簡而言之，資料庫是面向事務的設計，資料倉儲是面向主題設計的。
資料庫一般儲存線上交易資料，資料倉儲儲存的一般是歷史資料。
資料庫設計是儘量避免冗餘，一般採用符合正規化的規則來設計，資料倉儲在設計是有意引入冗餘，採用反正規化的方式來設計。
資料庫是為捕獲資料而設計，資料倉儲是為分析資料而設計，它的兩個基本的元素是維表和事實表。維是看問題的角度，比如時間，部門，維表放的就是這些東西的定義，事實表裡放著要查詢的資料，同時有維的ID。
單從概念上講，有些晦澀。任何技術都是為應用服務的，結合應用可以很容易地理解。以銀行業務為例。資料庫是事務系統的資料平臺，客戶在銀行做的每筆交易都會寫入資料庫，被記錄下來，這裡，可以簡單地理解為用資料庫記帳。資料倉儲是分析系統的資料平臺，它從事務系統獲取資料，並做彙總、加工，為決策者提供決策的依據。比如，某銀行某分行一個月發生多少交易，該分行當前存款餘額是多少。如果存款又多，消費交易又多，那麼該地區就有必要設立ATM了。
顯然，銀行的交易量是巨大的，通常以百萬甚至千萬次來計算。事務系統是實時的，這就要求時效性，客戶存一筆錢需要幾十秒是無法忍受的，這就要求資料庫只能儲存很短一段時間的資料。而分析系統是事後的，它要提供關注時間段內所有的有效資料。這些資料是海量的，彙總計算起來也要慢一些，但是，只要能夠提供有效的分析資料就達到目的了。
資料倉儲，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘資料資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的“大型資料庫”。那麼，資料倉儲與傳統資料庫比較，有哪些不同呢?讓我們先看看W.H.Inmon關於資料倉儲的定義:面向主題的、整合的、與時間相關且不可修改的資料集合。
“面向主題的”:傳統資料庫主要是為應用程式進行資料處理，未必按照同一主題儲存資料;資料倉儲側重於資料分析工作，是按照主題儲存的。這一點，類似於傳統農貿市場與超市的區別—市場裡面，白菜、蘿蔔、香菜會在一個攤位上，如果它們是一個小販賣的;而超市裡，白菜、蘿蔔、香菜則各自一塊。也就是說，市場裡的菜(資料)是按照小販(應用程式)歸堆(儲存)的，超市裡面則是按照菜的型別(同主題)歸堆的。
“與時間相關”:資料庫儲存資訊的時候，並不強調一定有時間資訊。資料倉儲則不同，出於決策的需要，資料倉儲中的資料都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。
“不可修改”:資料倉儲中的資料並不是最新的，而是來源於其它資料來源。資料倉儲反映的是歷史資訊，並不是很多資料庫處理的那種日常事務資料(有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時資訊)。因此，資料倉儲中的資料是極少或根本不修改的;當然，向資料倉儲新增資料是允許的。
資料倉儲的出現，並不是要取代資料庫。目前，大部分資料倉儲還是用關聯式資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、資料倉儲相輔相成、各有千秋。
補充一下，資料倉儲的方案建設的目的，是為前端查詢和分析作為基礎，由於有較大的冗餘，所以需要的儲存也較大。為了更好地為前端應用服務，資料倉儲必須有如下幾點優點，否則是失敗的資料倉儲方案。
1.效率足夠高。客戶要求的分析資料一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為週期的資料要求的效率最高，要求24小時甚至12小時內，客戶能看到昨天的資料分析。由於有的企業每日的資料量很大，設計不好的資料倉儲經常會出問題，延遲1-3日才能給出資料，顯然不行的。
2.資料質量。客戶要看各種資訊，肯定要準確的資料，但由於資料倉儲流程至少分為3步，2次ETL，複雜的架構會更多層次，那麼由於資料來源有髒資料或者程式碼不嚴謹，都可以導致資料失真，客戶看到錯誤的資訊就可能導致分析出錯誤的決策，造成損失，而不是效益。
3.擴充套件性。之所以有的大型資料倉儲系統架構設計複雜，是因為考慮到了未來3-5年的擴充套件性，這樣的話，客戶不用太快花錢去重建資料倉儲系統，就能很穩定執行。主要體現在資料建模的合理性，資料倉儲方案中多出一些中間層，使海量資料流有足夠的緩衝，不至於資料量大很多，就執行不起來了。