本文探讨了数据仓库与传统数据库的区别，分析了它们在设计目标、数据更新、使用场景及优化重点等方面的不同，揭示了数据仓库在企业决策支持和大数据分析中的核心角色。
| 数据仓库 | 操作型数据库 |
| 面向主题 | 面向应用 |
| 容量巨大 | 容量相对较小 |
|
数据是综合的或提炼的 | 数据是详细的 |
| 保存历史的数据 | 保存当前数据 |
| 通常数据是不可更新的 | 数据是可更新的 |
| 操作需求是临时决定的 | 操作需求是事先可知的 |
| 一个操作存取一个数据集合 | 一个操作存取一个记录 |
| 数据相对冗余 | 数据非冗余 |
| 操作相对不频繁 | 操作较频繁 |
| 所查询的是经过加工的数据 | 所查询的是原始数据 |
| 支持决策分析 | 支持事务处理 |
| 决策分析需要历史数据 | 事务处理需要当前数据 |
| 需做复杂的计算 | 鲜有复杂的计算 |
| 服务对象为企业高层决策人员 | 服务对象为企业业务处理方面的工作人员 |
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