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随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分，传统数据库和数据仓库作为数据管理的重要工具，在各自领域发挥着重要作用，本文将从定义、功能、架构、应用场景等方面，深入剖析传统数据库与数据仓库的区别与联系。
传统数据库与数据仓库的定义
1、传统数据库
传统数据库是指以关系模型为基础，用于存储、管理和查询数据的系统，它具有以下特点：
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（1）结构化数据：数据以表格形式存储，便于管理和查询。
（2）事务处理：支持事务操作，确保数据的一致性和完整性。
（3）数据独立性：应用程序与数据存储分离，降低数据变更对应用程序的影响。
2、数据仓库
数据仓库是一种用于支持企业决策制定的数据管理系统，它将来自多个源的数据进行整合、清洗、转换和加载，形成一致、可靠的数据集，数据仓库具有以下特点：
（1）非结构化数据：数据来源多样化，包括关系型数据库、文本、图像、视频等。
（2）数据集成：整合来自多个源的数据，实现数据的一致性和完整性。
（3）数据挖掘与分析：支持数据挖掘、预测分析和报表生成等功能。
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传统数据库与数据仓库的区别
1、数据模型
传统数据库采用关系模型，以表格形式存储数据，数据仓库则采用多种数据模型，如星型模型、雪花模型等，以适应不同业务需求。
2、数据结构
传统数据库的数据结构相对简单，以表格为主，数据仓库的数据结构较为复杂，包括事实表、维度表等。
3、数据处理
传统数据库主要进行事务处理，如增删改查等，数据仓库则进行数据集成、清洗、转换和加载等操作。
4、应用场景
传统数据库适用于日常事务处理，如订单管理、库存管理等，数据仓库适用于企业决策制定，如销售预测、市场分析等。
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传统数据库与数据仓库的联系
1、数据来源
传统数据库和数据仓库的数据来源可能相同，如企业内部数据库、第三方数据源等。
2、数据处理
传统数据库和数据仓库在数据处理过程中，可能存在数据清洗、转换和加载等环节。
3、应用目标
传统数据库和数据仓库的应用目标都是为了提高企业数据管理水平和决策能力。
传统数据库和数据仓库在数据模型、数据结构、数据处理和应用场景等方面存在一定差异，它们在数据来源、数据处理和应用目标等方面具有内在联系，企业应根据自身业务需求，合理选择和使用传统数据库和数据仓库，以提高数据管理水平和决策能力。
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