简述数据仓库与（传统）数据库的区别 ？
数据仓库和传统数据库在目的、设计、操作和使用方式上有显著的区别：
1. 目的和用途
- 传统数据库：
- 设计用于处理日常的事务操作，如记录、更新、删除和查询业务数据。
- 重点在于数据的实时性、准确性和一致性。
- 数据仓库：
- 旨在进行大规模的数据分析和报告。
- 用于存储和管理历史数据，支持决策制定。
2. 数据组织和结构
- 传统数据库：
- 通常采用规范化的结构，以减少数据冗余，确保数据完整性。
- 结构复杂，涉及许多表和关联。
- 数据仓库：
- 通常采用非规范化或部分规范化的结构，如星型或雪花模型。
- 侧重于数据的可查询性和分析效率。
3. 数据处理
- 传统数据库：
- 以在线事务处理（OLTP）为主，处理大量短小的事务。
- 高度关注数据的实时性和事务完整性。
- 数据仓库：
- 以在线分析处理（OLAP）为主，支持复杂的查询和分析。
- 着重于数据聚合和历史趋势分析。
4. 数据更新频率
- 传统数据库：
- 经常更新，支持高并发的数据操作。
- 数据仓库：
- 更新频率较低，通常是周期性的批量加载（如每日、每周）。
5. 性能和优化
- 传统数据库：
- 优化以事务速度和并发性为主。
- 数据仓库：
- 优化以查询性能和数据分析的效率为主。
6. 数据历史和时间维度
- 传统数据库：
- 关注当前状态的数据，历史数据可能会被删除或归档。
- 数据仓库：
- 存储大量历史数据，支持时间维度的分析。
7. 用户和使用模式
- 传统数据库：
- 面向日常操作的用户，如业务人员、客服等。
- 数据仓库：
- 面向数据分析师、决策制定者，用于报告和决策支持。
总结来说，传统数据库更适合处理日常事务和操作，而数据仓库则专注于数据分析、历史趋势追踪和决策支持。两者在设计理念、结构安排和使用目的上有明显的不同。