数据仓库与数据库有何区别?

数据仓库与数据库在目的、数据模型、架构设计、数据处理方式等方面存在显著区别。

数据仓库（Data Warehouse）与数据库（Database）虽然在功能上都涉及数据的存储和管理，但它们在设计理念、应用场景和操作方式上有着本质的不同。

首先，从目的和用途来看，数据库主要用于日常的业务操作和事务处理，如客户信息管理、订单处理等，它存储的是当前的数据，支持数据的插入、更新和删除操作。而数据仓库则是为了支持数据分析、商业智能和决策支持而设计的，它存储的是历史数据，主要用于查询和分析，为数据分析师和业务决策者提供支持。

在数据模型和架构设计上，数据库通常采用实体-关系模型（ER模型）和第三范式（3NF）来设计，以确保数据的一致性和完整性。数据仓库则更倾向于使用星型架构、雪花型架构或星座型架构，这些架构设计以优化查询性能为目标，数据往往是非规范化的，允许一定程度的冗余。

数据处理方式上，数据库主要处理的是联机事务处理（OLTP），即频繁的读写操作，强调事务处理的快速和准确。而数据仓库处理的是联机分析处理（OLAP），即复杂的查询和分析，操作通常是批量的读操作，注重数据的集成和分析。

此外，在数据规模上，数据库通常处理的数据量在GB到TB级别，而数据仓库可以处理的数据量远超TB，甚至达到PB级别。

总的来说，数据库和数据仓库的区别体现在它们的设计理念、应用场景、数据处理方式、数据规模以及最终服务于业务的目的上。