本文目录导读：
数据目的
数据仓库（Data Warehouse）与数据库（Database）的根本区别在于它们所服务的目的不同，数据仓库主要用于支持企业决策，通过对历史数据的存储、分析和挖掘，为企业提供决策依据，而数据库主要用于存储、管理和查询数据，为日常业务提供数据支持。
数据类型
数据仓库中的数据类型相对较为单一，主要是结构化数据，如SQL数据库中的表，而数据库中的数据类型丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如XML、JSON、图片、视频等。
数据模型
数据仓库采用星型模型或雪花模型，将数据组织成多维数据集，便于数据分析和挖掘，数据库采用关系型模型，通过表与表之间的关系进行数据存储和查询。
数据存储
数据仓库中的数据通常存储在专门的数据仓库系统中，如Oracle Exadata、Teradata等，这些系统具有高性能、高并发等特点，能够满足大规模数据存储和分析的需求，数据库则可以存储在各种类型的存储系统中，如MySQL、SQL Server、Oracle等。
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数据更新
数据仓库中的数据更新频率较低，通常是定期从数据库中抽取数据，经过清洗、转换和加载（ETL）后存储在数据仓库中，数据库中的数据更新频率较高，实时性较强，能够满足日常业务需求。
数据查询
数据仓库支持复杂的查询和分析，如OLAP（在线分析处理）操作，这些操作可以快速获取多维数据集的汇总信息，如销售趋势、客户行为等，数据库主要支持OLTP（在线事务处理）操作，如插入、删除、更新等，以满足日常业务需求。
数据集成
数据仓库需要从多个源系统中抽取数据，如ERP、CRM、SCM等，进行数据整合，数据库则主要用于存储和管理单个源系统的数据。
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数据安全
数据仓库中的数据安全性较高，因为数据仓库系统通常具有严格的安全机制，如用户权限控制、数据加密等，数据库的安全性则相对较低，因为数据库系统可能面临各种安全威胁，如SQL注入、数据泄露等。
数据一致性
数据仓库中的数据一致性较高，因为数据经过清洗、转换和加载后，确保了数据的准确性，数据库中的数据一致性相对较低，因为数据在多个应用系统中可能存在差异。
数据规模
数据仓库通常存储大量数据，以满足企业决策需求，数据库的数据规模相对较小，主要满足日常业务需求。
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数据仓库与数据库在数据目的、数据类型、数据模型、数据存储、数据更新、数据查询、数据集成、数据安全、数据一致性和数据规模等方面存在显著差异，了解这些差异有助于我们更好地选择和使用数据仓库和数据库，以满足不同业务需求。
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