本篇文章给大家谈谈数据库和数据仓库的区别和联系?，以及数据库和数据仓库的区别和联系方法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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数据库与数据仓库的区别
主要区别在于数据结构，数据库中的建模一般遵循三范式，而数据仓库的建模有特定的方式，一般采用维度建模（你可以参考ralph kimball、bill inmon、还有一种叫DV模型的作者忘记叫啥了），使用这些建模方式的原因是便于OLAP建立，增加统计查询较率等。
数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。
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。
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。
数据仓库跟数据库有什么异同点
这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。 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”。
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。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，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
数据库是数据根据需求设计的数据表的集合，而数据仓库只是储存数据的平台。数据仓库可以看成一个储存数据的仓库；而数据库是一个图书馆，储存的书是各种数据表。
BI领域注重统计分析，传统的数据库注重在线事务。 统计分析的数据量一般都比较大，注重的是查询，一次查询大批量的数据，但是传统的数据库一般都是为了支持在线事务的，所以插入更新较多，查询往往只根据条件查询。
数据库作为数据仓库的一个组成部分，应从数据仓库中导出，也就是说，首先要建立数据仓库，然后从数据仓库自然生成数据库。但在财务、人力资源及管理部门，在技术和管理的成熟度有限的情况下，先建立数据集市可以达到先取得试点经验，然后成熟一个又一个的效果。
数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的利用。数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库是为企业所有级别的决策制定进程提供支持的所有类型数据的战略集合。
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