库相互补充：数据库负责数据的存储和检索，而数据仓库负责数据的分析和决策支持，两者相互补充，共同满足企业对数据的需求。
数据仓库与数据湖的关系
1、数据湖是什么？
数据湖（Data Lake）是一种新型的数据存储架构，它将所有结构化、半结构化和非结构化数据存储在同一个存储系统中，为用户提供统一的访问接口，数据湖可以存储大量的原始数据，并支持多种数据处理和分析技术。
2、数据仓库与数据湖的关系
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（1）数据湖是数据仓库的补充：数据湖可以存储更多的原始数据，为数据仓库提供更丰富的数据源。
（2）数据仓库与数据湖协同工作：数据仓库可以从数据湖中提取数据，进行清洗、转换和分析，为决策者提供支持。
（3）数据湖与数据仓库的融合趋势：随着大数据技术的发展，数据湖与数据仓库的融合趋势日益明显，数据湖可以提供更灵活的数据存储和处理能力，而数据仓库则提供更丰富的数据分析和决策支持。
数据库、数据仓库和数据湖三者之间的关系是相辅相成的，数据库为数据仓库提供数据源，数据仓库为决策者提供数据支持，数据湖则提供更丰富的数据存储和处理能力，随着大数据时代的到来，三者之间的融合趋势将更加明显，为企业创造更大的价值。
标签： #数据库数据仓库三者关系
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