深入解析数据库与数据仓库间的区别与联系 (数据库数据仓库的区别)

随着数据计算的日益重要，在企业和组织中，数据库和数据仓库成为了常见的数据存储和管理系统。对于不了解数据库和数据仓库之间区别的人来说，这两种系统可能看起来非常相似，然而，它们之间确实存在一些重要的区别和联系。本文将深入探讨数据库和数据仓库的区别和联系。

1.定义和功能

数据库（Database）是一个用于存储和访问数据的软件系统。它运行在一个或多个计算机设备上，并具有相同或不同的操作系统。数据库通常用于存储企业数据、交易数据、用户数据等等。数据库的主要功能是提供数据存储、数据查询、数据分析以及数据管理等服务。

数据仓库（Data Warehouse）是一个用于存储来自不同数据源的详细数据并将其转换为有用的信息的软件系统。数据仓库中的数据通常是信息性数据（例如销售额、库存、流量、点击率等等）。数据仓库的主要功能是将数据从各个不同的数来源中汇总，将其转化为商业洞察力和决策的数据。

2.数据类型和数据量

数据库中存储的数据主要是业务数据，例如客户信息、订单和库存数据等等。这些数据通常只存在于短暂的时间，因为只有短时间内才有业务价值。数据库的数据量相对较小，存储数据的速度和查询数据的速度非常快。

数据仓库中存储的数据是历史数据和行为数据，可以用来评估企业的运营方面、市场趋势以及客户趋势等。数据仓库中的数据量相对较大，因此存储数据的速度和查询数据的速度相对较慢，需要在数据分析的同时进行记账。

3. 数据结构和数据排序

数据库中的数据结构多样化。常见的关系型数据库通过表格存储数据，而其他数据库则使用其他数据类型（例如图形数据库用于存储连接数据）。无论是何种类型的数据库，查询数据时需要指定查询条件和排序方式。插入、更新和删除数据的时候会将数据记录按照特定的规则和排序方式存储和管理。因此，数据库中的数据非常有组织且易于查找。

数据仓库通常使用星形或雪花形结构来存储数据。数据仓库的存储结构使得与数据仓库中的数据进行分析和汇总变得更容易。在数据仓库中，数据是按照时间维度、空间维度和主题重心来集中存储的。因此，数据仓库中的数据变得更有组织，在数据分析和决策中更具有实用性。

4. 集成和分析

数据库中的数据很难从不同的数据源中汇总，而数据仓库正是为了解决这个问题而设计的。在数据仓库中，来自不同数据源的数据被抽取、转换和加载从而达到集成的效果。这意味着，通过数据仓库可以从多个数据源中取得有用的数据并做出有意义和正确的决策。

数据仓库中的分析通常是面向主题的分析。数据仓库中的数据面向事实，关于这些事实的分析只需要与事实有关的数据。数据仓库中的分析也可以是复杂的多维分析或者是数据挖掘，这可以帮助企业决策者制定完善的商业计划。

5. 使用目的和业务场景

对于数据库的使用，它通常用于存储和操作唯一原始业务数据。例如客户、订单、库存的记录和查询。这样的数据可以作为业务过程的后台，支撑企业的日常运营。数据库可以应用于各种业务场景，例如系统开发、订单管理、物流管理和客户管理等等。

对于数据仓库的使用，它通常用于企业的决策制定。例如市场营销、资源策划、经营管理和财务管理等等。采用数据仓库可以将数据集中存储并转化为商业见解，进行多维度的综合分析。数据仓库通常要求集成多个数据源，需要有技术精湛的开发人员进行设计和开发。

结论：

为了保证公司的健康运营，企业需要同时采用数据库和数据仓库这两种系统。数据仓库使得企业在获取商业见解时提出分析建议更加准确，可减少数据中的噪点。相比之下，数据库更适合用于企业的日常应用，例如订单、工单和账单记录。因此，无论是数据库还是数据仓库，它们都各自有其针对特定业务场景的作用和重要性。