數據庫和數據倉庫的區別，網上關于這兩者理論上的利弊說法有很多種，真正要了解并能簡明扼要地向客戶闡明清楚，讓客戶覺得建立數據倉庫是一件值得做的事，還是非常值得探討一下。接下來小編就為大家細致的講解一下數據庫和數據倉庫的區別，有興趣的話就接著看下去吧！

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 數據庫和數據倉庫的區別

一、數據倉庫的概念

       數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立數據倉庫》）一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、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(Decision Making Support)。
       1、數據倉庫是面向主題的；操作型數據庫的數據組織面向事務處理任務，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織。主題是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統相關。
       2、數據倉庫是集成的，數據倉庫的數據有來自于分散的操作型數據，將所需數據從原來的數據中抽取出來，進行加工與集成，統一與綜合之后才能進入數據倉庫；
       3、數據倉庫是不可更新的，數據倉庫主要是為決策分析提供數據，所涉及的操作主要是數據的查詢；操作型數據庫主要服務于日常的業務操作，使得數據庫需要不斷地對數據實 時更新，以便迅速獲得當前最新數據，不至于影響正常的業務運作。在數據倉庫 中只要保存過去的業務數據，不需要每一筆業務都實時更新數據倉庫，而是根據 商業需要每隔一段時間把一批較新的數據導入數據倉庫。
       4、數據倉庫是隨時間而變化的，傳統的關系數據庫系統比較適合處理格式化的數據，能夠較好的滿足商業商務處理的需求。穩定的數據以只讀格式保存，且不隨時間改變

二、數據庫和數據倉庫的區別

       數據庫與數據倉庫的區別實際講的是 OLTP 與 OLAP 的區別。    
       數據庫：操作型處理，叫聯機事務處理 OLTP（On-Line Transaction Processing，）， 也可以稱面向交易的處理系統，它是針對具體業務在數據庫聯機的日常操作，通 常對少數記錄進行查詢、修改。用戶較為關心操作的響應時間、數據的安全性、 完整性和并發支持的用戶數等問題。傳統的數據庫系統作為數據管理的主要手段， 主要用于操作型處理。
       數據倉庫：數據倉庫系統的主要應用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），即聯機分析處理，支持復雜的分析操作，一般針對某些主題的歷史數據進行分析，側重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結果。    
       1、數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。
       2、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。 
       3、數據庫設計是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規則來設計，數據倉庫在設計是有意引入冗余，采用反范式的方式來設計。 
       4、數據庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計。

       隨著大數據、人工智能的興起，對技術的需求也越來越多樣化；如今，每天都有大量的數據出現，數據倉庫也變得越來越重要了，以上就是 數據庫和數據倉庫的區別的全部內容了，相信大家閱讀完本篇文章對數據倉庫已經有了基礎的了解了，希望本篇文章能夠幫助到大家。