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数据仓库的定义及特点
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策制定过程的计算机系统，它将分散、异构的数据源进行整合、清洗、转换，形成一个统一、完整、一致的数据集合，以便为决策者提供全面、准确、及时的数据支持。
数据仓库的特点如下：
1、数据集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，使决策者能够全面了解企业的业务状况。
2、数据一致性：数据仓库在数据整合过程中，确保数据的一致性，避免因数据不一致导致的决策失误。
3、数据历史性：数据仓库存储了企业历史数据，使决策者能够对业务趋势进行分析，为决策提供依据。
4、数据面向主题：数据仓库按照业务主题进行组织，使决策者能够针对特定业务问题进行数据查询和分析。
5、数据非易失性：数据仓库中的数据在一段时间内保持不变，确保决策者能够根据稳定的数据进行决策。
传统数据库与数据仓库的主要区别
1、数据目的不同
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传统数据库主要用于存储、管理和处理日常业务数据，以满足企业日常运营需求，而数据仓库则用于支持企业的决策制定过程，为决策者提供全面、准确、及时的数据支持。
2、数据类型不同
传统数据库主要存储结构化数据，如关系型数据库中的表、行、列等，而数据仓库不仅包含结构化数据，还包括半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如图像、视频等）。
3、数据更新频率不同
传统数据库中的数据通常实时更新，以反映企业最新的业务状况，而数据仓库中的数据在一段时间内保持不变，主要关注历史数据的分析。
4、数据模型不同
传统数据库采用关系型模型，以表、行、列的形式存储数据，而数据仓库采用多维数据模型，以事实表、维度表的形式组织数据，便于进行数据分析和挖掘。
5、数据处理方式不同
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传统数据库主要采用事务处理，以保证数据的完整性和一致性，而数据仓库采用批量处理，以实现对大量历史数据的处理和分析。
数据仓库与传统数据库的功能对比
1、数据集成功能：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据视图，而传统数据库主要用于存储和管理日常业务数据。
2、数据分析功能：数据仓库为决策者提供全面、准确、及时的数据支持，便于进行数据分析和挖掘，而传统数据库主要用于日常业务数据处理。
3、数据存储功能：数据仓库存储历史数据，便于进行趋势分析和预测，而传统数据库主要用于存储当前业务数据。
4、数据查询功能：数据仓库支持多维数据查询，便于决策者从不同角度分析数据，而传统数据库主要支持单维数据查询。
5、数据挖掘功能：数据仓库为数据挖掘提供丰富、全面的数据资源，便于发现数据中的潜在价值，而传统数据库主要用于日常业务数据处理。
数据仓库与传统数据库在数据目的、数据类型、数据处理方式等方面存在显著差异，数据仓库为企业的决策制定提供有力支持，成为企业信息化建设的重要组成部分。
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