本文目录导读：
数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种专门为支持企业或组织决策制定而设计的数据库系统，它通过集成、清洗、转换和存储来自多个数据源的数据，为用户提供统一、可靠、可扩展的数据服务，数据仓库的主要目的是支持数据分析和数据挖掘，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息，从而支持企业决策。
传统数据库的定义
传统数据库（Traditional Database）是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它主要用于支持日常的业务操作，如客户关系管理、库存管理、财务管理等，传统数据库强调数据的实时性、一致性和可靠性。
数据仓库与传统数据库的主要区别
1、设计目的不同
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数据仓库的设计目的是支持企业决策制定，强调数据分析和数据挖掘，而传统数据库的设计目的是支持日常的业务操作，强调数据的实时性和一致性。
2、数据类型不同
数据仓库的数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，传统数据库主要处理结构化数据，如关系型数据库。
3、数据存储方式不同
数据仓库采用多级存储结构，包括数据仓库、数据集市和数据挖掘库，传统数据库采用单级存储结构，如关系型数据库。
4、数据更新频率不同
数据仓库的数据更新频率较低，一般以天、周或月为单位，传统数据库的数据更新频率较高，通常与业务操作同步。
5、数据质量要求不同
数据仓库对数据质量要求较高，需要保证数据的准确性、完整性和一致性，传统数据库对数据质量要求相对较低，主要关注数据的实时性和一致性。
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6、数据访问方式不同
数据仓库采用复杂的数据查询语言，如SQL、MDX等，传统数据库采用简单的查询语言，如SQL。
7、应用场景不同
数据仓库适用于数据分析和数据挖掘，如商业智能、客户关系管理、供应链管理等，传统数据库适用于日常业务操作，如客户关系管理、库存管理、财务管理等。
数据仓库与传统数据库的特点
1、数据仓库特点
（1）集成性：数据仓库能够集成来自多个数据源的数据，实现数据统一。
（2）一致性：数据仓库保证数据的准确性、完整性和一致性。
（3）可扩展性：数据仓库能够根据企业需求进行扩展。
（4）多维性：数据仓库支持多维数据分析。
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（5）时间序列性：数据仓库支持时间序列分析。
2、传统数据库特点
（1）实时性：传统数据库支持实时业务操作。
（2）一致性：传统数据库保证数据的一致性。
（3）可靠性：传统数据库具有较高的可靠性。
（4）安全性：传统数据库具有较强的安全性。
（5）易于使用：传统数据库易于使用和维护。
数据仓库与传统数据库在设计目的、数据类型、存储方式、更新频率、数据质量要求、数据访问方式和应用场景等方面存在显著差异，企业应根据自身需求选择合适的数据存储和检索系统，以实现数据的有效利用。
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