设计目的： - 数据库：主要用于日常事务处理，如增加、删除、修改和查询记录，保证数据的完整性和一致性。 - 数据仓库：专注于数据分析，支持复杂的查询操作，以便从中提取有价值的信息，用于决策支持。
数据处理方式： - 数据库：采用在线事务处理（Online Transaction Processing, OLTP）系统，处理的是当前的操作性数据。 - 数据仓库：采用在线分析处理（Online Analytical Processing, OLAP）系统，处理的是历史数据，用于数据分析。
使用场景： - 数据库：适用于需要快速、频繁地更新和检索数据的场景，如库存管理、订单处理等。 - 数据仓库：适用于需要分析大量历史数据来支持决策的场合，如市场趋势分析、客户行为分析等。
数据结构和存储： - 数据库：通常存储的是结构化数据，按照预定义的模式组织。 - 数据仓库：存储的是经过处理和整合的结构性数据，通常采用多维数据模型，如星型模式或雪花模式。
数据更新频率： - 数据库：实时或近实时更新，保证数据的时效性。 - 数据仓库：通常是批量更新，数据加载过程可能是定时进行的，如每天晚上刷新数据。
性能优化： - 数据库：优化的是事务处理速度，确保快速响应日常操作。 - 数据仓库：优化的是数据查询和分析速度，支持大型数据集的快速检索和复杂计算。总结来说，数据库更侧重于数据的操作和事务处理，而数据仓库则专注于数据的存储、管理和分析，以支持决策制定。两者在数据处理的生命周期中扮演不同的角色，相辅相成。