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在当今信息化时代，数据已经成为企业、政府、科研等领域的重要资源，数据仓库作为一种数据管理技术，在数据处理、分析、挖掘等方面发挥着重要作用，数据仓库是什么数据库？它与传统的数据库有何区别？本文将对此进行深入解析。
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数据仓库是什么数据库？
1、数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）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，它将来自多个异构数据源的数据进行整合、清洗、转换，形成统一的视图，为决策者提供全面、准确的数据支持。
2、数据仓库与数据库的关系
数据仓库与数据库在本质上都是用于存储数据的系统，但它们在应用场景、数据结构、功能等方面存在较大差异，数据库主要面向日常业务处理，而数据仓库则面向数据分析。
3、数据仓库的特点
（1）面向主题：数据仓库的数据组织方式以主题为核心，将不同业务系统的数据按照主题进行整合，便于用户从不同角度进行数据分析和挖掘。
（2）集成性：数据仓库将来自多个数据源的数据进行整合，消除数据孤岛，提高数据的一致性和准确性。
（3）稳定性：数据仓库中的数据相对稳定，主要面向历史数据，为决策者提供长期的数据支持。
（4）时变性：数据仓库中的数据反映了历史变化，用户可以通过时间维度进行数据分析和挖掘。
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数据仓库与数据库的区别
1、应用场景
数据库主要面向日常业务处理，如客户关系管理、供应链管理等；数据仓库则面向数据分析，如市场分析、财务分析等。
2、数据结构
数据库的数据结构相对简单，以关系型数据库为主；数据仓库的数据结构较为复杂，包括事实表、维度表等。
3、功能
数据库主要提供数据存储、查询、更新等功能；数据仓库则提供数据集成、数据清洗、数据挖掘等功能。
4、性能
数据库主要关注实时性、并发性等性能指标；数据仓库则关注数据量和数据量级，对性能要求相对较低。
数据仓库的独特之处
1、综合性
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数据仓库将来自多个数据源的数据进行整合，为用户提供全面的数据视图，有助于提高决策质量。
2、主题性
数据仓库以主题为核心，将不同业务系统的数据进行整合，便于用户从不同角度进行数据分析和挖掘。
3、时变性
数据仓库中的数据反映了历史变化，用户可以通过时间维度进行数据分析和挖掘，为决策者提供长期的数据支持。
4、挖掘性
数据仓库提供数据挖掘功能，可以帮助用户发现数据中的潜在规律，为决策者提供有针对性的建议。
数据仓库作为一种面向数据分析的数据管理技术，在处理、分析、挖掘等方面具有独特优势，了解数据仓库与数据库之间的差异及其独特之处，有助于我们更好地应用数据仓库技术，为企业、政府、科研等领域提供数据支持。
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