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定义
1、数据库
数据库（Database）是一种按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它通过数据模型来组织数据，使得数据能够被有效地存储、检索和管理，数据库的主要功能是为用户提供数据的存储、查询、更新、删除等操作。
2、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种集成的、面向主题的、非易失的、用于支持管理决策的数据集合，数据仓库的主要功能是从多个源系统中提取数据，经过清洗、转换和整合，形成统一的数据模型，为用户提供全面、一致、准确的数据支持。
区别
1、数据结构
数据库采用结构化数据模型，如关系模型、层次模型等，以表格形式存储数据，数据仓库则采用非结构化或半结构化数据模型，如星型模型、雪花模型等，以多维数据立方体形式存储数据。
2、数据目的
数据库主要用于日常事务处理，如订单管理、库存管理等，强调数据的实时性和准确性，数据仓库主要用于支持企业决策，如市场分析、销售预测等，强调数据的全面性和一致性。
3、数据更新频率
数据库中的数据更新频率较高，通常实时或准实时更新，数据仓库中的数据更新频率较低，通常按天、周或月进行批量更新。
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4、数据量
数据库中的数据量相对较小，一般满足日常业务需求，数据仓库中的数据量较大，可能包含数十亿甚至数万亿条数据。
5、数据使用范围
数据库中的数据主要用于内部员工和业务部门，数据仓库中的数据则服务于企业高层决策者、市场分析人员等。
联系
1、数据来源
数据库是数据仓库的数据来源之一，数据仓库可以从数据库中提取数据，经过清洗、转换和整合，形成统一的数据模型。
2、数据模型
数据库和数据仓库都采用数据模型来组织数据，数据库中的数据模型相对简单，如关系模型，数据仓库中的数据模型较为复杂，如星型模型、雪花模型等。
3、数据处理
数据库和数据仓库都涉及数据处理，数据库主要处理日常事务，如数据查询、更新等，数据仓库则主要处理数据集成、数据清洗、数据转换等。
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4、数据存储
数据库和数据仓库都涉及数据存储，数据库中的数据存储在磁盘、内存等存储设备中，数据仓库中的数据存储在分布式文件系统、数据湖等存储设备中。
融合
随着大数据时代的到来，数据库和数据仓库逐渐融合，主要体现在以下几个方面：
1、分布式数据库：分布式数据库可以将数据分散存储在多个节点上，提高数据存储和处理能力，数据仓库可以采用分布式数据库来存储和管理大量数据。
2、NoSQL数据库：NoSQL数据库可以存储非结构化或半结构化数据，如JSON、XML等，数据仓库可以采用NoSQL数据库来存储和处理大数据。
3、大数据技术：大数据技术如Hadoop、Spark等，可以为数据库和数据仓库提供强大的数据处理能力，数据仓库可以采用大数据技术来处理海量数据。
数据库和数据仓库在定义、区别、联系和融合方面存在一定的差异，了解这些差异和联系，有助于我们更好地应用数据库和数据仓库，为企业决策提供有力支持。
标签： #数据仓库和数据库的定义及区别
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