本文目录导读：
数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种集成的数据存储系统，用于支持企业或组织的决策制定过程，它通过从多个源系统中抽取、清洗、转换和加载（ETL）数据，形成一个统一的数据模型，以便用户能够方便地查询和分析数据，数据仓库的核心目标是为用户提供高质量、可靠、一致的数据，从而支持决策制定。
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，它通常用于支持日常事务处理，如客户关系管理、财务会计、供应链管理等，传统数据库强调数据的完整性、一致性和安全性，确保数据在存储、处理和传输过程中的准确性。
数据仓库与传统数据库的主要区别
1、目标不同
数据仓库的目标是为决策制定提供支持，而传统数据库的目标是支持日常事务处理，数据仓库侧重于数据的分析和挖掘，为用户提供洞察力；传统数据库侧重于数据的存储和管理，确保数据的准确性和完整性。
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2、数据模型不同
数据仓库采用星型模型或雪花模型，将数据组织成多维结构，便于用户进行多维分析，传统数据库采用关系型模型，将数据组织成二维表格，便于用户进行数据查询和更新。
3、数据类型不同
数据仓库中的数据类型多样，包括数值型、文本型、时间型等，传统数据库中的数据类型相对单一，主要以数值型为主。
4、数据存储方式不同
数据仓库采用在线分析处理（OLAP）技术，支持海量数据的快速查询和分析，传统数据库采用在线事务处理（OLTP）技术，主要支持日常事务处理。
5、数据更新频率不同
数据仓库中的数据更新频率较低，通常为定期更新，传统数据库中的数据更新频率较高，实时更新。
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6、数据来源不同
数据仓库的数据来源于多个源系统，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等，传统数据库的数据来源于单一的应用系统。
7、用户群体不同
数据仓库的用户群体较为广泛，包括业务分析师、决策者等，传统数据库的用户群体主要集中在IT部门。
数据仓库与传统数据库的共通之处
1、数据存储和管理
数据仓库和传统数据库都具备数据存储和管理功能，确保数据的准确性和安全性。
2、数据查询和检索
数据仓库和传统数据库都支持数据查询和检索功能，满足用户对数据的获取需求。
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3、数据建模
数据仓库和传统数据库都采用数据建模技术，将业务逻辑转化为数据库结构。
4、数据安全
数据仓库和传统数据库都注重数据安全，采取多种措施确保数据不被非法访问或篡改。
数据仓库和传统数据库在目标、数据模型、数据类型、存储方式、更新频率、数据来源和用户群体等方面存在显著差异，它们在数据存储和管理、数据查询和检索、数据建模和数据安全等方面具有共通之处，在实际应用中，根据企业或组织的业务需求，合理选择和使用数据仓库或传统数据库，以实现数据价值的最大化。
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