个人认为最简单的答案是，对历史数据的分析整理是data 仓库。数据仓库出现的根本原因是各种应用系统无法高效处理大量的历史数据。以银行为例。我国幅员辽阔，自然资源丰富。一般全国银行网点至少有4000家。在财务系统的一个总账里，每个分行每个月至少有1000个科目和项目要报，还不算各种外币和海外机构。经过10年的积累，集中库中的总账数据量是如此之大:4000 * 1000 * 12 * 10。
我们能做的就是缩短数据在应用系统中保存的时间，只能查到最近2年以内的记录。把历史数据的统计分析留给其他系统，一个叫Data 仓库的系统就出现了。在这种情况下仓库，最重要的问题是历史数据的统计，如何高效存储历史数据，如何处理纬度梯度，如何设计更贴近业务的主题等等。
5、数据 仓库较之传统的操作型 数据库的优势简单来说，根据我的理解，data 仓库的优势是在商业智能或者深度数据挖掘方面有优势。Data 仓库类似于一个数据中心，有统一的数据结构，统一的数据模型，统一的访问规则，避免了传统的可操作性-0。与传统的仓库(this数据库is relational数据库)相比，数据具有很大的优势。Data 仓库目前SAS data 仓库系统比较成熟，可以构建在常见的数据库管理系统上，如ORACLE和DB2，也可以单独使用SAS的数据库管理功能，但它的优势不是数据。
6、 数据库与数据 仓库的本质区别是什么数据库和data 仓库的本质区别如下:1。逻辑层面/概念层面:数据库和数据仓库其实是相同或相似的，都是通过一定的。但是数据库通常更注重业务事务处理(OLTP)，而data 仓库更注重数据分析(OLAP)，由此产生的数据库模型也会有很大的不同。2.数据库通常追求交易的速度、交易的完整性、数据的一致性等。在数据库型号上，主要沿用正常型号(1NF、2NF、3NF等。)，以尽可能减少数据冗余，保证引文完整性；
7、 数据库和数据 仓库的区别是什么?data 仓库本身是一个非常大的数据库，但是data 仓库存储了从组织job 数据库整合而来的数据；数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题的设计；数据库一般存储业务数据，data 仓库一般存储历史数据；数据库设计是为了尽量避免冗余。一般是针对某个业务应用设计的，比如简单的用户表，只需要记录用户名、密码等简单数据，符合业务应用，但不符合分析。数据仓库是有意引入冗余，根据分析需求设计分析维度和指标。数据库用于捕获数据，data 仓库用于分析数据。
很多人以为数据库和data 仓库是一回事，其实不仅仅是这样。你知道数据库和data 仓库的区别吗？下面介绍一下数据库和data 仓库的相关知识。一般来说，传统数据库是为存储而生，而数据仓库显然是为分析而生。达成目标的不同，从一开始就注定了他们的不同。传统数据库包括添加、删除和检查，但数据仓库侧重于检查。
8、 数据库和数据 仓库有什么区别?data 仓库是一个概念，是借助数据库实现的。目前我们所说的数据库一般是指关系型数据库，实际上还有多维型数据库，内存型数据库等等。这些都可以作为data 仓库，主要是针对数据分析和挖掘而设计的建模方法。数据库是单个运行的数据实体集合data 仓库是多个数据库服务器的整体集群。简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题的设计。
数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则。数据仓库是故意引入冗余，采用反范式设计的，数据库用于捕获数据，data 仓库用于分析数据。它的两个基本元素是维度表和事实表，维度是看问题的视角，比如时间、部门、维度表，里面包含了这些东西的定义，事实表包含了要查询的数据和维度的ID。从概念上来说，有点晦涩。
