虽然数据仓库和关系型数据库都存储结构化数据，但它们用途不同。关系型数据库专为事务处理而设计，用于管理日常运营，例如记录销售、更新库存或处理用户帐户。 它针对快速读取和写入进行了优化，通过 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）合规性等功能确保数据一致性和完整性。 示例包括 MySQL、PostgreSQL 或 Microsoft SQL Server。 相比之下，数据仓库是为分析处理而构建的。 它聚合来自多个来源（如关系型数据库、日志或外部系统）的历史数据，以支持复杂的查询，用于商业智能、报告和数据分析。 像 Amazon Redshift 或 Snowflake 这样的工具在这里很常见。 主要区别在于它们的用例：关系型数据库处理实时事务，而数据仓库分析大量历史数据。
在结构上，关系型数据库使用规范化的模式来最大限度地减少冗余。 例如，电子商务应用程序可能会将订单数据分成客户、产品和交易的单独表，并通过外键链接。 这种设计确保了高效的更新，但可能会使跨多个表的分析查询变得复杂。 但是，数据仓库使用针对查询性能优化的非规范化模式（如星型或雪花模式）。 销售分析仓库可能会将客户、产品和交易数据存储在单个表或几个连接的表中，从而减少了对复杂连接的需求。 数据仓库还优先考虑列式存储，从而加快扫描大型数据集的查询速度。 此外，它们通常包括 ETL（提取、转换、加载）管道，用于在存储之前清理和结构化原始数据，而关系型数据库则侧重于直接的事务数据输入。
使用模式也不同。 关系型数据库处理许多短而频繁的事务（例如，检查库存水平或处理付款），并强制执行严格的一致性 - 如果两个用户同时查看相同的数据，他们会看到相同的结果。 但是，数据仓库处理的查询较少但大得多（例如，计算跨地区的季度收入趋势），并且可能容忍数据新鲜度方面的轻微延迟。 例如，零售公司可能会使用关系型数据库来管理每日销售交易，但每晚将该数据复制到仓库以分析年度销售模式。 虽然关系型数据库可以垂直扩展（为单个服务器增加更多能力），但数据仓库可以水平扩展（跨集群分发数据）以管理 PB 级数据。 在它们之间进行选择取决于任务：运营效率与分析深度。