数据集市（Data Mart）和数据仓库（Data Warehouse）是两种用于存储和管理大量数据的概念，它们之间有以下区别：

1. 定义和目的：

   - 数据集市：数据集市是一个基于特定主题的小型数据仓库。它包含特定业务领域的数据，并提供对该领域中的数据进行分析和报告的能力。数据集市通常是从数据仓库中选择和组织特定数据的子集。

   - 数据仓库：数据仓库是一个大型、综合的数据存储系统，用于集成和管理来自不同数据源的大量数据。它用于支持企业级的决策分析和报告需求，提供一致的、集成的和历史的数据视图。

2. 数据范围和内容：

   - 数据集市：数据集市通常针对特定的业务领域，例如销售、客户关系管理、供应链等。它包含与该领域密切相关的数据，以满足相关业务部门的分析和报告需求。

   - 数据仓库：数据仓库是一个综合的数据存储系统，涵盖了企业中各个业务领域的数据。它存储了来自各个数据源的大量数据，并且经过了集成、清洗和转换，提供一种统一的数据视图。

3. 数据模型和结构：

   - 数据集市：数据集市通常使用特定的数据模型和结构来满足特定的业务需求。数据集市的结构可以根据特定的分析要求进行优化，并且可能与其他数据集市存在差异。

   - 数据仓库：数据仓库通常使用星型或雪花型的数据模型来组织数据，以支持复杂的查询和分析。数据仓库的结构是更加通用和标准化的，为企业级的决策支持提供了一致性和可靠性。

总体而言，数据集市是数据仓库的一部分，它提供了对特定业务领域的数据进行专门分析的能力。数据仓库则是一个更大、更综合的数据存储系统，旨在支持企业级的决策分析和报告需求，提供一致、集成和历史的数据视图。

数据集市与数据仓库有什么区别 扩展

（1）定位不同：

数据仓库定位在企业级，而数据集定位在企业级特定业务领域。

（2）功能不同：

数据仓库主要是对源系统数据的整合、集成，并对数据进行清洗、结构化处理，以及统一的数据组织存储，是面向主题的、稳定的、反映历史变化的数据。

而数据集市是对源系统数据的抽取、集成，并对数据进行简单的清洗和结构化处理，

以及根据具体业务需要对数据进行浓缩、聚集，是面向部门的、反映当前快照数据的、细节的、不可修改的数据。

（3）数据粒度不同：

数据仓库的数据综合程度是面向企业级的，粒度较粗，一般为月、季、年；

而数据集市的数据综合程度是面向特定业务领域的，粒度较细，可以细化到日、小时。

（4）与源系统的关系不同：

数据仓库将源系统中的数据抽取出来后进行清洗、转换、集成，然后装载到数据仓库中；

而数据集市将源系统中的数据进行简单的清洗和结构化处理后直接使用，或者以快照的形式使用，不需要进行深度的再加工。

（5）应用范围不同：

数据仓库面向企业所有部门和业务，是全局应用的数据平台；

而数据集市面向企业特定业务领域的部门级应用数据平台。

（6）数据处理方式不同：

数据仓库主要采用批处理方式，如ETL（抽取、转换、加载）方式；

而数据集市主要采用快照、在线增量处理（抽取）、在线交易处理（联机分析处理）等方式。

（7）对系统硬件要求不同：

由于数据仓库的数据量一般比较大，因此需要存储空间较大、处理速度较快、性能较高的硬件设备；

而数据集市的数据量相对较小，因此对硬件设备的存储空间和运行速度要求较低。

数据集市与数据仓库有什么区别 扩展

数据集市（Data Mart）和数据仓库（Data Warehouse）是企业中常见的两种数据存储和管理方式。
数据集市是一种面向特定用户群体，通过选择性地提供某一特定方面的数据来满足特定需求的数据库。数据集市一般包含特定领域的数据，如销售数据集市、市场数据集市等，用于支持特定业务需求，提供更快速、更简化的数据访问和分析。
数据仓库是一个中心化的、集成的数据存储系统，用于存储企业中各个业务系统产生的大量、多样化的数据。数据仓库通过抽取、转换和加载（ETL）等技术将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，以支持企业级的综合性分析和决策。数据仓库通常包含所有的业务数据，用于整体把握企业的经营状况和进行全面的数据分析。
区别如下：
1. 范围不同：数据集市是特定领域的局部数据存储，而数据仓库是企业层面的整体数据存储。
2. 结构不同：数据集市一般以星型或雪花型模式组织数据，而数据仓库使用维度建模或标准化模式组织数据。
3. 目的不同：数据集市主要用于特定业务需求的快速数据访问和分析，而数据仓库主要用于企业范围的综合性分析和决策。
4. 数据来源不同：数据集市可以是数据仓库中的某一部分，也可以独立于数据仓库，数据仓库则是整合来自多个数据源的数据。
需要注意的是，数据集市和数据仓库并不是相互排斥的概念，而是可以相互结合使用的。数据仓库可以作为数据集市的基础，通过数据集市来提供更精细化、特定领域的数据服务。