【数据库和数据仓库】
数据仓库和数据库主要有以下区别：
一、用途不同
- 数据库：就像一个日常的储物间，主要用于存储和管理日常业务操作中的各种数据，比如电商网站中用户的下单信息、银行系统中客户的交易记录等。它的目的是支持业务的实时交易处理，确保数据的准确性和一致性，以满足业务流程的顺利进行。例如，当你在网上购物下单时，数据库会立即记录你的订单信息，并确保库存数量、支付状态等数据的正确更新。
- 数据仓库：更像是一个大型的档案室，是为了分析和决策而建立的。它把来自不同数据源（如多个数据库、文件系统等）的数据整合在一起，经过清洗、转换等处理后，以一种统一的、便于分析的形式存储起来。比如，一家企业想了解过去一年中各个地区的销售情况、哪些产品最畅销等问题，就可以从数据仓库中提取相关数据进行分析。
二、数据特点不同
- 数据库：存储的数据通常是当前正在进行的业务数据，数据量相对较小，并且数据是动态变化的，随时会有新的数据插入、更新和删除。以电商数据库为例，每时每刻都有新的订单产生、订单状态的改变等操作，所以数据库中的数据总是在不断更新。
- 数据仓库：存储的数据一般是历史数据，数据量非常大，可以涵盖企业多年的业务数据。这些数据相对稳定，一旦存入数据仓库，很少进行修改和删除。比如，一个企业的数据仓库可能存储了过去十年的销售数据、客户信息等，主要用于长期的数据分析和趋势研究。
三、设计结构不同
- 数据库：通常针对具体的业务需求进行设计，遵循规范化的设计原则，以减少数据冗余和保证数据的一致性。比如在一个订单管理数据库中，可能会将订单信息、客户信息、产品信息分别存储在不同的表中，通过关联键进行连接。这样设计可以确保数据的准确性，但在进行复杂查询时可能需要进行多个表的连接操作，效率相对较低。
- 数据仓库：一般采用星型或雪花型等多维数据模型进行设计，以方便进行数据分析。它将数据按照主题进行组织，比如销售主题、客户主题等，每个主题包含多个维度（如时间、地区、产品等）和事实表（如销售数量、销售额等）。这种设计可以快速响应复杂的分析查询，提高数据分析的效率。例如，在分析销售数据时，可以很方便地按照时间维度、地区维度等进行数据切片和切块操作，快速获取所需的信息。
四、数据仓库具有的结构
- 数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。
- 数据的存储和管理：是整个数据仓库系统的核心。把多种数据源集中在一起，所有数据都驻留在单个数据库服务器上，配置大型处理器和存储容量。
- OLAP（联机分析处理）服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型组织，便于进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
- 前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。
商业智能（BI）系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析和数据展现四个主要阶段。