本文目录导读：
定义及目的
数据仓库（Data Warehouse）和传统数据库（Traditional Database）是两种不同的数据处理系统，数据仓库旨在为企业提供综合性的数据分析和决策支持，而传统数据库主要用于存储和管理日常业务数据。
数据来源
1、数据仓库：数据仓库的数据来源于多个业务系统，如销售、财务、人力资源等，这些数据经过清洗、转换、整合后，存储在数据仓库中。
2、传统数据库：传统数据库的数据主要来源于单个业务系统，如客户关系管理系统（CRM）、企业资源规划（ERP）等。
数据结构
1、数据仓库：数据仓库采用星型模型或雪花模型，以事实表为核心，围绕事实表建立维度表，这种结构便于数据分析，提高查询效率。
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2、传统数据库：传统数据库采用关系型模型，以表格形式存储数据，每个表格代表一个业务实体，字段表示实体属性。
数据类型
1、数据仓库：数据仓库存储的数据类型丰富，包括数值型、文本型、时间型等，数据仓库还支持复杂的数据类型，如空间数据、图像数据等。
2、传统数据库：传统数据库主要存储数值型、文本型数据，对于复杂的数据类型，需要借助其他工具进行处理。
数据更新频率
1、数据仓库：数据仓库的数据更新频率较低，通常按月、季度或年度进行更新，这是因为数据仓库中的数据经过清洗、转换、整合，具有一定的稳定性。
2、传统数据库：传统数据库的数据更新频率较高，通常与业务系统的操作频率一致。
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应用场景
1、数据仓库：数据仓库适用于企业级的数据分析和决策支持，如销售分析、市场分析、财务分析等。
2、传统数据库：传统数据库适用于日常业务数据的存储和管理，如客户信息管理、库存管理、订单管理等。
查询性能
1、数据仓库：数据仓库通过索引、分区等优化手段，提高查询性能，但相较于传统数据库，查询性能仍有一定差距。
2、传统数据库：传统数据库的查询性能较高，适用于实时业务场景。
数据安全
1、数据仓库：数据仓库中的数据安全性较高，采用数据加密、访问控制等技术保障数据安全。
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2、传统数据库：传统数据库的数据安全性相对较低，易受黑客攻击。
数据集成
1、数据仓库：数据仓库需要从多个业务系统收集数据，实现数据集成，这需要一定的技术支持和成本投入。
2、传统数据库：传统数据库的数据集成相对简单，只需在单个系统中进行操作。
数据仓库与传统数据库在定义、目的、数据来源、数据结构、数据类型、数据更新频率、应用场景、查询性能、数据安全、数据集成等方面存在显著区别，企业应根据自身业务需求，选择合适的数据处理系统。
标签： #数据仓库和传统数据库的区别
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