Ⅰ 数据仓库与数据库的主要区别有
首先我们来了解数据仓库和数据库分别是什么：
1、数据库:是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DB2、Mysql、Sybase、MSSQL Server等。
2、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策；
区别主要总结为以下几点：
1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时
Ⅱ 数据库与数据仓库的本质区别是什么
1、存放值区别：
数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2、数据变化区别：
数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3、数据结构区别：
数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4、访问频率不同：
数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5、目标人群区别：
数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
Ⅲ 数据库和数据仓库的区别与联系
数据库是数据根据需求设计的数据表的集合，而数据仓库只是储存数据的平台。数据仓库可以看成一个储存数据的仓库；而数据库是一个图书馆，储存的书是各种数据表。
Ⅳ 数据库与数据仓库的区别
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。
“不可修改”：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。
拓展资料：
数据仓库的出现，并不是要取代数据库。数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
Ⅳ 数据库和数据仓库有甚么区分
数据库（Database）是依照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今510年前，随着信息技术和市场的发展，特别是210世纪910年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的利用。数据仓库，英文名称为Data
Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库是为企业所有级别的决策制定进程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。
为企业提供需要业务智能来指点业务流程改进和监视时间、本钱、质量和控制。
Ⅵ 数据仓库和数据库的区别
数据库作为数据仓库的一个组成部分，应从数据仓库中导出，也就是说，首先要建立数据仓库，然后从数据仓库自然生成数据库。
但在财务、人力资源及管理部门，在技术和管理的成熟度有限的情况下，先建立数据集市可以达到先取得试点经验，然后成熟一个又一个的效果。这听起来是不错，但是需要注意的是数据仓库的宗旨是为企业信息系统提供一个集成的解决办法，不管数据集市大小，都要建立在数据仓库的总体设计框架上，一定要在确定企业级数据仓库的大前提下着手开发数据集市。不管用哪一种方式，都要实行集中化的设计，任何数据集市设计都要在企业级的数据仓库概念设计的原则指导下进行，实行标准化并采用共享的参照表和维表。
Ⅶ hana数据库与数据仓库区别
hana数据库与数据仓库区别分别是：
数据库(Database)是：
1、相对复杂的表格结构，存储结构相对紧致，少冗余数据。
2、读和写都有优化。
3、相对简单的read/write query，单次作用于相对的少量数据。
数据仓库(Datawarehouse)是：
1、相对简单的(Denormalized)表格结构，存储结构相对松散，多冗余数据。
2、一般只是读优化。
3、相对复杂的read query，单次作用于相对大量的数据（历史数据）。
并且数据库 Database (Oracle, Mysql, PostgreSQL)主要用于事务处理，数据仓库 Datawarehouse (Amazon Redshift, Hive)主要用于数据分析。
数据仓库的弱势之处是：
并不是所有的读操作，数据仓库一直都有优势。比如在如下两种情况时，数据仓库的读表现并不如数据库：
1、在对小量数据进行读取操作的时候，由于数据仓库要进行找Node的location之类的预运算，整体效率上反倒不如数据库。
2、如果读取操作的目标不是主键(PrimaryKey)或者分配键(PartitionKey)，那么数据仓库的查询也需要进行全局扫描，效率上就不好说是否胜过数据库了。
Ⅷ 详解数据仓库和数据库的区别
数据仓库：为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略(数据)集合。
大数据：所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
传统数据库：一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
其实从三个定义，我们好像区别不大。
数据库指的是数据的集合，数据仓库也是一个数据集合，大数据也是一个处理和存储数据的地方。
但是不同的是，在于应用场景，和构建的技术原理不一样。
传统数据库是存储根据范式建模的关系型数据，主要用于OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理的软件。大数据是根据map rerce范式构建的出局处理，存储的软件，主要用于OLAP是做分析处理。大数据和传统数据库，还有一个更大的区别在于，处理的数据量以及计算量的大小，当传统数据库，无法在人可以接受的短时间内计算出结果，那这个数据就叫大数据，需要使用到大数据技术处理。而数据仓库本质上是一种数据的处理方式，而不是一种基础软件，它可以依赖于传统数据库，也可以依赖大数据技术去构建。
可以参考这篇文章：数据仓库(2)数据仓库、大数据与传统数据库的区别 - 知乎 (hu.com)