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定义及用途
数据仓库（Data Warehouse）和数据库（Database）是两种在数据管理方面具有不同目的和功能的系统，下面将从定义及用途两个方面来阐述它们之间的区别。
1、数据仓库
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数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，它通过对企业内部和外部的数据进行整合、清洗、转换，形成具有一致性和可比较性的数据，为决策者提供数据支持。
2、数据库
数据库是一个用于存储、管理和检索数据的系统，它通过组织、存储和查询数据，为应用程序提供数据服务，数据库可分为关系型数据库、非关系型数据库等。
数据结构
1、数据仓库
数据仓库采用星型模型、雪花模型等数据模型，以多维数据结构存储数据，这种结构便于数据分析、挖掘和报表生成。
2、数据库
数据库采用关系型数据模型，以二维表的形式存储数据，这种结构便于数据的查询和操作。
数据更新频率
1、数据仓库
数据仓库的数据更新频率相对较低，一般采用定期（如每日、每周、每月）进行数据抽取、清洗、转换和加载。
2、数据库
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数据库的数据更新频率较高，实时或准实时地更新数据。
数据一致性
1、数据仓库
数据仓库通过数据抽取、清洗、转换等过程，确保数据的一致性，数据仓库中的数据是经过整合、清洗、转换的，具有较高的可信度。
2、数据库
数据库中的数据一致性依赖于数据库的设计和实施，在数据库设计中，应确保数据的一致性。
数据应用场景
1、数据仓库
数据仓库适用于数据分析和挖掘，如商业智能（BI）、数据挖掘、报表生成等。
2、数据库
数据库适用于日常业务处理，如客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等。
数据规模
1、数据仓库
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数据仓库的数据规模较大，一般存储企业历史数据和实时数据。
2、数据库
数据库的数据规模相对较小，适用于存储日常业务数据。
数据访问方式
1、数据仓库
数据仓库采用SQL、MDX（多维表达式）等查询语言进行数据访问。
2、数据库
数据库采用SQL、PL/SQL等查询语言进行数据访问。
数据仓库和数据库在定义、用途、数据结构、数据更新频率、数据一致性、数据应用场景、数据规模和数据访问方式等方面存在明显区别，了解这些区别有助于企业根据自身需求选择合适的数据管理系统，在实际应用中，数据仓库和数据库往往相互配合，共同为企业的数据管理和决策提供支持。
标签： #数据仓库和数据库的区别
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