以下為查詢ChatGPT有關Database(資料庫)和Data Warehouse(數據倉儲)的資料：
- Database(資料庫)和Data Warehouse(數據倉儲)都是用來儲存資料的系統，但用途、設計方式與處理資料的方式有明顯差異，如以下說明：
1. 用途與目標
Database主要用途為日常業務操作，如交易處理(OLTP)，資料處理重點為插入、更新、刪除、即時查詢；Data Warehouse用於分析與報表支援，如商業智慧(OLAP)，資料處理重點則為歷史資料查詢、分析、報表。2. 資料類型與結構
Database的資料類型為最新的、即時的營運資料，資料更新頻率是持續更新的(頻繁寫入)，且資料結構正規化(Normalized)，避免重複；Data Warehouse則整合自多個來源的歷史資料，且為定期批次更新(如每日、每週)，以及為去正規化(Denormalized)，加快查詢速度。
3. 效能與查詢方式
Database的查詢類型為單筆資料查詢、即時交易，效能優化方向為寫入速度、交易一致性；而Data Warehouse則是大量資料分析、複雜查詢(聚合、趨勢)，效能優化方向為查詢速度、讀取效率。
4. 使用對象
Database的使用者通常為應用系統、開發人員、業務作業人員；而Data Warehouse則為分析師、管理層、決策者。
5. 技術範例
Database的常見技術例如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server；Data Warehouse常見技術例如Amazon Redshift、Snowflake、Google BigQuery、Azure Synapse。
- Data Warehouse(數據倉儲)通常會比一般的Database(資料庫)大很多，原因主要在於它的設計目的與儲存方式。說明如下：
1. 儲存歷史資料
Data Warehouse通常會儲存多年累積的歷史資料，以便做趨勢分析與長期比較；而Database只儲存目前運作所需的資料，例如最近幾天的交易記錄。
2. 整合多個資料來源
Data Warehouse會將資料從不同系統整合起來(如 CRM、ERP、POS等)，因此資料量更大；而Database通常只處理單一系統的資料。
3. 資料去正規化(Denormalized)
為了加快查詢速度，Data Warehouse通常會儲存重複資料或事前彙總資料(如星型結構)；而Database會盡量避免重複資料，因此資料量相對小。
4. 保留ETL/ELT過程中的中間資料
Data Warehouse的建置過程中會留下ETL處理的中間層資料，例如：staging area、data mart等。
- 實務對比範例
Database的資料內容通常為一週內的交易資料，而資料大小可能範圍為幾GB～幾十GB；Data Warehouse則為整合3～5年的交易、使用者、行為、外部數據，資料大小可能範圍為幾百GB～數十TB，甚至PB級別(大型企業)。
- 例外情況
- 小型公司可能沒有建立正式的data warehouse，因此他們的database反而會比較大。
- 某些database可能為了支援歷史資料查詢而保留大量資料，這種情況下大小會接近或超過簡易型data warehouse。
