如何从传统数据库过渡到数据仓库？

从传统数据库到数据仓库，是数据处理技术的一大飞跃。传统数据库主要用于日常事务处理，强调数据的实时性和一致性；而数据仓库则专注于数据分析和决策支持，通过整合多个数据源，提供更全面、深入的数据洞察，帮助企业优化运营策略。

传统数据库和数据仓库在数据处理领域各有其独特的作用和优势，以下是对两者的详细比较：

维度	传统数据库	数据仓库
数据结构	基于关系型数据库，如MySQL、Oracle等，主要用于处理事务性数据，注重数据的精确性和实时性。	为分析目的而设计，数据结构更加灵活，允许存储复杂的数据类型，如文本、图像、视频等。
数据规模	设计目的是处理日常业务交易，数据存储量通常较小。	用于存储和分析大量数据，通常涉及海量数据，需要强大的存储和计算能力。
数据来源	主要包含结构化的业务数据，通常来源于企业的各种业务系统。	包含各种来源的数据，包括非结构化和半结构化数据，如社交媒体、电子邮件、日志文件等。
数据使用	支持日常的业务操作，如订单处理、客户信息查询等。	主要用于数据分析和决策支持，通过复杂查询和分析工具提供深入理解，帮助企业做出更明智的决策。
数据更新	通常需要实时更新，以保持数据的最新状态。	不需要实时更新，通常是一个批处理系统，可以定期批量导入和处理数据。