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數據庫和數據倉庫的區別是什么，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。
有兩個層面/角度來回答這個有趣的問題：
1，邏輯層面/概念層面：數據庫和數據倉庫其實是一樣的或者及其相似的，都是通過某個數據庫軟件，基于某種數據模型來組織、管理數據。但是，數據庫通常更關注業務交易處理（OLTP），而數據倉庫更關注數據分析層面（OLAP），由此產生的數據庫模型上也會有很大的差異。
數據庫通常追求交易的速度，交易完整性，數據的一致性，等等，在數據庫模型上主要遵從范式模型（1NF，2NF，3NF，等等），從而盡可能減少數據冗余，保證引用完整性；而數據倉庫強調數據分析的效率，復雜查詢的速度，數據之間的相關性分析，所以在數據庫模型上，數據倉庫喜歡使用多維模型，從而提高數據分析的效率。
2，產品實現層面：數據庫和數據倉庫軟件是有些不同的，數據庫通常使用行式存儲，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而數據倉庫傾向使用列式存儲，如SAP IQ，SAP HANA
數據倉庫是一個面向主題的(Subject Oriented)，集成的(Integrate)，相對穩定的(Non-volatile)，反映歷史變化(Time Variant)的數據集合，用于支持管理決策。
所謂的：
面向主題：指數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織
集成：指對原有的分散的數據庫經過系統加工，整理得到的消除源數據中的不一致性
相對穩定：指一旦某個數據進入數據倉庫以后只需要定期的加載、刷新
反映歷史變化：指通過這些信息，對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析預測
數據倉庫建設是一個工程，是一種過程，而不是一種可以購買的產品，企業數據處理方式是以聯機事務處理形式信息，并利用信息進行決策；在信息應用過程中管理信息。
數據倉庫的出現，并不是要取代數據庫。目前大部分數據倉庫還是用關系型數據庫管理系統實現的。數據倉庫與數據庫的主要區別在于：
數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的
數據庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據
數據庫設計是盡量避免冗余，數據倉庫在設計時有意引入冗余
數據庫是為了捕獲數據而設計，數據倉庫是為了分析數據而設計
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