数据库和数据仓库虽然都用于存储数据，但它们在设计、目的和使用场景上存在显著差异。
数据仓库的架构
一个典型的数据仓库架构包括以下几个组件：
- 数据源: 数据库、日志文件等。
- ETL过程: Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载）数据。
- 数据仓库: 存储经过ETL处理的数据。
- 元数据: 描述数据仓库中数据的结构和含义。
- OLAP服务器: 提供多维分析功能。
- 前端工具: 提供数据可视化和交互功能。
数据仓库的应用场景
- 市场分析: 分析产品销售情况、客户行为等。
- 财务分析: 分析财务数据，预测未来趋势。
- 风险管理: 分析风险因素，评估风险。
- 客户关系管理: 分析客户行为，提高客户满意度。
数据库与数据仓库的关系
数据库和数据仓库是相辅相成的。数据库为数据 黎巴嫩 WhatsApp 号码数据 仓库提供源数据，而数据仓库则通过对历史数据的分析，为数据库的设计和优化提供依据。
总结
- 数据库 侧重于在线事务处理，数据仓库 侧重于离线分析处理。
- 数据库 数据结构规范化，数据仓库 数据结构去规范化。
- 数据库 数据实时更新，数据仓库 搜索当地图书馆和档 数据变化较慢。
- 数据库 支持简单查询，数据仓库 支持复杂分析查询。
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- 什么是ETL过程？
- 数据仓库的维度建模是什么？
- OLAP和OLTP有什么区别？
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