数据仓库与数据库区别
数据库
数据库一般是面向的是交易系统，针对日常的联机查询操作，通常对少量数据进行查询、修改。用户较为关心相应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。称为联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)
数据仓库
数据仓库一般面向某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策，又称为联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)
两者区别
- 数据仓库是面向主题设计的，数据库是面向事务的设计
- 数据仓库存储的一般是历史数据，数据库一般存储的是业务数据
- 数据库设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计，比如一张简单的user表，记录用户名，密码等简单数据即可，符合业务应用，但不符合分析。数据仓库在设计的时候有意的引入冗余，依照分析需求，分维度、分析指标进行设计。
- 数据仓库是为了捕获数据而设计，数据仓库是为了分析数据而设计。
以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入到数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据记账。
数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。
显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据，这些数据是海量的，汇总起来也要慢一些，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，是在数据库已经给大量存在的情况下，为了进一步挖掘资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
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