数据仓库与数据库的区别，你了解吗？ (数据仓库 数据库区别)
在当今这个数字化时代，大量的数据被不断地生成和积累，数据库和数据仓库也随之应运而生。虽然数据仓库和数据库都是可以存储和管理数据的工具，但它们之间存在着很大的区别和差异。本文将介绍数据仓库和数据库的异同点以及它们在实际应用中的使用场景。
一、定义
数据库是一种用于存储和管理数据的软件系统。数据库通常按照数据结构来组织和存储数据，并提供了一系列的操作和管理数据的方法。数据库是一种面向应用的数据管理系统，主要用于处理实时交易数据。
而数据仓库则是用于支持企业决策的一种数据存储和分析系统。它包含了来自不同数据源的数据，并对数据进行转换和清洗，使得数据更易于分析和使用。数据仓库的数据通常都是历史数据，而且是面向主题的，以支持分析和决策。
总体来说，数据库是面向应用的，主要用于处理实时交易数据，而数据仓库则是面向决策和分析的，主要用于存储和分析历史数据。
二、数据结构
数据库通常采用关系型数据模型来组织和存储数据，数据以表格的形式呈现。表中有多个字段，每个字段有着其自己的数据类型，表通过关系连接起来，并且支持事务处理。
而数据仓库则使用维度模型来组织和存储数据。维度模型通常由事实表和维度表组成。事实表包含了基础数据，而维度表则提供了有关事实表的维度信息。维度模型中的表通常是扁平的、冗余的，并且具有较低的规范化水平。这样做可以提高查询速度和分析效率。
三、数据的处理方式
数据库主要用于处理对实时交易数据的读写操作。它需要同时支持大量并发的事务性读写操作。为此，数据库使用B-tree或哈希表等数据结构来支持快速的数据查询和索引操作。
而数据仓库主要是面向历史数据的分析和决策，通常采用批处理方式来处理数据。数据分析人员通常需要进行针对性的数据提取、转换和清洗，并采用OLAP（Online Analytical Processing，联机分析处理）技术进行数据的多维度分析。数据仓库也会采用特殊的存储结构和索引技术，以改善数据查询和分析的效率。
四、应用场景
数据库通常用于处理实时交易数据，例如，银行、证券公司处理的交易数据，以及在线销售网站处理订单数据等。它需要支持大量同时的读写操作，并且对数据的准确性和完整性有很高的要求。数据库也是许多企业和组织内部业务和应用系统的核心数据存储。
数据仓库则主要用于支持企业的决策和分析，例如，销售分析、客户行为预测、生产计划等。数据仓库需要存储历史数据，支持多维度的数据分析和查询，并且对数据的精度和完整性有非常高的要求。数据仓库通常是整个企业或组织内部的核心数据资源库。
五、结论
数据仓库和数据库作为两种不同的数据管理工具，均为组织和管理数据提供了便利。它们有各自的适用场景和使用方式，数据库主要用于面向实时交易数据的读写处理，而数据仓库则是面向历史数据的分析和决策支持。因此，在选择使用何种工具之前，企业或组织需要根据自身的需求和特点来进行选择和决策。
相关问题拓展阅读：
数据仓库的定义
目前，大家公认的数据仓库创始人W H.Inmon在他所著的《建立数据仓库》一书中对数据仓库所下的定义;数据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库中的数据面向主题与传统的数据库面向应用相对应。主题是一个在较高层次将数据归类的标准，每一个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库的集成特性是指在数据进入数据仓库之前，必须进行数据加丁一和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先明禅友要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变，数据仓库的稳定性是指数据仓库反映的是历史数据的内容，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进入数据仓库后是很少修改或根本不修改的;数据仓库是不同时间袭笑的数据，它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其他数据库，它要建立在激槐一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境!!，承担的是日常操作性的任务，数据仓库是数据库技术的一种新的应用，到目前为止，数据仓库还是用数据库管理系统来管理其中的数据。
数据仓库是为企业所有级别的决友笑策好弊含制定过程提供支持的所有类型数据的战略。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的卜运而创建。 为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制
更详细说明见百度百科定义：
数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，胡岩尺可简写为DW。
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
◆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。
◆相对枣唤稳定的：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，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展裤高历程和未来趋势做出定量分析和预测。
数据仓库是一个过程而不是一个项目。
数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。
从功能结构化分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分
数据仓库和多维数据库的区别在哪里
数据仓库，简称为DW（Data Warehouse的缩写），是一个很大的数据存储，通过对多样的业务数据进行筛选与整合，产出企业的分析性报告和各类报表，为企业的决策提供支持。
数据仓斗蠢库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。
多维数据库由一个基本维度（它表示没有应用任何读取端隐私策略的数据库）和许多用户维度（它们是数据库的转换副本）组成。
为了获得良好的查空携陪询性能，我们希望预先计算每个用户的Universe。如果我们天真地那样做，我们最终会有很多领域需要存储和维护，而存储需求本身将是令人望而却步的。
一个空间和计算效率高的多维数据库显然不能将所有用户维度全部实现，必须支持对用户维度的高性能增量更新。因此，它需要支持高性能更新的部分具体化视图。最近的研究提供了这个丢失的密钥原语。具体来说，可伸缩的并行流数据流计算系统现在支持部分有状态和动态变化的数据流。这些想法使得建立一个高效的多元维度数据库成为可能。
因此，我们将基础维度中的数据库表作为数据流的根顶点，并且随着基础维度的更新，记录将通过流移动到用户维度中。当数据流图中的边跨越通用边界时，将插入任何必要的数据流运算符以强制执行所需的隐私策略。所有适用的策略都应用于转换到给定用户群的每个边缘，因此无论数据通过哪个路径到达该边缘，我们都知道策略将被强制执行。
我们可以动态地构建数据流图，在之一次执行查询时为用户范围扩展流。隐察通过在两个维度之间共享计算和缓存数据，可以减少基本更新所需的计算量。将其实现为一个联合的部分状态数据流是安全地执行此操作的关键。
通过将所有用户的查询作为一个联合数据流进行推理，系统可以检测到这样的共享：当存在相同的数据流路径时，它们可以合并。
逻辑上不同但功能上等价的数据流顶点也可以共享一个公共的后备存储。在给定的维度中，任何到达这样一个顶点的记录都意味着维度可以访问它，因此系统可以安全地公开共享副本。
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