本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据管理技术日新月异，其中传统数据库和数据仓库作为数据管理系统的两大代表，各有千秋，本文将从多个角度对传统数据库与数据仓库进行深入剖析，旨在帮助读者全面了解两者之间的区别。
定义及发展历程
1、传统数据库
传统数据库（Relational Database）是一种用于存储、管理和查询数据的系统，其核心是关系模型，自20世纪70年代以来，关系数据库系统（RDBMS）逐渐成为主流的数据管理工具，代表性产品有Oracle、SQL Server、MySQL等。
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2、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种专门为支持企业决策制定而设计的数据管理系统，它将来自多个数据源的数据进行整合、清洗、转换，并以统一格式存储，为用户提供高效的数据分析和查询服务，数据仓库起源于20世纪80年代，至今已发展成为一个庞大的产业。
功能与目标
1、传统数据库
传统数据库的主要功能是存储、管理和查询数据，满足日常业务需求，其目标是为用户提供实时、准确的数据服务，确保数据的一致性和完整性。
2、数据仓库
数据仓库的主要功能是对数据进行整合、清洗、转换，为用户提供高效的数据分析和查询服务，其目标是为企业决策者提供全面、准确、及时的数据支持，辅助企业制定战略决策。
数据模型
1、传统数据库
传统数据库采用关系模型，以表格形式存储数据，便于查询和维护，关系模型具有以下特点：
（1）数据结构简单，易于理解和使用；
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（2）数据完整性、一致性较好；
（3）支持复杂查询，如连接、聚合等。
2、数据仓库
数据仓库采用星型模型、雪花模型等，以数据仓库为中心，将多维数据组织在一起，其特点如下：
（1）数据结构复杂，便于数据分析；
（2）支持多维分析，如切片、切块、钻取等；
（3）数据粒度可变，满足不同层次用户需求。
数据来源与更新
1、传统数据库
传统数据库的数据来源通常是单一的业务系统，如ERP、CRM等，数据更新频率较高，通常为实时或准实时。
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2、数据仓库
数据仓库的数据来源广泛，包括内部业务系统、外部数据源、社交媒体等，数据更新频率较低，通常为周期性更新。
应用场景
1、传统数据库
传统数据库适用于日常业务场景，如客户管理、财务管理、供应链管理等，其主要特点是实时性、一致性。
2、数据仓库
数据仓库适用于数据分析和决策支持场景，如市场分析、客户分析、竞争对手分析等，其主要特点是数据集成、多维分析。
传统数据库与数据仓库作为两大数据管理系统，在功能、目标、数据模型、数据来源等方面存在显著差异，了解这些区别有助于我们更好地选择和使用合适的数据管理系统，以满足企业数据管理的需求，在当前大数据时代，两者相辅相成，共同推动企业数据管理的发展。
标签： #传统数据库和数据仓库区别
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