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这期内容当中小编将会给大家带来有关数据库与数据仓库的联系与区别有哪些，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

背景

接触大数据两年的时间里，数据仓库这个词频繁出现在我的耳朵里，随着知识的逐渐积累，对数据仓库和数据库也有了一个大概的了解。

概念

   数据库（DB）

简单来说，数据库就是存储数据的仓库，主要有关系型数据库和非关系型数据库，这是一种逻辑上的概念。

   数据仓库（DW）

从逻辑上来理解，和数据库的概念一致，都是存储数据的仓库，只是数据仓库的数据量更大。

数据仓库的特点

• 数据仓库是面向主题的

那么什么是主题呢，简单来说，主题就是用户在使用数据仓库时所关心的方面。

• 数据仓库时不支持修改的，这点好理解，数据仓库不像数据库，不支持update和delete操作。

• 数据仓库的数据是随时间的变化而变化的，这与上一条并不冲突，这个变化不是指update或是delete儿产生的变化，而是随着时间的变化，不断的增加新的内容，或是删除旧的内容。

• 数据仓库是多个异构数据源所集成的

数据仓库存储的一般是历史数据

• 数据仓库是弱事务的，因为数据仓库存的是历史数据，一般都读（分析）数据场景。

• 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。

数据库和数据仓库的区别

数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。 数据库和数据仓库的区别本质上是OLTP与OLAP的区别

OLTP:联机事务处理（On-Line Transaction Processing）是传统的关系型数据库的应用。

OLTP是面向用户的、用于程序员的事务处理以及客户的查询处理。

OLTP系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发的支持用户数等问题。

OLTP系统的访问由于要保证原子性，所以有事务机制和恢复机制。 主要用于数据抓取。

OLAP:联机分析事务处理（On-Line Analytical Processing）

OLAP是面向市场的，用于知识工人（经理、主管和数据分析人员）的数据分析。

OLAP通常会集成多个异构数据源的数据，数量巨大。

是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

OLAP系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。 主要用于数据分析。

OLAP系统一般存储的是历史数据，所以大部分都是只读操作，不需要事务。

上述就是小编为大家分享的数据库与数据仓库的联系与区别有哪些了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道。

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