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定义及用途
数据仓库（Data Warehouse）和数据库（Database）是两种常见的数据存储和管理方式，它们在定义及用途上存在显著差异。
1、数据仓库
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数据仓库是一个用于支持企业或组织决策制定过程的综合数据库，它通过整合、清洗、转换和加载（ETL）来自不同源的数据，为决策者提供全面、一致、及时的数据支持，数据仓库的主要用途是支持数据分析和数据挖掘，帮助决策者发现数据中的规律和趋势。
2、数据库
数据库是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它广泛应用于各种业务场景，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等，数据库的主要用途是支持日常业务操作，如数据录入、查询、修改和删除等。
数据结构
1、数据仓库
数据仓库采用星型模型或雪花模型等数据模型，以支持复杂的数据分析和数据挖掘，数据仓库中的数据通常具有以下特点：
（1）历史性：数据仓库存储的是历史数据，以便于分析和挖掘趋势。
（2）综合性：数据仓库中的数据来自多个源，经过整合和清洗，形成统一的数据视图。
（3）一致性：数据仓库中的数据经过转换和加载，保证数据的一致性。
2、数据库
数据库采用关系型模型，以支持日常业务操作，数据库中的数据通常具有以下特点：
（1）实时性：数据库中的数据实时更新，以支持业务操作。
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（2）结构化：数据库中的数据以表的形式存储，便于管理和查询。
（3）独立性：数据库中的数据与业务逻辑分离，降低业务风险。
数据粒度
1、数据仓库
数据仓库采用细粒度数据，以便于分析，数据仓库中的销售数据可能包括订单详情、客户信息、产品信息等。
2、数据库
数据库采用粗粒度数据，以支持日常业务操作，数据库中的销售数据可能只包括订单总额、订单数量等。
查询性能
1、数据仓库
数据仓库采用多维数据模型，支持复杂查询，数据仓库的查询性能较高，但受限于数据量。
2、数据库
数据库采用关系型模型，支持简单查询，数据库的查询性能较高，但受限于数据量和查询复杂度。
应用场景
1、数据仓库
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数据仓库适用于以下场景：
（1）数据分析和挖掘
（2）决策支持
（3）企业绩效管理
2、数据库
数据库适用于以下场景：
（1）日常业务操作
（2）事务处理
（3）业务流程管理
数据仓库与数据库在定义、用途、数据结构、数据粒度、查询性能和应用场景等方面存在显著差异，了解这些区别有助于我们更好地选择合适的数据存储和管理方式，以满足不同业务需求，在实际应用中，数据仓库和数据库可以相互补充，共同为企业提供全面、高效的数据支持。
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