数据仓库与传统数据库主要区别在于设计目的和用途。数据仓库旨在支持企业决策分析，存储历史数据，强调数据综合和集成；而传统数据库用于日常事务处理，存储实时数据，强调数据准确性和实时性。核心差异在于数据仓库以分析为导向，支持复杂查询，数据源多样；传统数据库以事务处理为导向，支持简单查询，数据源单一。
本文目录导读：
数据目的
数据仓库和传统数据库的主要区别之一在于数据目的，传统数据库的主要目的是为了支持日常的运营活动，如事务处理、客户管理、财务管理等，它强调数据的实时性、准确性和完整性，以满足业务操作的需求，而数据仓库的主要目的是为了支持企业的决策制定，如市场分析、客户分析、竞争对手分析等，它强调数据的集成性、一致性和可分析性，以满足决策分析的需求。
数据类型
数据仓库和传统数据库在数据类型上也存在显著差异，传统数据库主要存储结构化数据，如关系型数据库中的表、视图等，这些数据通常来源于企业的业务系统，具有明确的字段和结构，而数据仓库则可以存储结构化、半结构化和非结构化数据，结构化数据包括关系型数据库中的表、视图等；半结构化数据包括XML、JSON等格式；非结构化数据包括文本、图片、音频、视频等。
数据来源
数据仓库和传统数据库在数据来源上也有所不同，传统数据库的数据来源相对单一，主要来源于企业的业务系统，这些业务系统包括CRM、ERP、SCM等，而数据仓库的数据来源更加广泛，可以来自内部和外部，内部数据包括企业的业务系统、日志文件等；外部数据包括市场数据、竞争情报、社交媒体数据等。
数据结构
数据仓库和传统数据库在数据结构上存在差异，传统数据库采用关系型数据模型，数据以表格形式存储，通过SQL语句进行查询和分析，而数据仓库采用多维数据模型，数据以立方体形式存储，通过OLAP（在线分析处理）工具进行查询和分析。
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数据一致性
数据仓库和传统数据库在数据一致性上也存在差异，传统数据库强调数据的一致性，确保数据的准确性和完整性，而数据仓库在数据一致性上相对宽松，允许一定程度的冗余和数据不一致，以便于数据分析和挖掘。
数据粒度
数据仓库和传统数据库在数据粒度上也存在差异，传统数据库的数据粒度较高，以事务为单位进行存储和分析，而数据仓库的数据粒度较低，可以按照时间、地区、部门等维度进行粒度划分，以便于数据分析和挖掘。
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数据更新频率
数据仓库和传统数据库在数据更新频率上也存在差异，传统数据库的数据更新频率较高，通常以实时或准实时的方式更新，而数据仓库的数据更新频率相对较低，可以是定期更新或实时更新。
数据仓库和传统数据库在数据目的、数据类型、数据来源、数据结构、数据一致性、数据粒度和数据更新频率等方面存在显著差异，了解这些差异有助于企业根据自身需求选择合适的数据存储和管理方式，从而更好地支持企业的决策制定。
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标签： #数据仓库架构
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