本文目录导读：
定义及目的
数据仓库（Data Warehouse）和数据库（Database）都是用于存储和管理数据的系统，但它们在定义和目的上存在显著差异。
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数据仓库是一种用于支持企业决策制定的数据管理工具，它通过整合来自多个源的数据，提供一致、准确、全面的历史数据视图，以便用户进行数据分析和挖掘，数据仓库的核心目标是支持数据挖掘、数据分析和业务智能。
数据库则是一种用于存储和管理数据的系统，主要用于支持日常的、实时的事务处理，数据库的核心目标是确保数据的完整性、安全性和高效性。
数据类型
数据仓库中的数据类型较为丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，结构化数据如关系型数据库中的表格数据，半结构化数据如XML、JSON等，非结构化数据如文本、图像、音频等。
数据库中的数据类型相对单一，主要针对结构化数据，如关系型数据库中的表格数据。
数据源
数据仓库的数据来源于多个源，包括内部数据库、外部数据库、文件系统等，数据仓库通过ETL（Extract-Transform-Load）过程将数据从各个源抽取、转换和加载到数据仓库中。
数据库的数据主要来源于企业内部的应用系统，如ERP、CRM等，数据库通过事务处理将数据存储在数据库中。
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数据模型
数据仓库采用多维数据模型，如星型模型、雪花模型等，多维数据模型能够将数据组织成多维数组，便于用户进行数据分析和挖掘。
数据库采用关系数据模型，如关系型数据库中的表格数据，关系数据模型通过表格关系将数据组织成二维数组，便于用户进行数据查询和操作。
数据更新频率
数据仓库的数据更新频率较低，通常是每天、每周或每月更新一次，数据仓库的数据以历史数据为主，用于支持决策制定。
数据库的数据更新频率较高，通常是实时或准实时更新，数据库的数据以实时数据为主，用于支持日常事务处理。
应用场景
数据仓库适用于数据分析和挖掘，如市场分析、销售预测、客户细分等，数据仓库为用户提供了一个统一、全面的数据视图，便于用户进行数据分析和挖掘。
数据库适用于日常事务处理，如订单处理、库存管理、客户管理等，数据库为用户提供了一个高效、可靠的数据存储和操作平台。
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数据质量
数据仓库对数据质量的要求较高，因为数据仓库的数据将用于支持决策制定，数据仓库需要保证数据的准确性、一致性和完整性。
数据库对数据质量的要求相对较低，因为数据库的数据主要用于日常事务处理，数据库需要保证数据的完整性、安全性和高效性。
数据仓库和数据库在定义、目的、数据类型、数据源、数据模型、数据更新频率、应用场景和数据质量等方面存在显著差异，了解这些差异有助于我们更好地选择和使用数据仓库和数据库，以满足企业的数据管理需求。
标签： #数据仓库和数据库的区别?
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