資料處理導向
資料庫通常是面向事務處理（Transaction Processing）的，它主要關注的是單筆資料的即時讀寫和更新，以支持企業日常業務的運作。資料倉儲則是面向分析處理（Analytical Processing）的，它主要關注的是整體資料的歷史趨勢分析和決策支持，以幫助企業制定長期的策略和計劃。
資料庫正規化
資料庫通常會遵循正規化（Normalization）原則，將資料庫中的資料分解成多個表格，以減少資料冗余和提高資料一致性。資料倉儲則通常會採用冗余度較高的星型或雪花型資料模型，以支持快速的資料查詢和分析。
資料顆粒度
資料庫中的資料顆粒度通常比較細，主要關注單筆資料的詳細信息。資料倉儲中的資料顆粒度則通常比較粗，主要關注大量資料的統計和分析。例如，一筆訂單資料在資料庫中可能包含客戶姓名、地址、電話等細節信息，而在資料倉儲中可能只包含訂單編號、日期、產品編號、數量和總價等粗略信息。
維度型態
資料庫通常只包含基礎的事實表格和維度表格，而維度通常只有一兩層層級。資料倉儲則通常包含多個層次的維度和多個事實表格，以支持複雜的分析需求。例如，一個產品維度在資料庫中可能只有產品編號、名稱、價格等基本屬性，而在資料倉儲中可能還包含產品類別、品牌、生產商等多個層次的
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