Ⅰ 數據倉庫與資料庫的主要區別有
首先我們來了解數據倉庫和資料庫分別是什麼：
1、資料庫:是一種邏輯概念，用來存放數據的倉庫，通過資料庫軟體來實現。資料庫由很多表組成，表是二維的，一張表裡面有很多欄位。欄位一字排開，對數據就一行一行的寫入表中。資料庫的表，在於能夠用二維表現多維的關系。如：oracle、DB2、Mysql、Sybase、MSSQL Server等。
2、數據倉庫：是資料庫概念的升級。從邏輯上理解，資料庫和數據倉庫沒有區別，都是通過資料庫軟體實現存放數據的地方，只不過從數據量來說，數據倉庫要比資料庫更龐大德多。數據倉庫主要用於數據挖掘和數據分析，輔助領導做決策；
區別主要總結為以下幾點：
1.資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2.資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3.資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4.資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5.資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
6.資料庫在訪問數據時要求響應速度快，其響應時間一般在幾秒內，而數據倉庫的響應時間則可長達數幾小時
Ⅱ 資料庫與數據倉庫的本質區別是什麼
1、存放值區別：
資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2、數據變化區別：
資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3、數據結構區別：
資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4、訪問頻率不同：
資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5、目標人群區別：
資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
Ⅲ 資料庫和數據倉庫的區別與聯系
資料庫是數據根據需求設計的數據表的集合，而數據倉庫只是儲存數據的平台。數據倉庫可以看成一個儲存數據的倉庫；而資料庫是一個圖書館，儲存的書是各種數據表。
Ⅳ 資料庫與數據倉庫的區別
資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料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。
「與時間相關」：資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。
「不可修改」：數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據（有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息）。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；當然，向數據倉庫添加數據是允許的。
拓展資料：
數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。
目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。
Ⅳ 資料庫和數據倉庫有甚麼區分
資料庫（Database）是依照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今510年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是210世紀910年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的利用。數據倉庫，英文名稱為Data
Warehouse，可簡寫為DW或DWH。數據倉庫是為企業所有級別的決策制定進程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。
為企業提供需要業務智能來指點業務流程改進和監視時間、本錢、質量和控制。
Ⅵ 數據倉庫和資料庫的區別
資料庫作為數據倉庫的一個組成部分，應從數據倉庫中導出，也就是說，首先要建立數據倉庫，然後從數據倉庫自然生成資料庫。
但在財務、人力資源及管理部門，在技術和管理的成熟度有限的情況下，先建立數據集市可以達到先取得試點經驗，然後成熟一個又一個的效果。這聽起來是不錯，但是需要注意的是數據倉庫的宗旨是為企業信息系統提供一個集成的解決辦法，不管數據集市大小，都要建立在數據倉庫的總體設計框架上，一定要在確定企業級數據倉庫的大前提下著手開發數據集市。不管用哪一種方式，都要實行集中化的設計，任何數據集市設計都要在企業級的數據倉庫概念設計的原則指導下進行，實行標准化並採用共享的參照表和維表。
Ⅶ hana資料庫與數據倉庫區別
hana資料庫與數據倉庫區別分別是：
資料庫(Database)是：
1、相對復雜的表格結構，存儲結構相對緊致，少冗餘數據。
2、讀和寫都有優化。
3、相對簡單的read/write query，單次作用於相對的少量數據。
數據倉庫(Datawarehouse)是：
1、相對簡單的(Denormalized)表格結構，存儲結構相對鬆散，多冗餘數據。
2、一般只是讀優化。
3、相對復雜的read query，單次作用於相對大量的數據（歷史數據）。
並且資料庫 Database (Oracle, Mysql, PostgreSQL)主要用於事務處理，數據倉庫 Datawarehouse (Amazon Redshift, Hive)主要用於數據分析。
數據倉庫的弱勢之處是：
並不是所有的讀操作，數據倉庫一直都有優勢。比如在如下兩種情況時，數據倉庫的讀表現並不如資料庫：
1、在對小量數據進行讀取操作的時候，由於數據倉庫要進行找Node的location之類的預運算，整體效率上反倒不如資料庫。
2、如果讀取操作的目標不是主鍵(PrimaryKey)或者分配鍵(PartitionKey)，那麼數據倉庫的查詢也需要進行全局掃描，效率上就不好說是否勝過資料庫了。
Ⅷ 詳解數據倉庫和資料庫的區別
數據倉庫：為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略(數據)集合。
大數據：所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
傳統資料庫：一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。
其實從三個定義，我們好像區別不大。
資料庫指的是數據的集合，數據倉庫也是一個數據集合，大數據也是一個處理和存儲數據的地方。
但是不同的是，在於應用場景，和構建的技術原理不一樣。
傳統資料庫是存儲根據範式建模的關系型數據，主要用於OLTP（on-line transaction processing）翻譯為聯機事務處理的軟體。大數據是根據map rerce範式構建的出局處理，存儲的軟體，主要用於OLAP是做分析處理。大數據和傳統資料庫，還有一個更大的區別在於，處理的數據量以及計算量的大小，當傳統資料庫，無法在人可以接受的短時間內計算出結果，那這個數據就叫大數據，需要使用到大數據技術處理。而數據倉庫本質上是一種數據的處理方式，而不是一種基礎軟體，它可以依賴於傳統資料庫，也可以依賴大數據技術去構建。
可以參考這篇文章：數據倉庫(2)數據倉庫、大數據與傳統資料庫的區別 - 知乎 (hu.com)