数据仓库和数据库的区别？

结论： 1 、面向对象：数据仓库OLAP注重集成分析，引入冗余和反范式；数据库OLTP强调事务处理、避免冗余和范式。
2 、数据类型：数据仓库历史、跨时间、合成、清洗；数据库详细信息，当前，当前。
3 、设计模型：数据仓库星型/雪花型、主题型；数据库 ER，应用程序。
4 、操作方式：主要是数据仓库读取；读取和写入数据库。
5 、数据规模：数据仓库大于TB。
数据库范围从GB到TB。
6 、用途：数据仓库决策支持、日常数据库业务。

一文讲清数据仓库和数据库有什么区别！

说实话，这个问题还蛮有趣的。
刚进入这个行业的时候，我多次混淆了数据仓库和数据库。
现在想想，关键是你怎么用。

我们先来说说数据库。
这东西对我来说就像办公室收银机。
每天都有人来来去去，记录销售和库存的变化。
比如，我上次在超市买了一瓶水，结账系统实时记录这瓶水已经售出，库存减少了一瓶。
数据库实时做这种记录工作。
数据更新很快，但结构要清晰，不能杂乱。
我记得公司使用的Oracle数据库有很多表关系，以减少数据重复，使搜索快速准确。
这就像记分一样。
每个条目都标记清楚，不能有任何错误。

数据仓库更像是公司月末总结会上看的报告。
提取全年的销售数据和用户行为数据，整合在一起，就能看出哪些产品在哪个季度卖得好，哪个年龄段的用户最多。
我认识了一位从事电子商务的朋友。
他的公司将过去三年的订单数据转储到数据仓库中，并使用 Python 运行脚本分析。
最后他发现，假期期间购买宠物食品的人特别多。
此类数据仓库中的数据一旦输入就无法轻易更改，用于趋势分析。

说白了，数据库就是日常运营的“活期账户”，数据仓库就是月度、季度运营的“分析报告”。
数据库必须实时更新，数据仓库必须保证数据完整性。
我曾经在工厂工作过。
他们的MES（制造执行系统）数据库每分钟更新生产线数据，但数据仓库只存储每日汇总报告。
为什么？实时数据太复杂，管理层无法理解。

有趣的是，现在有些公司搞混合架构，定期将数据从数据库实时同步到数据仓库。
例如，使用Flink实时处理电商订单，数据存储在Oracle数据库中并传输到Hadoop数据仓库。
这样，他不仅可以处理日常的订单检查，还可以进行大数据分析。
我有一个朋友的公司就是用这个方法的。
他说，报告的运行速度非常快，他只需几秒钟就可以生成一整年的用户档案。

数据仓库和数据库就像人的左手和右手，一只负责打字，一只负责阅读报表。
如果使用得当，可以大大提高业务效率。
如果用错了，数据就会乱七八糟，老板会认为你做了什么黑科技。
我建议您不要依赖定义，而是看看您想要在您的业务场景中做什么。

数据库与数据仓库有什么区别

结论： 数据库：处理微信用户登录等日常事务的操作系统。
数据仓库：支持决策的分析系统，例如分析消费者购买行为的公司。

结论： 数据库：存储原始数据，结构与业务紧密联系。
数据仓库：存储聚合数据；解决数据冲突并按主题组织它们。

结论： 数据库：少量数据； 6 0-9 0天的在线数据；减少冗余的标准范例。
数据仓储：大量数据； 5 -1 0年的历史数据；非规范化以优化性能
结论： 数据库：银行交易等实时更新。
数据仓库：无更新；定期添加新快照以形成时间序列。

结论： 数据库：高并发读写；酸性症状。
数据仓库：复杂查询效率；柱状存储；索引优化。

结论： 相同点：依赖DBMS，而数据仓库是基于关系数据库。

结论： 数据库：确保操作准确的记录系统。
数据仓库：集成历史数据以进行决策的分析系统。