数据仓库与数据库有何不同 (数据仓库和数据库区别)
在信息时代，数据成为了重要的资产之一，企业需要对大量的数据进行管理、分析和应用，以帮助企业做出更好的决策和获得更高的效益。在这种情境下，数据仓库和数据库成为了两个重要的概念。
虽然数据仓库和数据库都可以存储数据，但它们之间存在很多的不同点。本文将从各方面介绍数据仓库与数据库的区别，以便于读者全面掌握这两个概念。
概念与定义
首先我们需要明白，数据仓库和数据库并不是一个概念。数据仓库是一种大型数据库，其中存储了大量的历史数据、汇总数据或者某些特定数据。而数据库是指存储数据的计算机软件系统，用于存储、操作和管理各种类型的数据。
数据来源
数据仓库和数据库的数据来源是不同的。数据库的数据来源通常是实时业务数据，如银行交易数据、售货机销售数据等。而数据仓库的数据来源是多种数据源的历史数据、现有数据及外部数据，包括来自数据库、文件、网页、传感器、日志、油田数据等。
数据结构
数据库的数据结构是根据目标系统的需求设计的，数据库可以根据系统需求动态调整。而数据仓库的数据结构一般是预定义好的，旨在对特定的数据进行查询、分析。
数据处理
数据库是为特定的应用程序而设计的，因此主要是支持写入和读取操作。而数据仓库非常强调读取操作，如在线分析处理（OLAP）和数据挖掘等，通常不进行实时的写入操作和即时的读取操作。
数据粒度
数据库通常包含原始数据，只有访问时才进行整理和汇总。这意味着同一个数据可以被存储多次。而数据仓库是为了提高数据访问和分析效率，把同类数据进行整理和汇总，存储的是汇总后的数据。这意味着同类数据只存储一次。
数据查询
数据库的查询是基于实时的业务需求，根据需要进行选择、过滤以及计算等。而数据仓库的查询是基于长期的数据分析需求，根据需要进行分类、集计以及连接等操作。
数据存储方式
数据库的数据是以表的形式存储的，每一个表包含多行多列的数据。而数据仓库的数据则是以维度模型和事实表的形式存储，通过维度分析能帮助用户更好地理解和分析数据。
综上所述，数据仓库与数据库在很多方面存在区别。虽然它们都是存储数据的技术，但是它们所处理的数据类型、粒度、存储方式、查询方式和使用目的都不相同。因此，在进行数据管理和应用时，需要根据实际需求来选择使用数据仓库还是数据库。
当然，随着技术的不断进步与发展，在某些情况下，数据仓库和数据库也在一定程度上发生了融合。例如，在数据仓库中可以使用数据库技术来进行实时查询；而数据库中也可以使用OLAP技术来对数据进行分析。这些创新的技术为数据管理和应用提供了更多的选择和方便，也使得数据仓库和数据库之间的差距在一定程度上得以缩小。
无论数据仓库和数据库之间的差异如何，根据实际需求选择适合的技术是十分重要的。只有选择合适的方案，在处理数据时才能够更加高效和有效地解决问题。
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请教数据仓库创建方法、模型和步骤与传统操作型环境相比的区别
它的区别可以理解成它的特点：
数据仓库的特点有：
特点
1、数据仓库是面向主题的；
2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；
3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供哪搭数据，所涉及的操作主要是数据的查询；
4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求，他在商业领域取得了巨大的成功。
面向主题
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
集成的
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
相对稳定的
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入慧缓搜数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操前历作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
反映历史变化
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