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数据仓库名词解释
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存储系统，它通过整合、清洗、转换和存储大量数据，为用户提供全面、一致、可靠的数据资源，数据仓库具有以下特点：
1、数据源多样性：数据仓库可以整合来自多个数据源的数据，如数据库、日志文件、文件系统等。
2、数据集成：数据仓库通过数据集成技术，将来自不同数据源的数据进行清洗、转换和合并，确保数据的一致性和准确性。
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3、数据一致性：数据仓库中的数据在时间上保持一致，用户可以查询任意时间段的数据。
4、数据分析性：数据仓库支持多维数据分析，如OLAP（在线分析处理）技术，帮助用户从不同角度、层次分析数据。
5、数据时效性：数据仓库中的数据具有时效性，通常包括历史数据和实时数据。
数据库名词解释
数据库（Database）是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它由一系列相互关联的数据集合组成，能够有效地组织、管理和检索数据，数据库具有以下特点：
1、数据结构化：数据库中的数据按照一定的数据模型进行组织，如关系型数据库、层次型数据库、网络型数据库等。
2、数据共享性：数据库允许多个用户同时访问、操作数据，提高数据利用率。
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3、数据完整性：数据库通过数据完整性约束，确保数据的正确性和一致性。
4、数据安全性：数据库提供数据访问控制，防止未经授权的访问和数据泄露。
5、数据一致性：数据库通过事务管理，确保数据在并发访问时的正确性和一致性。
数据仓库与数据库之间的差异
1、目的：数据仓库旨在支持企业决策制定，提供全面、一致、可靠的数据资源；数据库主要用于存储、管理和检索数据。
2、数据结构：数据仓库中的数据通常按照多维模型进行组织，便于分析；数据库中的数据按照结构化模型进行组织，便于存储和检索。
3、数据更新频率：数据仓库中的数据更新频率较低，通常以月度、季度或年度为单位；数据库中的数据更新频率较高，通常以秒、分钟或小时为单位。
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4、数据一致性：数据仓库中的数据在时间上保持一致，便于分析；数据库中的数据在时间上可能存在差异，需要通过事务管理确保一致性。
5、应用场景：数据仓库适用于企业级应用，如数据挖掘、商业智能等；数据库适用于日常业务应用，如电子商务、在线银行等。
数据仓库和数据库在数据存储、管理和应用方面存在一定差异，在实际应用中，企业需要根据自身需求选择合适的数据存储和管理方式，以实现数据资源的最大化利用。
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