数据仓库与传统数据库的区别

随着企业信息化程度的提高，数据存储和管理的需求也不断增加。传统数据库是数据存储和管理的基础，而数据仓库则是一种新型的存储和管理数据的方式。虽然两者都是用来存储和管理数据的，但它们之间存在着很多的区别。本文从多个角度对数据仓库和传统数据库进行比较和分析。

一、数据模型的区别

数据模型是描述数据结构和关系的一种方式。传统数据库使用关系模型（Relational Model）存储数据，而数据仓库使用多维模型（Multidimensional Model）存储数据。关系模型强调数据之间的关系和交互，多维模型则通过多个维度来分别描述数据的属性和分类。在多维模型中，数据的维度是由具体的业务逻辑确定的，数据之间的关系是通过多维表来表示的，而且它的表结构更加灵活和自由。相比较而言，关系模型的表结构比较严格，而且对数据模型的改变要求较高。

二、数据来源和处理方式的区别

传统数据库通常是对业务系统中的实时数据进行管理和存储，而数据仓库则将不同来源的数据进行融合和整合，形成一张全方位的数据表。数据仓库不仅能够快速地存储历史数据和当前数据，还能对数据进行清洗和加工。数据仓库中的数据源更加多样化，可以是电子邮件、文本消息、数据库、Excel等多种数据源。数据仓库还能够对数据进行离线分析，并执行复杂的数据查询和统计。

三、数据处理能力的区别

传统数据库主要用来处理并发的交易型数据，而数据仓库则主要用来执行大规模的数据查询和统计。传统数据库更加注重数据的实时性和准确性，为了减少脏数据、重复数据和不一致数据的出现，它通常会使用一些强制性的限制和规则来保证数据的完整性。数据仓库则更加注重数据的维度和价值，为了能够更好地服务于决策和分析，它通常会使用一些冗余的数据和预计算的数据来提高数据查询和统计的速度和效率。

四、应用场景的区别

传统数据库通常用来支持业务应用，如ERP、CRM等等。数据仓库则主要应用在BI和数据分析领域。数据仓库可以帮助企业更好地理解自己的业务和市场，制定更加高效的业务策略和决策。另外，数据仓库还能够为企业带来一些额外的价值，比如增强数据决策、改善客户服务、提高市场销售等方面的能力。