Data Warehouse vs database
Datavarehuset er et system, der især bruges til dataanalyse og rapportering for at finde dets vigtigste nytte inden for forretningsinformation. Datavarehouse, som navnet antyder, er et koncept med et datalagringssted for flere kilder og involveret i lagring og analyse af både aktuelle og ældre data, som i vid udstrækning bruges til at generere analytiske rapporter. Datavarehuset er en vigtig komponent i ETL-teknologier (Extract, Transformation, Load). Typisk er datalager sammensat af iscenesættelse, integrationslag, men der er andre lag såvel som adgangslag. Disse lagshuse er de vigtigste funktioner, der er involveret i dataanalyseprocessen. I dette emne skal vi lære om Data Warehouse vs database og deres forskelle. Så lad os prøve at forstå forskellen i lagens funktionaliteter: -
- Iscenesættelseslag: - Dette lag fungerer primært som et datalagringssted for data, der ankommer fra forskellige kilder, og det fungerer igen som en kilde til lagerlagene.
- Integrationslag: - Integrationslaget er involveret i integrationen af de data, der er modtaget fra forskellige kilder, efter transformeringen af det samme ved hjælp af transformationsfunktion.
- Adgangslag: - Dette lag er hovedsageligt involveret i indlæsningsindholdet i EL og giver brugeren adgang til det transformerede lag.
En database henvises til en organiseret indsamling af data. Den henvises generelt til et sæt relaterede data. Så i en generel konvention kan vi definere en database som en integreret samling af relatable information, så den er tilgængelig til den generelle reference for brugerne over et netværk. En database er sammensat af enheder sammen med dets attributter.
Enhedernes funktioner kaldes attributter. Den primære fordel ved databasen er, at den letter datastyring, da den systematisk er organiseret til reference med korrekt kortlægning for at skelne mellem funktionerne.
Der er fire hovedtyper af databaser, nemlig
- Hierarkisk database
- Netværksdatabase
- Relationsdatabase
- Objektorienteret database
Lad os kontrollere ovenstående detaljer i detaljer
- Hierarkisk database: - Denne type database anvender forholdet mellem forældre og barn, det er designet som et træ med noder, der repræsenterer poster og grene, for at repræsentere felter, f.eks. Windows-registreringsdatabasen, der bruges i Windows XP OS, er et eksempel på den hierarkiske database.
- Netværksdatabase: - Det bruges generelt til Mange til mange relationstabeller, hvilket resulterer i komplekse databasestrukturer.
- Relationsdatabase: - Definerer afhængighed af data i form af relationer mellem dem og finder derfor dets mest almindelige anvendelse i databasestyringssystemer, som organiserer dataene i tabeller til bestemmelse af de indbyrdes afhængige relationer og generering af datatendenser. Det understøtter ikke mange til mange forhold og har foruddefineret datatyper, som de kan understøtte, f.eks. MySQL, Oracle osv.
- Objektorienteret database: - Er stammet fra den relationelle database. Objekterne, der skal gemmes som behandlet som objekter og tilknyttet dem, er attributter. F.eks. PostgreSQL.
Data Warehouse vs Database Infographics
Nedenfor er de øverste 6 forskelle mellem Data Warehouse vs database: 
Vigtige forskelle
- Databasen er baseret på OLTP, og datavarehouse er baseret på OLAP,
- Databasen er primært fokuseret på aktuelle data, og normaliseringsprocessen reducerer det historiske indhold. Datalageret bruger dog historiske data til at bestemme indsigt i forretningsinformation.
- Database er tidsvariant af karakter og omhandler kun aktuelle data, men begrebet dataanalyse ved hjælp af historiske data gør virksomhedens beslutningsproces lettere ved at tilvejebringe tendenser og opførsel af de historiske data.
- Datavarehuset er bedre til at sammenligne rapportering, analyse og designet til at gemme data tilgængelige fra forskellige datakilder. Imidlertid er databasen baseret på at udføre dynamisk behandling af datatransaktioner.
Sammenligning af hoved til hoved (tabelformat)
| Data varehus | Database |
| Et datavarehus bruger OLAP (Online Analytical Processing) og er således i stand til kun at deltage i en lille begrænset kompleks forespørgsel på én gang | En database bruger OLTP (Online-transaktionsbehandling) til at udføre CRUD (Opret, læse, opdater, slet) operation optimere databehandlingseffektiviteten og transaktionshastigheden for databasesystemet |
| Data Warehouse udfører også hurtig forespørgsel, men antallet af forespørgsler pr. Transaktion er mindre end databasetransaktionskapacitet. Som en del af dets forretningsmæssige intelligensfunktioner er dataoplagssystemerne endvidere i stand til at give sammenfattende indsigt i datatendenser | Databasen kan bruges til at udføre hurtig forespørgsel, giver multi-adgang til den enkelte datakilde og høj transaktionseffektivitet. |
| Data Warehouse bruger denormaliserede datastrukturer, da det er fordelagtigt for analytiske operationer på data. | Databasen bruger normaliseret datastruktur med bestemmelser til at reducere overflødige data og grupper af organiserede data på grundlag af attributterne |
| Time-invariant, da datalagring bruger historiske data til at tilvejebringe analytiske tendenser og må derfor registrere både strømme såvel som de historiske data til bestemmelse af de samme | Tidsvariant: - Database er en tidsvariant i naturen, da de typisk er fri for historiske data. De historiske data betragtes som et redundansomfang i Normalisering og derfor fjernes de samme efter hinanden følgende forpligtelser på dataforespørgslerne. |
| Datalagerteknikken er baseret på OLAP-teknologi og er derfor baseret på komplekse forespørgsler til dataanalyse. Disse komplekse forespørgsler påvirker systemets ydelse på grundlag af antallet af transaktioner, der udføres i systemet. | Samtidig brugeradgang er databasens største fordel, da OLTP-modellen til dataanalyse giver mulighed for et stort antal samtidige brugere til at udføre databehandlingen og operationerne på samme tid uden at påvirke systemets ydelse |
| Der er for mange forhold mellem datafelterne i datavarehuset | Der er kun et til et forhold mellem enhedsfelterne, tabellerne normaliseres for at give redundansfri og effektiv data. |
Konklusion: Data Warehouse vs database
Datavarehus vs database bruger en tabelbaseret struktur til at administrere dataene og bruge SQL-forespørgsler til at udføre det samme. Imidlertid er formålet med begge dele helt anderledes, da datavarehus bruges til at påvirke forretningsbeslutninger, men databasen bruges til online transaktionsbehandling og datafunktioner. Den betragtede datatype er også forskellig i begge tilfælde, da databasen bruger aktuelle data til sine operationer, men datalageret er baseret på generelt at bruge historiske tendenser i data.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til den største forskel mellem Data Warehouse vs database. Her diskuterer vi også Data Warehouse vs Database nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere
- Big Data vs Data Warehouse
- Teradata vs Oracle - Topforskelle
- Big Data vs Data Mining
- Data Warehouse vs Hadoop