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数据仓库与数据库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策制定的数据管理系统，它将分散的数据从各个业务系统中抽取、清洗、整合、存储，并提供高效的数据查询和分析工具。
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数据库（Database）是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它按照一定的数据模型组织数据，支持数据的增删改查等操作。
数据仓库与数据库的区别
1、数据来源
数据仓库的数据来源广泛，包括企业内部各个业务系统、外部数据源等，数据库的数据主要来源于企业内部业务系统，如CRM、ERP等。
2、数据结构
数据仓库采用星型模型或雪花模型等数据模型，以支持多维数据分析，数据库采用关系型数据模型，以支持单维数据的存储和查询。
3、数据粒度
数据仓库的数据粒度较高，通常以日、月、年等时间维度进行划分，数据库的数据粒度较低，通常以记录为单位。
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4、数据质量
数据仓库注重数据质量，通过数据清洗、去重、转换等手段保证数据的准确性、一致性，数据库的数据质量相对较低，主要依靠数据输入人员进行保证。
5、数据更新频率
数据仓库的数据更新频率较低，一般每月或每季度更新一次，数据库的数据更新频率较高，实时或准实时更新。
6、数据查询与分析
数据仓库提供多维数据分析工具，如OLAP（在线分析处理）等，支持复杂的数据查询和分析，数据库主要提供传统的SQL查询功能。
7、应用场景
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数据仓库适用于企业级的数据分析和决策支持，如市场分析、销售预测等，数据库适用于企业内部业务系统的数据存储和管理。
数据仓库与数据库的联系
1、数据仓库建立在数据库基础之上，数据库是数据仓库的数据来源。
2、数据仓库与数据库的数据模型相互关联，如数据仓库的星型模型可以映射到数据库中的关系表。
3、数据仓库和数据库都遵循数据一致性原则，保证数据的准确性。
4、数据仓库和数据库在数据存储、管理和查询等方面存在相互补充的关系。
数据仓库与数据库在数据来源、结构、粒度、质量、更新频率、查询与分析等方面存在显著差异，二者又紧密相连，共同构成了企业级的数据管理体系，在实际应用中，企业应根据自身需求选择合适的数据仓库和数据库技术，以实现高效的数据管理和决策支持。
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