数据仓库是什么？和数据库有什么区别？

数据仓库是一种用于存储大量数据，并支持高级分析和报告的数据库，它能够将来自不同来源的数据进行整合和存储，支持复杂的查询和分析。与常规数据库不同，数据仓库支持大量的读操作，而对数据的更新和删除操作相对较少。数据仓库通常用于商业智能等领域，可以用于监测业务的进展和预测未来趋势。和常规数据库相比，数据仓库更为复杂，在处理大量数据时也更高效。

相关问题

数据库/数据仓库/湖仓一体区别是什么？

数据库、数据仓库和湖仓一体是数据存储和管理的不同架构和概念。

数据库（Database）通常指的是关系型数据库管理系统（RDBMS），它主要用于事务性数据的存储和管理。关系型数据库强调数据的结构化存储，数据以行和列的形式存储在表中，并通过严格的模式（schema）定义。数据库主要用于执行日常的业务操作，如增加、查询、更新和删除数据（CRUD操作），并且要求数据的一致性和完整性。

数据仓库（Data Warehouse）是一种用于数据分析的系统，它将来自不同源的大量数据存储在一起，以支持决策制定过程。数据仓库通常包含历史数据，并且以数据集市（Data Mart）的形式存在，针对特定的业务线或部门。数据仓库的数据按照主题进行组织，允许复杂的查询和报告，以及跨部门的综合分析。

湖仓一体（Lakehouse）是近年来提出的一个新概念，它结合了数据湖（Data Lake）和数据仓库的特点。数据湖是一种存储架构，允许以原始格式存储大量的结构化、半结构化和非结构化数据，而无需事先定义数据的结构。湖仓一体架构则是在数据湖的基础上，通过数据管理和优化技术，提供了类似于数据仓库的数据分析和处理能力，使得可以在同一个平台上处理多种数据类型和分析需求，既支持大数据的存储和处理，也支持结构化数据的查询和分析。

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。