数据仓库和数据库是两种不同的数据存储和管理技术，它们在目的、结构、功能和应用场景上有所区别。
1、目的：
数据库(Database)主要用于存储和管理结构化数据，为支持业务应用程序提供数据存储服务，它主要关注数据的增删改查操作，支持事务处理和数据一致性维护，数据库通常用于管理日常业务数据，如订单、库存、客户等信息。
数据仓库(Data Warehouse)则是对大量异构数据进行整合、存储和管理，以支持企业级决策分析，它关注数据的聚合、汇总和分析，通过数据挖掘、OLAP等技术实现多维数据分析，数据仓库通常用于存储历史业务数据、市场数据、运营数据等，为企业提供全面的数据支持。
2、结构：
数据库采用关系模型，将数据组织成表(Table)、字段(Field)和记录(Record)等基本元素，通过主键(Primary Key)和外键(Foreign Key)实现数据之间的关联，数据库支持ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)事务处理机制，确保数据的完整性和一致性。
数据仓库采用星型模型或雪花模型，将数据按照主题进行划分，形成星型或雪花状的数据结构，数据仓库中的数据通常是预先抽取、清洗和整合的，具有较高的质量和可用性。
3、功能：
数据库主要提供基本的CRUD(创建、读取、更新、删除)操作，以及复杂的查询和索引功能，数据库可以通过连接(Join)等操作实现多表查询，但性能可能受到影响。
数据仓库具有更丰富的数据分析功能，如聚合分析、地理分析、时间序列分析等，数据仓库支持多维分析(OLAP),用户可以通过切片(Slice and Dice)等方式快速检索和分析数据，数据仓库还支持数据立方体(Data Cube)等高级功能，实现更高效的数据分析。
4、应用场景：
数据库适用于中小型企业的日常业务管理，如电商平台、金融系统等，数据库可以水平扩展，以满足不断增长的数据量和并发访问需求。
数据仓库适用于大型企业的决策分析和业务智能建设，如市场调研、战略规划等，数据仓库需要建立在多个业务系统中，通过ETL(Extract、Transform、Load)等技术实现数据的整合和共享。
