數據倉庫和數據庫的區別（一）

數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。數據庫通常存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的通常是歷史數據。
數據庫設計是儘可能避免冗餘，通常採用符合範式的規則來設計，數據倉庫在設計是有意引入冗餘，採用反範式的方式來設計。
數據庫是爲捕獲數據而設計，數據倉庫是爲分析數據而設計，它的兩個基本的元素是維表和事實表。（維是看問題的角度，好比時間，部門，維表放的就是這些東西的定義，事實表裏放着要查詢的數據，同時有維的ID） 

數據倉庫，是在數據庫已經大量存在的狀況下，爲了進一步挖掘數據資源、爲了決策須要而產生的，它決不是所謂的「大型數據庫」。那麼，數據倉庫與傳統數據庫比較，有哪些不一樣呢？讓咱們先看看W.H.Inmon關於數據倉庫的定義：面向主題的、集成的、與時間相關且不可修改的數據集合。 

「面向主題的」：傳統數據庫主要是爲應用程序進行數據處理，未必按照同一主題存儲數據；數據倉庫側重於數據分析工做，是按照主題存儲的。這一點，相似於傳統農貿市場與超市的區別—市場裏面，白菜、蘿蔔、香菜會在一個攤位上，若是它們是一個小販賣的；而超市裏，白菜、蘿蔔、香菜則各自一塊。也就是說，市場裏的菜（數據）是按照小販（應用程序）歸堆（存儲）的，超市裏面則是按照菜的類型（同主題）歸堆的。 
「與時間相關」：數據庫保存信息的時候，並不強調必定有時間信息。數據倉庫則不一樣，出於決策的須要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。一樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不一樣的。 
「不可修改」：數據倉庫中的數據並非最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並非不少數據庫處理的那種平常事務數據（有的數據庫例如電信計費數據庫甚至處理實時信息）。所以，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；固然，向數據倉庫添加數據是容許的。 
數據倉庫的出現，並非要取代數據庫。目前，大部分數據倉庫仍是用關係數據庫管理系統來管理的。能夠說，數據庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。

概況的說，數據倉庫與數據庫的主要區別在於：
（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）數據庫通常存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的通常是歷史數據。 
（3）數據庫設計是儘可能避免冗餘，數據倉庫在設計是有意引入冗餘。 
（4）數據庫是爲捕獲數據而設計，數據倉庫是爲分析數據而設計。