数据仓库数据库区别

‘壹’ 数据库与数据仓库的区别

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。

“不可修改”：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。

拓展资料：

数据仓库的出现，并不是要取代数据库。数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。

目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

‘贰’ 数据仓库的含义是什么数据仓库和数据库的区别是什么

7.理解数据仓库的含义，数据仓库和数据库的区别。
答：含义数据仓库是一个面向主题的，集成的，不可更新的，随时间不断变化的数据集合，他可以支持企业或组织的决策分析处理。
区别：1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时

‘叁’ 数据库和数据仓库的区别

7.理解数据仓库的含义，数据仓库和数据库的区别。 答：含义数据仓库是一个面向主题的，集成的，不可更新的，随时间不断变化的数据集合，他可以支持企业或组织的决策分析处理。 区别：1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值； 2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新； 3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单； 4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高； 5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持； 6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时

‘肆’ 数据库和数据仓库的区别是什么

大家都知道，我们在进行数据分析工作的时候会用到数据库这一工具，可能大家还听说过数据仓库这个工具，数据库和数据仓库很容易被大家混淆。很多人认为数据库和数据仓库是一类事物，其实并不只是这样的，那么大家知不知道数据库和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就为大家介绍一下数据库和数据仓库的相关知识。
一般来说，传统数据库是为存储而生，而数据仓库很明显，是为分析而生。实现目的的不同一开始就注定它们的差异。传统数据库包括增删改查，但数据仓库注重查询。而传统数据库的主要任务是执行联机事务处理。主要负责日常操作。而数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务，可以以不同的格式组织和提供数据，以便应付不同的需求，这种系统称作联机分析处理。这就是数据库和数据仓库的相关知识。
那么数据仓库和数据库的区别是什么呢？首先需要我们考虑用户和系统的面向对象，数据库是面向顾客的，用户操作员，客户和信息技术人员的事务和查询处理。数据仓库是面向市场的，用于知识工人的数据分析。从中我们可以发现数据库和数据仓库的面向对象是不一样的。
当然，在数据内容中两者也是有很大的区别的，一般来说数据库管理当前数据。但是一般这种数据比较琐碎，很难用于决策。数据仓库系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，而且在不同的粒度层上存储和管理信息。
在数据库设计设计中，数据库和数据仓库也是有区别的，数据库系统采用实体联系数据模型和面向应用的数据库设计。而数据仓库系统采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。
而在视图中，二者也是有所区别的，数据库关注一个企业或部门内部的当前数据，不涉及历史数据或不同单位的数据。数据仓库经常需要跨域数据库模式的不同版本。
在访问模式中，数据库和数据仓库也是有所区别的，数据库系统主要由短的原子事务组成，一般需要并发控制和恢复机制。而数据仓库系统的访问大部分是只读操作。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据库和数据仓库之间的区别的相关知识，通过对这些知识的了解我们可以更好地区分数据库和数据仓库，也希望大家在学习过程中能够融会贯通，得心应手。

‘伍’ 数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别.

什么是数据仓库

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，着名的数据仓库专家 W.H.Inmon 在其着作《 Building the Data Warehouse 》一书中给予如下描述：数据仓库（ Data Warehouse ）是一个面向主题的（ Subject Oriented ）、集成的（ Integrate ）、相对稳定的（ Non-Volatile ）、反映历史变化（ Time Variant ）的数据集合，用于支持管理决策。 对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

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。
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。

早期一直不理解数据仓库是什么困惑得很。

宏观一点讲，数据仓库就是堆放公司所有数据的地方，之所以把数据都堆在一起，是为了从中间找到有价值的东西。

数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。

数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫 OLTP 数据库（用于业务处理），这种数据库叫 OLAP 数据库（用于业务分析）。

数据仓库的概念是针对以下基本需求产生的：
公司的业务系统很多，业务系统的历史数据不方便查询。不同的业务系统往往管理部门不同，地域不同。能不能将所有这些数据集中起来，再淘淘有没有有意义的业务规律。

数据仓库数据库往往很大，因为公司所有的数据集中得越多，越能淘到有价值的发现。例如随便就 100G 以上。

数据仓库的组成十分繁杂，既有业务系统的历史数据，又有人事、财务数据，还要自己建一些基础性的数据，例如，公共假期数据、地理信息、国家信息等等。

数据仓库概念包含从业务生产系统采集数据的程序，这个程序还不能影响业务系统的运行。（属于所谓 “ETL” 过程）

数据仓库包括业务系统长期的历史数据，例如 5 年，用来分析。（所谓 “ODS” 数据）

数据仓库包括针对某相业务值（例如销售量）重新打上标签的业务流水数据。（所谓 “ 事实表 ” 、 “ 维度表 ” ）。

数据仓库概念兴许还包含报表生成工具（所谓 “BI” 工具）。这些工具能够达到几年前所谓 DSS （决策分析）的效果。

数据仓库的客户历史资量的分析，也许又与 CRM 系统粘点边。

总之，一点，一个公司想针对已有的历史业务数据，充分的利用它们，那么就上数据仓库项目。至于哪些吓唬人的大写字母的组合，只是达到这个目标的科学技术罢了。

牢记住数据仓库的基本需求，不要被供应商吓着。

数据仓库可以说是决策支持系统，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，直到确定到最具体的细节上，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。我们知道的最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着增加。
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。需要把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 (DATA WAREHOUSE/DATA MART) 的另一重要概念是数据从不同的数据库 (DATABASES) 里调出经过 ETL 工具 ( 如 POWERCENTRE ， DECISIONSTREAM, SQL SERVER 2000 DTS, SQL SERVER 2005 SSIS) 过程进行清理，确证，整合并设计成多维 (dimensional framework) 。 以保证数据的正确、准确、完整 , 这是非常重要的一点。
我们现在的项目稳定运行了 6 年多，一直自己开发，最近慢慢开始使用 datastage 。很多大型项目之所以用工具，是因为工具的本身的特点是开发快，效率相对还可以，让你更好地有精力用在业务、数据库的优化以及数据测试上，和数据质量本身并没有关系。
而数据质量关系最密切的还是从设计（架构、模型等）、业务关系的理解、项目管理（含和客户的交流，以及遵从开发流程和测试流程）等一系列项目工程的过程。这也是为什么很多项目使用了 ETL 工具，但是数据质量还是提高不大的主要原因。

数据仓库的作用重在数据的集中管理。集中管理的最终目的是为了分析，预测。
所谓的 ETL 。不过是数据仓库的构建的一个必须过程。数据的抽取转换与装载，都是为了集中管理所做的基础工作，这些数据与动作的描述，都会有有响应的元数据进行描述。
在数据仓库建模的过程，我们一般都是采用多维模型，如星形，雪花型等等，这样做最大的特点就是效率高，数据的冗余度低。所以，把 OLAP 与数据仓库混为一谈我认为是片面的解释。
我们也可以选择业务逻辑模型建立数据仓库，这是很早以前的做法了，特点就是效率不高，数据的冗余度高，但他能实现非常难以表达的业务逻辑设计。
基于数据仓库最重要的是分析与预测，我认为，历史现在将来是数据仓库的精华。。
基于数据仓库的 DM ， OLAP 都是为了分析与预测。为了让使用企业单位更好的把握现在，预测将来，因此他最实效的说法我认为是给决策者与管理者进行决策管理提供分析与预测的依据。

另外，数据仓库还会起到历史数据分类归档的目的（就像图书馆一样），届时可以通过检索条件方便的查询历史信息；而同类信息在 OLTP 中早已被更新了。
至于它的分析功能，就象气象考古研究工作，在不同深度的冰川中保存着当时的气象信息，否则拿什么预测气候变化趋势呢！
不过，要有相当的管理及技术储备以及管理层的强力支持才可以。先有需求，并具备了必要条件才可上马，否则您的数据仓库将不是超市而是个垃圾堆， “garbage in ， then garbage out” ！
所以，我认为是企业信息化建设及科学管理水平的提高催生了数据仓库的必然产生，不要赶时髦，炒概念，关键还是冷静分析自己企业的现实状况是否到了必须部署数据仓库的阶段了！
至于如何说服管理者，则需要您的努力了，不要站在您技术人员的立场阐述问题， CEO 对技术问题不感兴趣，站在他们的角度考虑问题，回答诸如 “ 我们投入如此大的资金、人力，同时面对升级系统的巨大风险，目的何在？ ” 记住， CEO 和 CFO （甚至包括 CIO ）是更希望用数字说话的，您分析一下公司的管理决策流程，就可以向他们提出很有价值的决策支持报表，而部门经理（或类似人员）每季度也不必头大的制作相关分析报表了，节省的精力可以做更多有价值的事情，这就是企业人力资源利用率的巨大提升，可以节省多少银子，恐怕 CEO 不会用你提示了吧！

‘陆’ 数据库与数据仓库的本质区别是什么

1、存放值区别：

数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；

2、数据变化区别：

数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；

3、数据结构区别：

数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；

4、访问频率不同：

数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；

5、目标人群区别：

数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；

‘柒’ 数据库 与 数据仓库的本质区别是什么

数据库与数据仓库的本质差别如下：
1、逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。
2、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。
3、产品实现层面：数据库和数据仓库软件是有些不同的，数据库通常使用行式存储，如SAP
ASE，Oracle,
Microsoft
SQL
Server，而数据仓库倾向使用列式存储，如SAP
IQ，SAP
HANA。

‘捌’ 详解数据仓库和数据库的区别

数据仓库：为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略(数据)集合。
大数据：所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
传统数据库：一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

其实从三个定义，我们好像区别不大。

数据库指的是数据的集合，数据仓库也是一个数据集合，大数据也是一个处理和存储数据的地方。

但是不同的是，在于应用场景，和构建的技术原理不一样。

传统数据库是存储根据范式建模的关系型数据，主要用于OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理的软件。大数据是根据map rerce范式构建的出局处理，存储的软件，主要用于OLAP是做分析处理。大数据和传统数据库，还有一个更大的区别在于，处理的数据量以及计算量的大小，当传统数据库，无法在人可以接受的短时间内计算出结果，那这个数据就叫大数据，需要使用到大数据技术处理。而数据仓库本质上是一种数据的处理方式，而不是一种基础软件，它可以依赖于传统数据库，也可以依赖大数据技术去构建。

可以参考这篇文章：数据仓库(2)数据仓库、大数据与传统数据库的区别 - 知乎 (hu.com)