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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策支持系统（Decision Support Systems，DSS）的数据库系统，它通过集成、整合和存储来自多个源的数据，为用户提供了一个统一的数据视图，以便于分析和报告，数据仓库的核心特点是将数据从其原始环境中提取出来，经过清洗、转换和集成后，存储在一个中央数据库中，供用户进行查询和分析。
传统数据库的定义
传统数据库（Traditional Database）是指用于存储、管理和检索数据的数据库管理系统，它主要用于存储结构化数据，如关系型数据库（Relational Database）、层次型数据库（Hierarchical Database）和网状型数据库（Network Database）等，传统数据库旨在满足日常的业务操作，如客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）等。
数据仓库与传统数据库的主要区别
1、目标不同
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数据仓库的目标是为企业提供决策支持，通过分析历史数据，发现数据之间的关联和趋势，为决策者提供有价值的参考，而传统数据库的目标是满足日常的业务操作，确保数据的准确性和完整性。
2、数据类型不同
数据仓库存储的数据类型较为丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，传统数据库主要存储结构化数据，如关系型数据库中的表格。
3、数据集成方式不同
数据仓库通过数据集成、清洗、转换和加载（ETL）过程，将来自多个源的数据整合到一个中央数据库中，而传统数据库通常在数据产生时直接存储，不需要进行数据集成。
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4、数据模型不同
数据仓库采用多维数据模型（Multidimensional Data Model），如星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema），便于用户进行多维分析，传统数据库采用关系型数据模型，便于数据的存储和检索。
5、数据更新频率不同
数据仓库中的数据通常是历史数据，更新频率较低，传统数据库中的数据更新频率较高，如实时更新。
6、查询方式不同
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数据仓库采用复杂的查询语言，如SQL多维分析（OLAP）和MDX（Multidimensional Expressions），支持多维分析，传统数据库采用SQL查询语言，主要用于单表查询。
7、应用场景不同
数据仓库适用于决策支持、数据挖掘、商业智能等场景，为企业提供战略层面的数据支持，传统数据库适用于日常业务操作，如CRM、ERP等。
数据仓库与传统数据库在目标、数据类型、数据集成方式、数据模型、数据更新频率、查询方式和应用场景等方面存在显著区别，了解这些区别有助于企业根据自身需求选择合适的数据存储和管理方案，从而提高数据利用效率，为决策者提供有力支持，随着大数据时代的到来，数据仓库在企业和组织中发挥着越来越重要的作用，成为企业信息化建设的重要组成部分。
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