简述数据仓库与（传统）数据库的区别 ？
参考答案：
数据仓库与（传统）数据库在多个方面存在显著的区别。以下是对这些区别的简述：
- 定义与用途：
- 数据仓库：是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，主要用于支持管理决策和商业智能。它通过对分散的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的数据视图，以便进行复杂的查询和分析。
- 传统数据库：也称为关系型数据库，主要用于存储和管理结构化的数据，如文本、数字和日期等。它关注数据的实时性和事务完整性，主要用于在线事务处理（OLTP）。
- 数据组织与结构：
- 数据仓库：通常采用非规范化或部分规范化的结构，如星型模型或雪花模型，以优化查询性能和分析效率。它侧重于数据的可查询性和分析性。
- 传统数据库：通常采用规范化的结构，以减少数据冗余和确保数据完整性。数据之间的关系通过复杂的表结构和关联来维护。
- 数据处理与分析：
- 数据仓库：主要支持在线分析处理（OLAP），允许用户进行复杂的查询和分析，以发现数据中的趋势和模式。它着重于数据聚合和历史趋势分析。
- 传统数据库：主要关注在线事务处理（OLTP），处理大量短小的事务，确保数据的实时性和一致性。
- 数据更新频率：
- 数据仓库：更新频率相对较低，通常是周期性的批量加载，如每日或每周。
- 传统数据库：经常更新，支持高并发的数据操作，以满足实时性要求。
- 数据历史与时间维度：
- 数据仓库：包含历史信息，记录企业从过去某个时点到当前的各个阶段的数据，这对于分析和预测企业的发展趋势非常有价值。
- 传统数据库：主要关注当前状态的数据，历史数据可能会被删除或归档，以节省存储空间。
综上所述，数据仓库与传统数据库在定义、用途、数据组织与结构、数据处理与分析、数据更新频率以及数据历史与时间维度等方面都存在显著的差异。这些差异使得它们在不同的应用场景中各自发挥优势，共同构成了企业数据管理的完整体系。