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数据仓库是什么？
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策制定的数据管理系统，它将来自不同源的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图，为决策者提供有价值的信息和分析。
数据仓库具有以下特点：
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1、集成性：将来自不同源的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图。
2、时变性：数据仓库中的数据是按时间顺序存储的，以便于进行趋势分析和预测。
3、历史性：数据仓库存储了历史数据，便于分析历史趋势和预测未来。
4、静态性：数据仓库中的数据是静态的，不会频繁变动。
5、决策支持：为决策者提供有价值的信息和分析。
数据库与数据仓库的关系
数据库和数据仓库是两个密切相关的概念，但它们之间存在明显的区别。
1、数据库
数据库（Database）是一种用于存储、管理和检索数据的系统，它主要应用于日常业务操作，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等，数据库具有以下特点：
（1）结构化：数据以表格形式存储，便于检索和管理。
（2）实时性：数据库中的数据是实时更新的，适用于日常业务操作。
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（3）事务性：数据库支持事务处理，保证数据的一致性和完整性。
（4）安全性：数据库具有严格的访问控制机制，确保数据安全。
2、数据仓库
数据仓库与数据库相比，具有以下区别：
（1）目的不同：数据库主要用于日常业务操作，而数据仓库主要用于支持决策制定。
（2）数据类型不同：数据库存储结构化数据，而数据仓库可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。
（3）数据更新频率不同：数据库中的数据实时更新，而数据仓库中的数据是按需更新的。
（4）数据存储时间不同：数据库中的数据存储时间较短，而数据仓库中的数据存储时间较长。
数据库与数据仓库的关系
数据库和数据仓库之间的关系可以概括为以下三个方面：
1、数据源：数据库是数据仓库的数据来源之一，数据仓库可以从多个数据库中提取数据，形成一个统一的数据视图。
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2、数据整合：数据仓库对来自不同数据库的数据进行整合，消除数据冗余和冲突，为决策者提供有价值的信息。
3、数据分析：数据仓库为决策者提供数据分析工具，帮助他们从海量数据中挖掘有价值的信息，为决策提供支持。
数据湖与数据仓库的关系
数据湖（Data Lake）是一种存储大量数据的平台，可以存储结构化、半结构化和非结构化数据，数据湖与数据仓库的关系如下：
1、数据湖是数据仓库的补充：数据湖可以存储更多类型的数据，而数据仓库则专注于结构化数据，两者相辅相成，共同满足企业的数据需求。
2、数据湖是数据仓库的数据来源：数据湖中的数据可以导入到数据仓库中，为决策者提供更全面的数据支持。
3、数据湖与数据仓库的协同：数据湖和数据仓库可以协同工作，实现数据的快速处理和分析。
数据库、数据仓库和数据湖是相互关联、相互补充的概念，在实际应用中，企业应根据自身需求选择合适的数据管理方案，以实现数据价值的最大化。
标签： #数据库数据仓库三者关系
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