什么是数据仓库，它和数据库有什么区别

数据仓库是一个面向主题、集成、时间变化和非易失的数据集合，用于支持管理决策和业务分析。它主要用于存储历史数据、解决跨系统数据整合问题、提供一致性数据视图、支持复杂的分析查询等。

与数据库相比，数据仓库的设计和使用目标不同。数据库主要用于支持业务应用系统的数据处理，关注数据的实时性、事务性和完整性等方面；而数据仓库主要用于支持管理决策和业务分析，关注数据的历史性、一致性和分析性等方面。此外，数据仓库的数据模型和查询语言也与数据库有所不同，通常采用星型模型或雪花模型，以及面向分析的查询语言，如SQL的扩展版本。

相关问题

数据仓库和数据库有什么区别和联系

数据仓库和数据库都是用来存储和管理数据的系统，但是它们有一些重要的区别。

1. 目的不同：数据仓库的主要目的是分析数据，支持决策制定和预测分析。数据库则更专注于事务处理和数据管理。

2. 数据来源不同：数据仓库通常从多个不同的数据源中收集数据，包括企业内部和外部的数据。数据库则更专注于管理和存储单个应用程序或系统的数据。

3. 数据结构不同：数据库通常基于关系模型，使用表格来存储数据。而数据仓库通常使用星型或雪花型的数据模型，可以更好地支持查询和分析。

4. 数据量不同：数据库通常处理较小的数据集，而数据仓库则需要处理海量数据。

在实践中，数据仓库和数据库通常会相互配合，以支持企业的数据管理和分析需求。例如，数据库可以作为数据仓库的数据源之一，数据仓库可以通过 ETL（抽取、转换和加载）工具从数据库中提取数据并进行分析。

关系型数据库和数据仓库有什么区别。

关系型数据库和数据仓库是两种不同类型的数据库系统，它们在数据存储和处理方面有着很大的区别。

关系型数据库是一种以表格形式存储数据的数据库，使用了关系型模型来组织数据。它的主要用途是在应用程序中存储和管理结构化数据。关系型数据库通常支持 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务，这使得它们很适合存储和管理小规模的事务性数据。

数据仓库则是一种专门用于存储和管理大规模数据的数据库系统。它的主要用途是支持企业级数据分析和决策制定。数据仓库一般采用多维数据模型来组织数据，可以处理大量的非事务性数据。数据仓库还提供了一些特殊的功能，如数据清洗、数据转换、数据集成和数据挖掘等，以支持复杂的分析和报告需求。

总的来说，关系型数据库和数据仓库在数据存储和处理方面有很大的区别。关系型数据库适用于小规模的事务性数据管理，而数据仓库适用于大规模的非事务性数据分析和决策制定。