数据仓库和数据库有什么不同

在当前信息化时代，数据处理不仅限于存储数据，还包括从数据中提取价值。数据仓库和数据库是广泛使用的数据存储和处理工具。尽管它们都被用于存储数据，但它们有很多基本差异。本文将从多个角度分析数据仓库和数据库的不同之处。

定义

数据库是一个结构化数据存储区域，被组织为表格、字段和记录。它们被广泛用于事务处理系统中，用于存储企业数据，如客户信息、订单、库存等。数据库还用于管理数据存储、访问和更新的相关过程。

数据仓库是一个用于存储历史和当前数据的集中式存储区域。它们用于支持企业决策，从多个来源汇总数据，进行数据清洗、转换和聚合处理，以可理解且可支持决策等视角的方式呈现数据。

用途

数据库是用于存储相关数据的关键系统，包括从财务数据到客户数据等。数据库被用于支持业务应用程序，例如ERP、CRM、SCM和其他商业系统。

数据仓库主要用于分析和决策支持。数据仓库对数据进行处理和加工，使决策者可以以度量为中心的方式理解数据。企业可以使用数据仓库来获取跨越时间和空间的数据的一致图像，以支持决策制定。

数据结构

数据库设计和优化是确保存储对性能、数据完整性和可靠性的最优化的关键因素。大多数关系型数据库管理系统使用标准 SQL 语句。

数据仓库中的数据从多个来源汇总，并经过处理和转换。数据目录中的数据模式是按主题设计的，而不是按实体设计。维度表和事实表是该结构的中心元素。它们被设计成具有关联性，以便支持数据探索和问题解决。

性能

数据库越早比数据仓库早出现，因此它们的性能比数据仓库更成熟。数据库处理周期性短，响应时间快，因此被广泛应用于系统和应用程序。

由于数据的大规模收集和处理，数据仓库需要更大的数据处理能力，高基准设备和大容量存储设备。数据仓库在数据清洗、转换和加载过程中需要时间，但它可以为商业和企业提供放大视图，以支持决策和分析。

结论

总之，数据仓库和数据库虽然都是用于存储数据的重要工具，但它们之间有很大的区别。数据库用于管理和处理事务业务数据，而数据仓库则用于从多个来源中聚合、处理和可视化数据以为决策提供支持。

【关键词】数据仓库、数据库、结构、用途、性能