数据库

数据库是结构化信息或数据的有序集合，一般以电子形式存储在计算机系统中。通常由数据库管理系统 (DBMS) 来控制。它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。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储，具有较小的冗余，较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。

数据库可以分为几种类型，其中最常见的是关系型数据库和非关系型数据库：
关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，它使用表来存储数据。每个表都有一组列，每行都表示一个数据项。关系型数据库的优点是它们易于使用和理解，支持复杂的查询和事务处理。常见的关系型数据库有：Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

非关系型数据库是一种不基于关系模型的数据库，它包括文档型数据库、键值数据库、搜索引擎、宽列数据库、图形数据库和时序数据库等。非关系型数据库通常用于存储大量非结构化或半结构化数据，它们具有高扩展性和灵活性。常见的非关系型数据库有：NoSql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase等。

数据仓库

数据仓库是一种面向商务智能 (BI) 活动（尤其是分析）的数据管理系统，它仅适用于查询和分析，通常涉及大量的历史数据。数据仓库是一个面向主题的（subject oriented）、集成的（integrate）、相对稳定的（non-volatile）、反映历史变化（time variant）的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库在许多行业都有广泛的应用场景。

例如：
①电商行业：电商数仓收集各类业务日志、用户行为日志以及商品实体表等信息，按照实际业务需求设计模型，将数据规范化摆放、汇总，针对下游需求建设数据集市。如地域消费特点分析、客户消费习惯、分析影响消费因素、分析消费特点，根据数据仓库数据进行数据挖掘，采用智能推荐算法进行商品推荐。
②金融行业：在金融行业中数据量非常庞大，且业务部门繁杂，数据林立，带来较为严重的"数据烟囱"。通过数据仓库将各业务部门数据统一交由数据仓库统一加工与存储，通过数据仓库进行数据分类建模、汇总，根据下游业务部门需求建设相应的数据集市，助力经营决策、风险管理、客户管理、运营管理等。
③通信行业：通过基站收集数据，数据包含用户数据、网络数据，数据仓库按照维度设计模型，如用户、基站、小区、终端、业务类型等。主要应用方向，助力网络优化工作、通过数据分析指导市场精准营销、分析网络数据精准分析网络负荷、分析用户数据与金融行业合作，实现互联网金融。
④医疗行业：医疗大数据数据源通常为临床数据、制药企业和智能穿戴设备，收集多渠道数据，汇入数据仓库，进行共性加工，对接下游应用系统。例如大数据助力药物研究、公共卫生监测等。

异同

数据仓库和数据库都是用于存储数据，数据仓库是面向主题设计的，而数据库是面向事务设计的。数据仓库一般存储历史数据，而数据库一般存储在线交易数据。数据仓库主要用于支持企业的决策分析和业务统计等方面，而数据库主要用于支撑业务系统的日常操作和数据增删改查等方面。

差异

在各方面的不同如下图所示：

联系

数据仓库和数据库之间有着密切的关系。数据仓库实际上就是一种特殊类型的数据库，它也是由一张一张的数据表组成的，本质上没有任何区别，都是用来存储数据的。

数据仓库通常用于存储历史数据，而数据库则用于存储业务数据。数据仓库的数据来源通常直接来自业务系统的一个或多个数据库或文件，例如SQL Server、Oracle、MySQL、Excel、文本文件等。也就是说，数据仓库是各个数据库的集合体，它的建立是基于这些数据库之上的。

例子

假设你是一家电商公司的老板。在公司早期，你可能只需要一个数据库来存储客户订单和产品信息。这个数据库是面向事务设计的，它能够快速处理客户下单、付款等操作。

随着公司的发展，你可能会发现需要对客户数据进行更深入的分析，以便更好地了解客户需求并制定营销策略。这时候，你就需要建立一个数据仓库来存储历史订单数据，并对这些数据进行分析。

数据仓库是面向主题设计的，它能够支持复杂的查询和分析操作。例如，你可以使用数据仓库来分析20-30岁女性客户在过去五年内购买化妆品类商品的行为，并根据这些信息制定相应的促销活动。

性能方面，数据库和数据仓库都是用来存储和管理数据的，但它们的性能比较取决于它们的设计目的和使用场景。数据库通常用于支持业务系统的日常操作，如查询、修改、删除等，因此它们通常被优化以支持快速的读写操作。而数据仓库则主要用于支持企业的决策分析和业务统计等方面，因此它们通常被优化以支持复杂的查询和分析操作。

总之，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。数据库和数据仓库都有各自的优势和局限性，它们各自适用于不同的场景。数据库更适合用于快速处理事务性操作，而数据仓库则更适合用于进行复杂的数据分析和查询。它们各自有不同的用途和优化方式，可以根据实际需求选择使用。