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数据库和数据仓库的区别是什么，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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有两个层面/角度来回答这个有趣的问题：
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。
数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性，等等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF，等等），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。
2，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
数据仓库是一个面向主题的(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。
所谓的：
面向主题：指数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织
集成：指对原有的分散的数据库经过系统加工，整理得到的消除源数据中的不一致性
相对稳定：指一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载、刷新
反映历史变化：指通过这些信息，对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析预测
数据仓库建设是一个工程，是一种过程，而不是一种可以购买的产品，企业数据处理方式是以联机事务处理形式信息，并利用信息进行决策；在信息应用过程中管理信息。
数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前大部分数据仓库还是用关系型数据库管理系统实现的。数据仓库与数据库的主要区别在于：
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
数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计时有意引入冗余
数据库是为了捕获数据而设计，数据仓库是为了分析数据而设计
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