数据库与数据仓库技术的区别

随着信息化的发展，数据管理已经成为了现代企业信息化建设的重要组成部分。而在这个过程中，数据库和数据仓库技术起到的作用被越来越多的企业所认识和重视。然而，对于这两种技术之间的区别，很多人仍然存在疑惑。本文将从多个角度分析数据库和数据仓库技术的区别。

一、定义上的区别

数据库是一个集成化、可共享的数据存储系统，旨在管理数据的收集、存储、组织、以及存取。数据仓库则是数据管理员对企业中所有的数据源进行数据存储、管理和集成，并根据企业的需求，去掉不必要的数据，最终形成一个精简、实用和管理方便的数据集合。

二、数据处理的目的不同

数据库主要用于在线事务处理（OLTP）领域，旨在解决实时操作和事务的处理，并支持基于事务的应用程序。这种应用程序需要在短时间内处理大量的事务，数据操作是增删改查，因此数据库需要时刻保证数据的一致性和完整性。

数据仓库主要用于在线分析处理（OLAP）领域，旨在以多维度分析数据，支持企业在决策方面的应用和要求。该过程涉及到收集、清洗、整合、转换、并将大量数据进行聚合和分析等操作，可以为企业提供更加深入和完整的分析和决策。

三、数据范围的不同

数据库技术关注企业的日常业务，因此通常存储的是当前状态下的数据，例如库存、交易、订单等。这些数据通常是非常透明、易于访问的，可以快速地进行查询和更新。基于此，数据库具有高吞吐量、高并发性以及可扩展性的特点。

数据仓库则面向企业的战略方向，采集各个业务部门和各种系统产生的庞杂的数据，而这些数据既可能是历史数据，也可能是未来预测数据。此过程中，数据仓库会进行数据的清洗、交叉、整合和转换等处理，形成以数据为维度的多维立方体模型，以便于企业自由灵活地进行深层次的分析和研究。

四、系统结构的不同

数据库通常采用分布式计算方式，支持多点查询和修改。同时它需要应用程序去进行存取和控制。数据库的管理方式通常是中心化的，包括数据库管理员(DBA)对于访问控制、数据安全等进行管理。

反之，数据仓库通常采用并行计算方式，支持多点查询、预处理和离线处理。其主要使用的是数据挖掘、聚类及分类技术进行数据挖掘，提取企业的有效信息。