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数据仓库与数据库的定义
1、数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、时间序列的数据集合，支持管理人员进行决策支持系统（DSS）的查询和分析。
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2、数据库（Database）：数据库是一个按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它包含了一系列有组织的数据集，用于支持各种应用。
数据仓库与数据库的主要区别
1、目的与用途
（1）数据仓库：主要用于支持决策支持系统、数据挖掘、在线分析处理（OLAP）等高级应用，强调数据的集成、历史性和分析性。
（2）数据库：主要用于存储、管理和维护数据，支持事务处理（OLTP）等日常应用，强调数据的实时性、一致性和可靠性。
2、数据结构
（1）数据仓库：采用星型模型、雪花模型等数据模型，以多维数据形式组织数据，便于查询和分析。
（2）数据库：采用关系型模型，以二维表形式组织数据，便于数据存储和检索。
3、数据集成
（1）数据仓库：通过ETL（提取、转换、加载）过程，将来自多个源系统的数据集成到一个统一的数据仓库中，实现数据的集成。
（2）数据库：数据集成主要依靠数据库管理系统（DBMS）提供的功能，如视图、触发器等。
4、数据质量
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（1）数据仓库：对数据质量要求较高，需要保证数据的准确性、完整性和一致性。
（2）数据库：对数据质量要求相对较低，主要保证数据的可靠性。
5、数据存储
（1）数据仓库：采用大型数据存储技术，如分布式文件系统、Hadoop等，存储海量数据。
（2）数据库：采用关系型数据库管理系统（RDBMS）或非关系型数据库管理系统（NoSQL）存储数据。
6、数据更新频率
（1）数据仓库：数据更新频率较低，一般为月度、季度或年度。
（2）数据库：数据更新频率较高，一般为实时或准实时。
7、数据访问方式
（1）数据仓库：主要采用OLAP技术，支持多维数据查询和分析。
（2）数据库：主要采用OLTP技术，支持事务处理和查询。
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8、数据模型
（1）数据仓库：采用星型模型、雪花模型等，以多维数据形式组织数据。
（2）数据库：采用关系型模型，以二维表形式组织数据。
9、数据处理能力
（1）数据仓库：具有较高的数据处理能力，能够支持大规模数据集的查询和分析。
（2）数据库：数据处理能力相对较低，主要支持日常事务处理。
10、应用场景
（1）数据仓库：适用于决策支持系统、数据挖掘、在线分析处理等高级应用。
（2）数据库：适用于日常事务处理、数据存储、数据检索等应用。
数据仓库与数据库在目的、数据结构、数据集成、数据质量、数据存储、数据更新频率、数据访问方式、数据模型、数据处理能力和应用场景等方面存在显著差异，了解这些差异有助于更好地选择和使用数据仓库或数据库，以满足不同业务需求。
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