数据仓库和数据库有什么区别

1 主要区别在于数据结构，数据库中的建模一般遵循三范式，而数据仓库的建模有特定的方式，一般采用维度建模（你可以参考ralph kimball、bill inmon、还有一种叫DV模型的作者忘记叫啥了），使用这些建模方式的原因是便于OLAP建立，增加统计查询较率等。

2 数据仓库中数据通常来源于多个不同的业务系统数据库（存储多年数据），数据量较大，一般做为企业数据中心用。

3 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

4 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。

5 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。

6 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

一、主体不同

1、数据库：按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

2、数据结构：是计算机存储、组织数据的方式。

二、组成不同

1、数据库：是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

2、数据结构：是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

三、特点不同

1、数据库：以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合

2、数据结构：精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

参考资料来源：百度百科-数据结构

参考资料来源：百度百科-数据库

大数据本质是一种概念，既数据体量大、数据格式复杂、数据来源广。而数据库则是一种具体的计算机技术，用来存储数据，常见的数据库有Mysql数据库、Oracle数据库等，底层还是基于磁盘来进行存储。

从大数据在引申出来的技术，比如数据量大的情况，怎么存储数据，以及怎么对这些数据进行加工处理。像现在HBase大数据组件，主要是针对大数据存储的，HadoopMapReduce计算框架、Spark计算框架等，则是针对大数据计算的。

大数据与数据库之间的关系，从大数据涉及到的技术中，包括数据库技术。因为在大数据情况下，也需要存储这些数据，此时就需要使用到数据库。当然，大数据技术存储数据不仅仅能够使用到数据库，还可以使用分布式文件系统，比如HDFS分布式文件系统，亚马逊的S3等。

同时，在大数据所涉及到的技术中，也包括了大数据计算、数据的展示等等。所以从技术领域来区分，大数据的技术会更广，而数据库技术则是更加的具体，就是用来存储数据。

目前在国内互联网公司而言，大数据方面数据库使用最多的还是HBase列式数据库。比如阿里巴巴，其内部有很多使用HBase列式数据库的场景。HBase数据库支持水平扩展，同时由于其采用LSM架构，天然的对数据写入支持非常好，因为是对磁盘进行追加写的模式，这比对内存随机写要更加的快速。

不仅仅是阿里，像在小米其实也有很多使用HBase列式数据库的场景，当然，其他小公司也在使用。所以在未来，我认为HBase列式数据库的发展前景非常好，毕竟也有互联网大厂在使用，开源社区方面也有它们在推动发展。如果你想学习一门大数据方面的数据库技术的话，我推荐你可以学习HBase。

我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞

数据库数据集合顾名思义库存储地方嘛即存放大量数据地方而往数据库里放数据或者访问数据库里数据方式数据结构内容了

数据库相当于容器数据结构相当于往容器里放东西方式和取东西方式没有数据结构容器里东西(数据)会杂乱无章取出来也麻烦

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Aess2003、Aess07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；

SQLServer2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQLServer数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle数据库都是大型数据库，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。DataWarehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表/BI层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

数据库是一个数据的工厂，可以理解成产品的生产厂家，

如果你从厂家租用东西，厂家就马上找人开工，启动设备，等生产好之后，发货给你。当然整个生产过程需要比较长的时间。

数据源，是一个产品代理仓库，代理那里原来就有一些生产好的产品了，所以你从代理获取产品，可以马上就得到。当然代理的仓库也是有大小限制的。

无论哪种情况，你用完了某个产品，记得要归还哦。

数据库 data base 为满足某一部门中多个用户多种应用的需要，按照一定的数据模型在计算机系统中组织、存储和使用的互相联系的数据集合;

数据集在断开缓存中存储数据。数据集的结构类似于关系数据库的结构；它公开表、行和列的分层对象模型。另外，它包含为数据集定义的约束和关系。

数据集可以类型化或非类型化。类型化数据集这样一种数据集，它先从基 DataSet 类派生，然后使用 XML 架构文件（xsd 文件）中的信息生成新类。架构中的信息（表、列等）被作为一组第一类对象和属性生成并编译为此新数据集类。

因为类型化 DataSet 类从基 DataSet 类继承，所以此类型化类承接 DataSet 类的所有功能，并且可与将 DataSet 类的实例作为参数的方法一起使用。

相形之下，非类型化数据集没有相应的内置架构。与类型化数据集一样，非类型化数据集也包含表、列等，但它们只数据集在断开缓存中存储数据。数据集的结构类似于关系数据库的结构；它公开表、行和列的分层对象模型。另外，它包含为数据集定义的约束和关系。

数据集可以类型化或非类型化。类型化数据集这样一种数据集，它先从基 DataSet 类派生，然后使用 XML 架构文件（xsd 文件）中的信息生成新类。架构中的信息（表、列等）被作为一组第一类对象和属性生成并编译为此新数据集类。

因为类型化 DataSet 类从基 DataSet 类继承，所以此类型化类承接 DataSet 类的所有功能，并且可与将 DataSet 类的实例作为参数的方法一起使用。

相形之下，非类型化数据集没有相应的内置架构。与类型化数据集一样，非类型化数据集也包含表、列等，但它们只数据集在断开缓存中存储数据。数据集的结构类似于关系数据库的结构；它公开表、行和列的分层对象模型。另外，它包含为数据集定义的约束和关系。

数据集可以类型化或非类型化。类型化数据集这样一种数据集，它先从基 DataSet 类派生，然后使用 XML 架构文件（xsd 文件）中的信息生成新类。架构中的信息（表、列等）被作为一组第一类对象和属性生成并编译为此新数据集类。

因为类型化 DataSet 类从基 DataSet 类继承，所以此类型化类承接 DataSet 类的所有功能，并且可与将 DataSet 类的实例作为参数的方法一起使用。

相形之下，非类型化数据集没有相应的内置架构。与类型化数据集一样，非类型化数据集也包含表、列等，但它们只数据集在断开缓存中存储数据。数据集的结构类似于关系数据库的结构；它公开表、行和列的分层对象模型。另外，它包含为数据集定义的约束和关系。

数据集可以类型化或非类型化。类型化数据集这样一种数据集，它先从基 DataSet 类派生，然后使用 XML 架构文件（xsd 文件）中的信息生成新类。架构中的信息（表、列等）被作为一组第一类对象和属性生成并编译为此新数据集类。

因为类型化 DataSet 类从基 DataSet 类继承，所以此类型化类承接 DataSet 类的所有功能，并且可与将 DataSet 类的实例作为参数的方法一起使用。

相形之下，非类型化数据集没有相应的内置架构。与类型化数据集一样，非类型化数据集也包含表、列等，但它们只作为集合公开！

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