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数据仓库与数据库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，旨在支持企业决策过程，它通过集成多个数据源，提供一致、准确、及时的数据，以满足企业决策者的需求。
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，提供高效的数据访问和查询功能。
数据仓库与数据库的主要区别
1、目标
数据仓库：以支持企业决策为目的，提供数据分析和挖掘功能。
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数据库：以存储和管理数据为目的，提供数据查询和访问功能。
2、数据模型
数据仓库：采用星型模型或雪花模型等数据模型，数据结构相对复杂。
数据库：采用关系模型，数据结构相对简单。
3、数据源
数据仓库：集成多个数据源，包括数据库、日志文件、外部系统等。
数据库：通常只有一个数据源，即数据库本身。
4、数据存储
数据仓库：采用分布式存储，数据量庞大。
数据库：采用集中式存储，数据量相对较小。
5、数据处理
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数据仓库：支持数据集成、数据清洗、数据转换等数据处理功能。
数据库：主要提供数据存储、数据查询等功能。
6、数据访问
数据仓库：提供数据分析和挖掘功能，支持复杂的查询。
数据库：提供数据查询功能，支持简单的查询。
7、应用场景
数据仓库：适用于企业决策支持、业务智能、数据挖掘等领域。
数据库：适用于企业内部管理、数据共享、数据查询等领域。
数据仓库与数据库的应用场景对比
1、企业决策支持
数据仓库：通过数据分析和挖掘，为企业决策提供有力支持。
数据库：提供数据存储和查询，但无法满足复杂的数据分析和挖掘需求。
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2、业务智能
数据仓库：通过数据分析和挖掘，发现业务规律，优化业务流程。
数据库：无法提供业务智能功能。
3、数据挖掘
数据仓库：支持数据挖掘，挖掘潜在价值。
数据库：无法支持数据挖掘。
4、数据共享
数据库：提供数据共享功能。
数据仓库：通过数据集成，实现数据共享。
数据仓库与数据库在目标、数据模型、数据源、数据存储、数据处理、数据访问和应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据企业需求选择合适的数据仓库或数据库，数据仓库在支持企业决策、业务智能、数据挖掘等方面具有优势，而数据库在数据共享、数据查询等方面具有优势。
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