数据仓库与数据库的差异(数据仓库数据库区别)

在大数据时代，数据的处理和管理越来越重要。当我们处理海量数据时，需要使用数据库或数据仓库。虽然它们都用于存储和管理数据，但它们有着不同的设计目的和功能。本文将探讨。

一、定义

数据库是一个用于存储、管理和检索结构化数据的软件系统。主要包括数据表、列、行、索引和视图等对象。它的设计是基于事务处理和实时数据的管理，旨在支持高并发、高可用和高性能的应用。

数据仓库是一个以主题为中心、集成的、可变化的、时间推移性的数据。它包括多种数据源，如数据库、文件和API等。数据仓库的设计目的是为了支持用于决策制定的查询和分析。

二、功能

数据库的主要功能是利用索引和SQL等技术，存储和检索数据。它通常是在线事务处理（OLTP）的数据存储库。它支持操作如增、删、改、查等操作，常用于企业级应用程序，如电子商务、在线银行和客户关系管理等。

数据仓库的主要功能是用于数据挖掘和分析。它通常是离线批量处理（OLAP）的数据存储库。它支持操作如数据集成、数据清洗、数据部署和查询等操作。通常用于企业数据仓库、商业智能和大数据分析等领域。

三、结构

数据库有一个表格结构，它可以存储复杂和大量的数据。使用数据库可以根据关键字或其他列值进行查询，以便从中选择正确的行或列，并且可以使用SQL语言来检索和更新数据。它通常用于事务处理。

数据仓库有一个多维结构，它可以整合多个数据源，并且包含相对较少但更多的信息。数据仓库中的数据常常被组成为多个维度，以便在不同的层次进行数据采集。使用数据仓库可以进行数据的查询、分析或者数据挖掘等处理。

四、运行方式

数据库是以事务为基础的在线处理，具有实时的特点。这意味着它们需要能够处理短时间内的大量查询请求，并且需要支持高并发、可扩展和非常高的可靠性。

数据仓库则不是以事务为基础的批处理。这意味着它们将数据分为分层存储，并在此期间进行处理。它需要快速地存储和检索历史数据，并且要支持快速的聚合和各种分析。

五、结论

综上所述，虽然数据库和数据仓库都用于存储和管理数据，但它们具有不同的设计目的和功能。数据库主要用于支持事务行业的数据处理，而数据仓库则主要用于支持分析、查询和决策制定。因此，在选择适当的解决方案时，需要确切了解需求，并根据需求选择最合适的类型。

相关问题拓展阅读：

• 什么是数据仓库？

什么是数据仓库？

数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了雀早Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。）数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是： 基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。

数据仓库的特点是：

(1)数据仓库是面向主题的.

(2)数据仓库是集成的

(3)数据仓库具有时间相关性.

(4)数据仓库的数据是相对稳定的.

数据仓库可以说是决策支持系统（个人不同意这个观点，决策支持系统（DDS）是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前，就已经有DSS了，但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题，DW为克服传统DDS存在的问题提供了顷族雀技术上的支持，基于DW上的DSS效果自然有很大提升），能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到更具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的更好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。 沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。 数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的（这句话明显不成立，数据仓库里表分为事实表和维表，这和数据库里的表还是有本质区别的，组织方式完全不一样，一个是面向主题，一个是面向业务的）。需要把穗配存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。

数据仓库银逗的概念核搏瞎如改空图所示

1、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。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操橘埋作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。厅伍宏而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，以保证数据仓扮册库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。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。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而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，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。

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