主な違い:データウェアハウスはデータを格納するために使用されるデータベースです。 これは、さまざまなソースからのデータが格納されているデータの中央リポジトリです。 データウェアハウスは、レポート作成およびデータ分析に使用されます。 データベースは、その一方で、基礎または任意のデータストレージです。 それは組織的なデータの集まりです。 データベースはデータの格納に使用され、データウェアハウスは主にレポート作成と分析を容易にするために使用されます。

データウェアハウスは、レポート作成およびデータ分析に使用されます。 年次および四半期ごとの比較など、上級管理職の報告用のトレンドレポートを作成するために使用できます。
データウェアハウスの目的は、データへの柔軟なアクセスをユーザーに提供することです。 データウェアハウスとは一般に、企業全体にわたるさまざまなデータベースの組み合わせを指します。 データウェアハウスは現在および過去のデータを格納しているため、すべての関連データを分析に使用できます。 分析は、データ間の関係を見つけて示すのに役立ち、データから意味を抽出します。
データベースは、その一方で、基礎または任意のデータストレージです。 それは組織的なデータの集まりです。 さまざまな情報源からのデータが単一の場所に集められます。この場所がデータベースです。 データは、主にデータベースモデルに従って、ある種の構造に編成されています。 最も一般的に使用されているデータベースモデルはリレーショナルモデルで、その他には階層モデル、ネットワークモデルなどがあります。
データベースからデータを検索するためには、データベース管理システム(DBMS)を使用しなければならない。 データベース管理システムは、ユーザー、他のアプリケーション、およびデータベース自体と対話してデータを収集および分析するように設計されたアプリケーションです。 DBMSは、データベースの定義、作成、照会、更新、および管理を可能にするように設計されています。 人気のあるDBMSには、MySQL、PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracleなどがあります。
データベースとデータウェアハウスは同じように見えるかもしれませんが、実際には違います。

データベースとデータウェアハウスのいくつかの違いは次のとおりです。
- データベースはオンライントランザクション処理(OLTP)に使用されますが、データウェアハウスなどの他の目的にも使用できます。
- データウェアハウスは、オンライン分析処理(OLAP)に使用されます。 これは、ビジネス上の決定のためにユーザーの履歴データを読み取ります。
- データベースでは、RDMS用に正規化されているため、テーブルと結合は複雑です。 これにより冗長データが削減され、ストレージスペースが節約されます。
- データウェアハウスでは、テーブルと結合は正規化解除されているため単純です。 これは、分析クエリに対する応答時間を短縮するために行われます。
- RDMSデータベース設計にはリレーショナルモデリング技法が使用され、データウェアハウス設計にはモデリング技法が使用されます。
- データベースは書き込み操作用に最適化されていますが、データウェアハウスは読み取り操作用に最適化されています。
- データベースでは分析クエリのパフォーマンスは低く、データウェアハウスでは分析クエリのパフォーマンスは高くなります。
- データウェアハウスはデータベースより一歩先です。 データベースはその構造に含まれています。