dwh与传统数据库有什么区别
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DWH（Data Warehouse）与传统数据库在设计和使用上存在以下几点区别：
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数据结构：传统数据库采用的是OLTP（Online Transaction Processing）模型，它专注于处理事务性的数据，强调实时性和高并发性。而DWH采用的是OLAP（Online Analytical Processing）模型，它专注于分析和报告数据，强调数据的历史记录和决策支持。因此，DWH的数据结构更适合数据分析和查询。
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数据量和复杂度：传统数据库主要处理操作性数据，数据量相对较小，而DWH则处理大量的历史数据和多维数据。DWH通常包含多个源系统的数据，需要进行数据清洗、转换和整合，以满足分析需求。因此，DWH的数据量更大，数据复杂度更高。
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数据存储和处理方式：传统数据库采用的是行存储方式，即将数据按行存储在磁盘上。而DWH则采用列存储方式，即将数据按列存储在磁盘上。列存储方式在数据分析和查询时更高效，可以提供更快的数据访问速度。
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查询性能：传统数据库的设计目标是支持实时的事务处理，因此在查询性能上相对较弱。而DWH的设计目标是支持复杂的分析查询，因此在查询性能上更优秀。DWH通常会使用数据索引、分区和聚集等技术来提升查询性能。
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数据更新方式：传统数据库的数据更新是实时的，即数据的变化会立即反映在数据库中。而DWH的数据更新是批量的，即定期将源系统的数据加载到DWH中，通常采用ETL（Extract, Transform, Load）过程。这样可以减少对源系统的影响，同时也可以进行数据清洗和整合。
综上所述，DWH与传统数据库在数据结构、数据量和复杂度、数据存储和处理方式、查询性能以及数据更新方式等方面存在明显的区别。DWH更适合于大数据分析和决策支持，而传统数据库更适合于实时的事务处理。
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数据仓库（Data Warehouse，简称DWH）和传统数据库之间有几个显著的区别。下面我将逐一介绍这些区别。
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数据结构和设计：
传统数据库通常采用关系型模型，数据以表的形式组织，并使用SQL语言进行查询。而数据仓库则采用星型或雪花型模型，数据以事实表和维度表的形式组织，并使用多维查询语言（如MDX）进行查询。数据仓库的设计更加适合分析和决策支持，能够快速地进行复杂的多维分析。 -
数据来源和集成：
传统数据库主要用于支持业务应用系统，数据来源相对单一，通常是由应用程序直接插入、更新和删除数据。而数据仓库则从多个源系统中汇集数据，并进行数据清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和准确性。数据仓库可以集成结构化数据和非结构化数据，如文本、图像和音频等。 -
数据量和历史数据：
传统数据库通常处理的是实时或近实时的数据，数据量相对较小。而数据仓库则处理大量的历史数据，包括过去几年甚至几十年的数据。数据仓库通过分区、索引和聚集等技术来优化查询性能，支持复杂的历史数据分析和趋势预测。 -
查询性能和优化：
传统数据库主要关注事务处理的性能，通常采用索引、视图和存储过程等技术来提高查询性能。而数据仓库主要关注分析查询的性能，通常采用聚集、分区、列存储和并行处理等技术来提高查询性能。数据仓库可以对查询进行预计算和预聚集，以提供快速的多维分析和报表查询。
综上所述，数据仓库与传统数据库在数据结构和设计、数据来源和集成、数据量和历史数据、查询性能和优化等方面存在明显的区别。数据仓库更适用于复杂的分析查询和决策支持，可以帮助企业更好地理解和利用数据，从而提高业务竞争力。
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DWH（Data Warehouse）与传统数据库在设计、用途、数据处理方式等方面存在一些区别。下面将从多个方面来详细解释这些区别。
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设计目标：
传统数据库的设计目标是为了支持事务处理（OLTP，Online Transaction Processing），即对数据的快速读写操作，通常包括插入、更新和删除数据。而DWH的设计目标是为了支持分析处理（OLAP，Online Analytical Processing），即对大量数据进行复杂的查询和分析操作。 -
数据模型：
传统数据库通常使用关系模型（RDBMS），采用表格形式来组织数据，采用SQL语言进行数据操作。而DWH通常使用星型模型或雪花模型来组织数据，其中包括事实表和维度表。星型模型中，事实表包含指标（数值型数据），维度表包含描述指标的属性。雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化。 -
数据量：
传统数据库通常处理相对较小的数据量，而DWH处理大量数据，通常是数十TB甚至PB级别的数据。因此，DWH需要采用特定的数据存储和处理技术，以提高数据的查询和分析性能。 -
数据更新：
传统数据库通常需要频繁地进行数据的插入、更新和删除操作，以保证数据的准确性和一致性。而DWH通常是定期从源系统中抽取数据，并进行清洗、转换和加载（ETL）到DWH中，因此数据更新的频率相对较低。 -
查询性能：
传统数据库通常需要快速响应事务操作，因此在数据的索引、查询优化等方面有较高的要求。而DWH通常需要支持复杂的查询和分析操作，对查询性能有较高的要求。因此，DWH通常采用列存储技术、数据分区、索引等技术来提高查询性能。 -
数据一致性：
传统数据库通常要求数据的一致性，即事务操作需要满足ACID原则（原子性、一致性、隔离性和持久性）。而DWH通常强调数据的准确性和一致性，但对一致性要求相对较低，更注重数据的完整性和可靠性。 -
数据处理方式：
传统数据库通常采用在线处理方式，即实时处理数据。而DWH通常采用离线处理方式，即批量处理数据。这是因为DWH处理的数据量较大，通常需要在非高峰时段进行数据的抽取、清洗、转换和加载操作。
总结起来，DWH与传统数据库在设计目标、数据模型、数据量、数据更新、查询性能、数据一致性和数据处理方式等方面存在一些区别。这些区别使得DWH能够更好地支持大数据的分析和查询需求。
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