在当今快速发展的技术环境中，最重要的方面是构成任何组织主干的数据或信息。数据库和数据仓库是两种常用的数据管理系统。尽管它们执行相同的数据管理任务，但这两个概念之间有着本质的区别，因为它们服务于不同的目的，并在数据管理中使用不同的技术。

数据库(database) vs. 数据仓库(data warehouse)

数据库和数据仓库的区别在于，数据库是用来记录数据或信息的，而数据仓库主要用于数据分析。

然而，以上并不是唯一的区别。两个术语在某些参数上的比较可以揭示一些微妙的方面：

数据库与数据仓库对照表（表格形式）

什么是数据库(database)？

数据库通常是系统地组织成列和行的大量数据集合。换言之，数据库可以被看作是在计算机/系统上组织和使用的信息片段的集合。数据库是建立或分析数据的基础或开始阶段。

数据库通常包含按列、行和表组织的数据或信息。数据可以根据需要定期更新或索引，以便于访问或检索。组织使用数据库管理系统（DBMS）来存储客户、库存、财务、销售或人力资源信息。

数据库具有检索方便、安全性强、数据共享、多视图、支持多用户框架、多事务处理等优点。最重要的是，数据库遵循ACID遵从性（原子性、一致性、隔离性和持久性）模型，避免了重复处理和其他错误。

数据库不是免费的。对于许多人来说，数据库的一些特性使其不值得选择，包括实现成本（对于大量数据而言）非常高，一些数据库的复杂性（这又增加了理解和培训的成本），以及与其他系统的兼容性问题。

数据库可能无法对数据进行复杂的操作/计算和分析，因此不能根据数据库中存储的数据作出决定。

什么是数据仓库(data warehouse)？

数据仓库是一种用于分析和管理海量数据的系统或方法。数据仓库可以看作是一种信息或文档，用来存储和分析复杂的、大量的历史和当前数据。

数据仓库从多个来源收集数据，分析相同的数据，并帮助生成用于管理目的的报告。要分析的数据可以来自单个或多个应用程序或源。数据仓库使用复杂的查询来生成定制的分析报告。

数据仓库主要用于报告、浓缩、分析和集成用于决策目的的数据。数据仓库包括先进的方法，以实现快速搜索，先进的过滤器和准确的分析。数据仓库可以被看作是组织在分析和决策方面的真理（SVOT）的单一版本。存储在数据仓库中的数据是非易失性的，这意味着在添加新数据时它不会被删除。

数据仓库并非没有缺点。数据仓库的一些常见问题包括与实现、维护和培训相关的高成本，因为它非常复杂。数据仓库对于某些活动（如加载、提取数据、添加新数据或更新现有数据）来说耗费了太多的时间。

数据库与数据仓库的主要区别

• 数据库用于数据存储。数据仓库用于数据的检查和分析。
• 数据库使用联机事务处理（联机测试程序（oltp）方法来存储数据。数据仓库利用在线分析处理（oap公司）方法来分析数据。
• 数据库通常用于执行业务的操作方面。数据仓库涉及到业务的深层次方面，即分析数据以进行决策。
• 数据库的使用可能仅限于单个应用程序。数据仓库的使用可能涉及多个应用程序。
• 数据库将使用简单的查询类型。由于分析需求，数据仓库涉及复杂的查询。
• 数据库通常会有总是新的数据。数据仓库可能并不总是有最新的数据。

结论

数据库和数据仓库在数据管理能力上是有区别的。两者都有多种不同的好处，但也有一些缺点。数据库将有助于基本业务操作，而数据仓库将有助于解释用于决策目的的数据。因此，在决定采用数据库或数据仓库之前，评估这些方面以及个人/组织/部门的需求非常重要。

一个谨慎的选择是从数据库开始，然后转移到数据仓库，或者在数据管理的初始阶段实施不太复杂的系统，特别是当涉及的数据不是太大或太复杂时。

为了充分利用数据库或数据仓库部署带来的好处，建议对数据管理专家进行深入的实际理解和建议。最重要的焦点，应该始终保持在这个角度，是实施系统是否将服务于组织的最终目的。

参考文献

• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc2233405/
• https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-6-34