oracle 数据仓库 与数据库的区别？？？

这是四大数据库的比较（SQLServer、Oracle、Sybase和DB2）您看看吧，谢谢采纳一下！
开放性:
　　SQL Server
　　只能在windows上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据。
　　Oracle
　　能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。
　　Sybase ASE
　　能在所有主流平台上运行（包括 windows）。 但由于早期Sybase与OS集成度不高，因此VERSION 11.9.2以下版本需要较多OS和 DB级补丁。在多平台的混合环境中，会有一定问题。

　　DB2
　　能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器，而国内到97年约占5%。
　　可伸缩性，并行性
　　SQL Server
　　并行实施和共存模型并不成熟。很难处理日益增多的用户数和数据卷。伸缩性有限。
　　Oracle
　　并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windowsNT的能力，提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。如果windowsNT不能满足需要，用户可以把数据库移到UNIX中。Oracle的并行服务器对各种UNIX平台的集群机制都有着相当高的集成度。
　　Sybase ASE
　　虽然有DB SWITCH来支持其并行服务器，但由于DB SWITCH在技术层面还未成熟，且只支持版本12.5以上的ASE SERVER，因为DB SWITCH技术需要一台服务器充当SWITCH.
　　DB2
　　具有很好的并行性。DB2把数据库管理扩充到了并行的、多节点的环境。数据库分区是数据库的一部分，包含自己的数据、索引、配置文件、和事务日志。数据库分区有时被称为节点.
　安全性
　　SQL Server
　　没有获得任何安全证书。

　　Oracle Server
　　获得最高认证级别的ISO标准认证。
　　Sybase ASE
　　获得最高认证级别的ISO标准认证。
　　DB2
　　获得最高认证级别的ISO标准认证。
　　性能
　　SQL Server
　　多用户时性能不佳
　　Oracle
　　性能最高， 保持开放平台下的TPC-D和TPC-C的世界记录。
　　Sybase ASE
　　性能接近于 SQL Server。但在UNIX平台下的并发性要优与 SQL Server。
　　DB2
　　性能较高适用于数据仓库和在线事物处理。
　　客户端支持及应用模式
　　SQL Server
　　C/S结构，只支持windows客户，可以用ADO,DAO,OLEDB,ODBC连接.
　　Oracle
　　多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC，JDBC，OCI等网络客户连接。
　　Sybase ASE
　　C/S结构，可以用ODBC，Jconnect，Ct-library等网络客户连接。
　　DB2
　　跨平台，多层结构，支持ODBC,JDBC等客户
　　操作简便
　　SQL Server
　　操作简单，但只有图形界面。

　　Oracle
　　较复杂，同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下操作相同
　　Sybase ASE
　　较复杂，同时提供GUI和命令行。但GUI较差，常常无法及时状态，建议使用命令行。
　　DB2
　　操作简单，同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下操作相同
　　使用风险
　　SQL Server
　　完全重写的代码，经历了长期的测试，不断延迟，许多功能需要时间来证明。并不十分兼
　　Oracle
　　长时间的开发经验，完全向下兼容。得到广泛的应用。完全没有风险。
　　Sybase ASE
　　向下兼容, 但是ct-library 程序不益移植。
　　DB2
　　在巨型企业得到广泛的应用，向下兼容性好。风险小。
　　经过上述比较，我们不难发现，DB2是最好的数据库。

首先，oracle 是一个DBMS 即关系型数据库管理系统，是一个用来使用sql语句操作数据查询存储的工具，按照你的提问我估计你认为的oracle数据库 是指的oracle 遵循关系型数据库理论利用sql引擎查询管理数据的那部分功能。。。。 而你认为的oracle 数据仓库，是oracle数据库的一个功能扩展套件，oracle数据仓库可以支持一些数据处理分析的高级功能，帮助建立企业数据仓库。。。

不过数据仓库并不是靠软件能简单建立的，还要依赖对业务的理解，对数据仓库理论的理解，建立一个符合实际需求的数据仓库

数据仓库与数据库是有区别的
数据仓库是数据挖掘等操作的基础，是从数据库抽取数据 经过一系列的数据清洗 转换后 进行维度分析等操作的 其中这些是属于数据挖掘的内容

我也想知道