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数据仓库的定义与特点
1、定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策制定的数据管理技术，它通过整合来自多个数据源的数据，形成一个统一的、集成的、历史性的数据环境，以便用户可以快速、准确地获取和分析数据。
2、特点
（1）集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，便于用户查询和分析。
（2）历史性：数据仓库存储了历史数据，用户可以查询和分析过去某个时间点的数据，以及数据随时间的变化趋势。
（3）面向主题：数据仓库的数据组织以业务主题为中心，如销售、库存、客户等，便于用户根据业务需求进行数据查询和分析。
（4）非易失性：数据仓库中的数据具有非易失性，即数据不会因为数据库的关闭或系统故障而丢失。
（5）数据质量：数据仓库注重数据质量，通过数据清洗、转换和集成，确保数据的准确性、一致性和完整性。
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数据仓库与传统数据库的主要区别
1、目标不同
数据仓库的目标是支持企业或组织的决策制定，提供全面、准确、及时的数据支持；而传统数据库的目标是存储和管理数据，确保数据的完整性、一致性和安全性。
2、数据结构不同
数据仓库采用星型模型或雪花模型进行数据组织，便于用户进行数据查询和分析；传统数据库采用关系模型进行数据组织，以事务处理为核心。
3、数据类型不同
数据仓库中的数据类型丰富，包括数值型、文本型、时间型等；传统数据库中的数据类型相对单一，主要以数值型为主。
4、数据更新频率不同
数据仓库中的数据更新频率较低，通常以月或年为周期；传统数据库中的数据更新频率较高，通常以秒或分钟为周期。
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5、数据存储方式不同
数据仓库采用数据仓库管理系统（DWMS）进行数据存储和管理，支持海量数据的存储和处理；传统数据库采用关系型数据库管理系统（RDBMS）进行数据存储和管理，适用于中小规模的数据处理。
6、功能不同
数据仓库具备数据集成、数据清洗、数据转换、数据建模等功能，以满足用户对数据分析和挖掘的需求；传统数据库主要提供数据存储、数据检索、数据维护等功能。
数据仓库与传统数据库在目标、数据结构、数据类型、数据更新频率、数据存储方式和功能等方面存在显著区别，数据仓库作为一种支持企业或组织决策制定的数据管理技术，具有广泛的应用前景，了解数据仓库与传统数据库的区别，有助于更好地选择和应用数据管理技术，为企业的决策制定提供有力支持。
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