数据仓库（Data Warehouse）和普通数据库（Database）虽然都用于存储和管理数据，但设计目标、应用场景和架构特性有显著区别。以下是两者的核心差异：
1. 设计目的
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数据库
- 事务处理：用于日常业务操作（OLTP，联机事务处理），如订单录入、用户注册、实时交易等。
- 高并发写入：优化频繁的增删改查（CRUD）操作，保证数据一致性和完整性。
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数据仓库
- 分析决策：用于数据分析、报表生成和商业智能（OLAP，联机分析处理）。
- 批量读取：侧重复杂查询和大规模数据聚合，而非高频写入。
2. 数据特性
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数据库
- 当前数据：存储最新的、动态的业务数据（如用户当前余额）。
- 规范化设计：通过范式化减少冗余，提高事务效率（如3NF）。
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数据仓库
- 历史数据：存储长期积累的静态数据，支持时间序列分析（如过去5年销售趋势）。
- 非规范化设计：采用星型/雪花模型（事实表+维度表），优化查询性能。
3. 数据更新
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数据库
- 实时更新：数据随时变化，如电商库存实时扣减。
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数据仓库
- 批量加载：通过ETL（抽取、转换、加载）定期从数据库或其他源同步数据，更新延迟较高。
4. 查询模式
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数据库
- 简单查询：短平快的操作（如根据ID查订单）。
- 低延迟：响应时间通常在毫秒级。
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数据仓库
- 复杂分析：多表关联、聚合计算（如按月统计各地区销售额）。
- 高吞吐：查询可能耗时数秒甚至分钟。
5. 技术架构
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数据库
- 行式存储：适合单条记录读写（如MySQL、PostgreSQL）。
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数据仓库
- 列式存储：优化压缩和扫描（如Redshift、Snowflake、BigQuery）。
- 分布式计算：处理海量数据（如Hadoop、Spark）。
6. 典型应用场景
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数据库
- 银行转账、在线购物、社交媒体的实时交互。
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数据仓库
- 生成年度财报、用户行为分析、市场趋势预测。
类比说明
- 数据库像收银台：处理当下交易，快速精准。
- 数据仓库像分析师办公室：汇总所有交易记录，研究长期趋势。
补充：数据湖 vs 数据仓库
- 数据湖（Data Lake）存储原始数据（结构化/非结构化），适合探索性分析；
- 数据仓库存储清洗后的结构化数据，适合标准化报表。
