数据库根数据仓库和数据库与数据仓库有什么区别？数据库是存储数据的仓库。详情数据仓库和数据库的区别数据仓库:为企业各级决策过程提供各类数据支持的策略(数据)的集合，oracle数据仓库和数据库有什么区别？云数据仓库和传统数据仓库有什么区别？4.数据库是指数据的集合，数据仓库也是数据的集合，大数据也是处理和存储数据的地方。
oracle数据仓库本质上是依靠关系数据库来实现OLAP的，所以如果在oracle数据仓库中建模使用星型模型来实现teradata，实际上是依靠teradata的硬件设备，所以其数据仓库不需要设计成星型模型。如果设计成星型模型，会有数据冗余，但是查询速度快，teradata直接有穿透功能，不需要设计成星型模型。
数据库是存储数据的仓库。它的存储空间非常大，可以存储几百万、几千万、几亿条数据。但是数据库不是随意存储数据的，有一定的规则，否则查询效率会很低。当今世界是一个充满数据的互联网世界，充满了大量的数据。也就是这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、访问的网页、发送的消息等等。数据仓库，英文名DataWarehouse，可缩写为DW或DWH。
DataWarehouse，英文名为DataWarehouse，可缩写为DW或DWH。数据仓库是为企业各级决策过程提供各种数据支持的战略集合。它是一个单独的数据存储，用于分析报告和决策支持。为需要商业智能的企业提供业务流程改进、监控时间、成本、质量和控制方面的指导。我打个简单的比方。数据仓库可以理解为仓库，数据就是这个仓库里的货物，数据仓库的开发者就是这个仓库的管理员。所以一个数据仓库就是如何管理好数据，让数据以一种规范的方式放入仓库，方便BI、AI等数据用户更好的利用仓库中的数据，让数据更好的发挥作用。很明显，在一堆规整整齐的商品里找东西。
首先，oracle是一个DBMS，即关系数据库管理系统。它是一个使用sql语句来操作数据查询和存储的工具。根据你的问题，我估计你所认为的oracle数据库是指oracle遵循关系数据库理论，使用sql引擎查询和管理数据的部分。你所认为的oracle数据仓库是oracle数据库的功能扩展套件，可以支持一些数据处理和分析的高级功能，有助于建立企业数据仓库。
1，BI领域注重统计分析，传统数据库注重在线交易。统计分析的数据量一般比较大，侧重于查询，一次查询大量数据。而传统数据库一般都是为了支持在线交易而设计的，所以插入和更新比较多，查询往往只是基于条件。2.立体仓库与普通仓库的区别:立体仓库一般较高。其高度一般在5米以上，限40米，一般在725米之间。也是机械化仓库。
3.数据库是面向事务的，数据仓库是面向主题的。数据库一般存储在线交易数据，而数据仓库一般存储历史数据。“时间相关”:数据库保存信息时，并不强调一定要有时间信息。4.数据库是指数据的集合，数据仓库也是数据的集合，大数据也是处理和存储数据的地方。但不同的是应用场景和构造的技术原理不同。5.解决传统仓库盘点的问题从仓库盘点建设的现状来看，实时仓库盘点是一个比较混乱的概念。按照传统的经验分析，仓库盘点有一个重要的作用，就是可以记录历史。
网上大规模文案我就不说了。我来说说我自己的理解，数据库是一种实用的技术，数据仓库也是一种技术，但是数据仓库更倾向于逻辑层面，而数据库更倾向于物理层面。数据库有很多种:关系数据库、层次数据库、网状数据库、多维数据库等。数据库的实现实际上是OS级别的数据仓库。其实是逻辑上的理解。一般在构建数据仓库的时候，一开始可能不会考虑存储方式，而是更关心它的业务逻辑。你设计好之后会考虑各种实现流程，实现的时候会考虑数据库的应用。
IQ，SQLSERVER，这些数据库，当然不一定用数据库来实现数据仓库。例如，有时，数据仓库会使用XML或文本文件来存储它们。那么我们其实可以说，数据库是实现数据仓库的一种方式，但不是唯一的方式。所以我理解数据库更实用具体，数据仓库其实更逻辑抽象。
hana数据库与数据仓库的区别如下:1 .表结构相对复杂，存储结构相对紧凑，冗余数据少。2.读写都得到了优化。3、相对简单的读/写查询，对相对少量的数据进行单个操作。一个数据仓库是:1。一种相对简单的表格结构，具有相对松散的存储结构和多个冗余数据。
3.相对复杂的readquery一次处理相对大量的数据(历史数据)。而数据库(Oracle，MySQL，PostgreSQL)主要用于事务处理，数据仓库(Amazon Redshift，Hive)主要用于数据分析。数据仓库的弱点在于，不是所有的读取操作，数据仓库一直都有优势。
简单理解，数据库是一套软件，而MySQL、Oracle、DB2、SQL Server等数据仓库要复杂得多，可以说是一套理论，一套事务处理机制等。详情请搜索360的数据仓库。数据仓库可以看作是许多数据库的集合，这些数据库是按照一定的方式进行规划和处理的。数据库是按照数据结构组织、存储和管理数据的仓库。它产生于510年前。随着信息技术和市场的发展，特别是90年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而是转变为用户需要的各种数据管理方式。
DataWarehouse，英文名data warehouse，可缩写为DW或DWH。数据仓库是所有类型数据的战略性集合，支持企业所有级别的决策过程。它是一个单独的数据存储，用于分析报告和决策支持。为企业提供商业智能，指导业务流程改进，监控时间、成本、质量和控制。
data warehouse:为企业各个层面的决策过程提供各类数据支持的策略(数据)集合。大数据:涉及的数据量如此巨大，以至于主流软件工具无法在合理的时间内对其进行捕捉、管理、处理和整理，以帮助企业做出更积极的商业决策。传统数据库:长期存储在计算机中的大量数据的有组织的、可共享的和统一的集合。其实从三个定义来看，我们似乎差别不大。
但不同的是应用场景和构造的技术原理不同。传统数据库是存储按照范式建模的关系数据的软件，主要用于将OLTP(联机事务处理)转化为联机事务处理，大数据是一款基于mapredurce范式的外出处理和存储软件，主要用于OLAP或分析。大数据和传统数据库有一个更大的区别，就是处理的数据量和计算量，当一个传统的数据库无法在人们可以接受的短时间内计算出结果，那么这个数据就叫做大数据，需要用大数据技术进行处理。