数据库与数据仓库：主要区别、用例和最佳实践

[seonajmulislam00]

短短七年间，数据量增长了惊人的 430%，从 2018 年的 33 ZB 增长到预计 2025 年的 175 ZB。这为企业带来了机遇和挑战。有效的数据管理软件是企业成功的必备条件。

了解各种数据存储和组织工具（例如数据库和数据仓库）之间的区别是数据管理策略的关键部分。数据库和数据仓库都有独特的用途，具有不同的角色和用例，这些对于业务运营至关重要。

本文讨论了数据库和数据仓库之间的主要区别，强调了它们的架构区别，并提供了最佳实践来帮助您优化数据策略以获得最大影响。

什么是数据库和数据仓库？
数据库是指用于存储、管理和检索结构化数据的系统。它通常用于操作任务，并针对在线事务处理 (OLTP) 进行了优化，可处理客户订单、库存更新和金融交易等高频交易。

对于寻求实时数据管理的企业来说，数据库 德国电话号码列表 非常受欢迎。截至 2024 年，全球数据库管理系统 (DBMS) 市场规模已达 1000 亿美元，预计未来六年复合年增长率将达到 13.6%。因此，选择 DBMS 意味着要在多个可靠的选项之间进行选择，每个选项都具有高级查询功能，可为您的企业带来优势。

数据仓库旨在存储大量历史数据以供分析。它针对联机分析处理 (OLAP) 进行了优化，用户可以在其中执行复杂的查询和聚合以提取见解。

数据仓库通常整合来自各种来源的数据，其结构便于访问和分析大型数据集。截至 2024 年，全球数据仓库市场以 21.7% 的复合年增长率增长，目前市场规模为 70.7 亿美元。这反映了企业利用历史数据进行商业智能和战略决策的不断发展的趋势。

数据库与数据仓库：主要区别
数据库和数据仓库之间的主要区别在于它们的结构、存储、处理和查询类型。

数据结构：数据库通常使用规范化的数据结构，减少冗余并确保实时更新的一致性。相反，数据仓库使用非规范化结构（例如星型模式或雪花模式）以促进更快的查询和分析。

存储：普通人每秒都会产生大量数据，这凸显了现代数据系统的海量存储需求。数据库和数据仓库都以各自独特的方式满足这一需求。

数据库存储定期更新的活动、当前数据，而数据仓库存储定期更新（通常是批量或批量更新）的历史数据。

处理：数据库中的 OLTP 系统处理事务的实时处理，确保快速更新和检索。另一方面，数据仓库处理 OLAP，专为大型数据集上的复杂查询和聚合而设计。

例如，数据仓库非常适合对大型数据集运行报告以识别模式或趋势。

查询类型：查询优化可以改变游戏规则，尤其是在处理大量数据集时。数据库针对快速事务查询进行了优化，例如插入、更新或删除记录。

数据仓库针对需要聚合数据的分析查询进行了优化，例如查找趋势、执行多维分析或生成商业智能报告。

数据库与数据仓库的用例
了解使用数据库或数据仓库的理想场景可以帮助企业根据其特定需求做出正确的选择。