数据库和数据仓库的区别

       数据库和数据仓库的区别，网上关于这两者理论上的利弊说法有很多种，真正要了解并能简明扼要地向客户阐明清楚，让客户觉得建立数据仓库是一件值得做的事，还是非常值得探讨一下。接下来小编就为大家细致的讲解一下数据库和数据仓库的区别，有兴趣的话就接着看下去吧！

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 数据库和数据仓库的区别

一、数据仓库的概念

       数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、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(Decision Making Support)。
       1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，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、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；
       3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；操作型数据库主要服务于日常的业务操作，使得数据库需要不断地对数据实 时更新，以便迅速获得当前最新数据，不至于影响正常的业务运作。在数据仓库 中只要保存过去的业务数据，不需要每一笔业务都实时更新数据仓库，而是根据 商业需要每隔一段时间把一批较新的数据导入数据仓库。
       4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变

二、数据库和数据仓库的区别

       数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。    
       数据库：操作型处理，叫联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing，）， 也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通 常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、 完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段， 主要用于操作型处理。
       数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），即联机分析处理，支持复杂的分析操作，一般针对某些主题的历史数据进行分析，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。    
       1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
       2、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。 
       3、数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 
       4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。

       随着大数据、人工智能的兴起，对技术的需求也越来越多样化；如今，每天都有大量的数据出现，数据仓库也变得越来越重要了，以上就是 数据库和数据仓库的区别的全部内容了，相信大家阅读完本篇文章对数据仓库已经有了基础的了解了，希望本篇文章能够帮助到大家。