数据库开发与数据仓库开发主要区别在于目标、设计、数据管理、查询与性能等方面。数据库开发侧重于结构化数据存储和高效查询，而数据仓库则针对分析处理大量历史数据。五大核心区别包括：1. 目标不同；2. 设计理念不同；3. 数据管理方式不同；4. 查询方式不同；5. 性能要求不同。
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定义与目标
数据库开发（Database Development）是指利用数据库技术，对数据进行存储、查询、维护和优化的一系列操作，其主要目标是实现数据的集中管理，提高数据的安全性、可靠性和可维护性。
数据仓库开发（Data Warehouse Development）是指在数据库基础上，对大量数据进行整合、清洗、转换和存储，为企业的决策层提供支持的一种技术，其主要目标是支持企业决策，提高企业的竞争力。
数据来源与存储
1、数据库开发：数据库开发的数据主要来源于企业内部的应用系统，如ERP、CRM等，数据存储在关系型数据库中，如MySQL、Oracle等。
2、数据仓库开发：数据仓库开发的数据来源于企业内部和外部，如ERP、CRM、市场调研、竞争对手分析等，数据存储在数据仓库中，如Hadoop、NoSQL等。
数据结构
1、数据库开发：数据库开发的数据结构为关系型，采用表格形式存储数据，关系型数据库通过表、视图、索引等手段实现数据的组织和管理。
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2、数据仓库开发：数据仓库开发的数据结构为多维结构，采用星型模型、雪花模型等设计，数据仓库通过事实表、维度表等手段实现数据的组织和管理。
数据质量与维护
1、数据库开发：数据库开发注重数据的实时性和准确性，数据维护主要针对数据库的日常操作，如备份、恢复、优化等。
2、数据仓库开发：数据仓库开发注重数据的完整性和一致性，数据维护包括数据抽取、清洗、转换等过程，以及数据仓库的日常维护，如数据备份、索引优化等。
应用场景
1、数据库开发：数据库开发适用于企业内部的应用系统，如ERP、CRM等，主要解决数据存储、查询、维护等问题。
2、数据仓库开发：数据仓库开发适用于企业决策层，为企业提供数据支持，主要解决数据整合、分析、挖掘等问题。
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技术架构
1、数据库开发：数据库开发采用传统的三层架构，包括表现层、业务逻辑层和数据访问层。
2、数据仓库开发：数据仓库开发采用分布式架构，包括数据源、数据仓库、ETL（提取、转换、加载）和数据应用层。
数据库开发和数据仓库开发在定义、目标、数据来源、数据结构、数据质量与维护以及应用场景等方面存在明显区别，数据库开发主要针对企业内部应用系统，注重数据的实时性和准确性；而数据仓库开发则针对企业决策层，注重数据的整合、分析和挖掘，了解这两者的区别，有助于企业更好地选择合适的技术方案，提高企业的竞争力。
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