Data Warehouse vs database
Datavarehuset er et system spesielt brukt i dataanalyse og rapportering for å finne det viktigste verktøyet innen forretningsintelligens. Datavarehus som navnet antyder er et konsept av et datalagringssted for flere kilder og involvert i lagring og analyse av både nåværende og gamle data som mye brukes i generering av analytiske rapporter. Datavarehuset er en avgjørende komponent i ETL-teknologier (Extract, Transformation, Load). Typisk er datavarehus sammensatt av iscenesettelses, integrasjonslag, men det er andre lag i tillegg til tilgangslag. Disse laghusene er nøkkelfunksjonene som er involvert i dataanalyseprosessen. I dette emnet skal vi lære om Data Warehouse vs Database og deres forskjeller. Så la oss prøve å forstå forskjellen i lagets funksjonalitet: -
- Iscenesettingslag: - Dette laget fungerer først og fremst som et dataregister for data som kommer fra forskjellige kilder, og det fungerer igjen som en kilde for lagersjiktene.
- Integrasjonslag: - Integrasjonssjiktet er involvert i integrasjonen av dataene mottatt fra forskjellige kilder etter transformasjonen av det samme ved hjelp av transformasjonsfunksjon.
- Tilgangslag: - Dette laget er hovedsakelig involvert i Lasteinnholdet i EL og gjør det mulig for brukeren å få tilgang til det transformerte laget.
En database blir referert til en organisert datasamling. Den henvises vanligvis til et sett med relaterte data. Så generelt kan vi definere en database som en integrert samling av relatabel informasjon slik at den er tilgjengelig for brukerens generelle referanse over et nettverk. En database er sammensatt av enheter sammen med attributtene.
Funksjonene til enhetene blir referert til som attributter. Den primære fordelen med databasen er at den gjør datahåndtering enklere da den systematisk er organisert for referanse med riktig kartlegging for å skille mellom funksjonene.
Det er fire hovedtyper av databaser, nemlig
- Hierarkisk database
- Nettverksdatabase
- Relasjonsdatabase
- Objektorientert database
La oss sjekke detaljene for over i detaljer
- Hierarkisk database: - Denne typen databaser bruker foreldre-barn-forholdet. Den er designet som et tre med noder som representerer poster og grener for å representere felt, f.eks. Windows-register som brukes i Windows XP OS er et eksempel på den hierarkiske databasen.
- Nettverksdatabase: - Den brukes vanligvis for mange til mange relasjonstabeller, noe som resulterer i komplekse databasestrukturer.
- Relasjonsdatabase: - Definerer avhengighetene til data i form av relasjoner mellom dem og følgelig finner den vanligste bruken i databasesystemer som organiserer dataene i tabeller for å bestemme de gjensidige avhengige relasjonene og generere trender i data. Den støtter ikke mange til mange forhold og har forhåndsdefinerte datatyper som de kan støtte, for eksempel MySQL, Oracle, etc.
- Objektorientert database: - Har sin opprinnelse fra den relative databasen. Objektene som skal lagres som behandlet som objekter og assosiert med dem er attributter. F.eks. PostgreSQL.
Data Warehouse vs Database Infographics
Nedenfor er topp 6-forskjellen mellom Data Warehouse vs Database: 
Viktige forskjeller
- Databasen er basert på OLTP og datavarehus er basert på OLAP,
- Databasen er hovedsakelig fokusert på nåværende data, og normaliseringsprosessen reduserer det historiske innholdet. Datavarehuset bruker imidlertid historiske data for å bestemme innsikt om forretningsintelligens.
- Database er tidsvariant av natur og omhandler bare aktuelle data. Imidlertid gjør konseptet med dataanalyse ved bruk av historiske data en enklere beslutningsprosess ved å gi trender og oppførsel til historiske data.
- Datavarehuset er bedre på å sammenligne rapportering, analyse og designet for å lagre data tilgjengelig fra forskjellige datakilder. Imidlertid er databasen basert på å utføre dynamisk behandling av datatransaksjoner.
Sammenligning av hode til hode (tabellformat)
| Datavarehus | database |
| Et datavarehus bruker OLAP (Online Analytical Processing) og er dermed i stand til å ivareta bare et lite begrenset komplisert spørsmål på en gang | En database bruker OLTP (Online Transaction Processing) for å utføre CRUD (Create, Read, Update, Delete) -operasjon optimalisere databehandlingseffektiviteten og transaksjonshastigheten til databasesystemet |
| Data Warehouse utfører også rask spørringsbehandling, men antall spørsmål per transaksjon er mindre enn transaksjonsevne for databaser. Som en del av sin Business Intelligence-evner kan datavarehussystemene gi oppsummert innsikt om trender i data | Databasen kan brukes til å utføre rask spørringsbehandling, gir multitilgang til den ene datakilden og høy transaksjonseffektivitet. |
| Data Warehouse bruker denormaliserte datastrukturer da det er gunstig for analytiske operasjoner på data. | Databasen bruker normalisert datastruktur med bestemmelser for å redusere overflødige data og grupper av organiserte data på grunnlag av attributtene |
| Time-invariant som datalagring bruker historiske data for å gi analytiske trender og må derfor registrere både strømmer og historiske data for å bestemme de samme | Tidsvariant: - Database er en tidsvariant i naturen, da de vanligvis er fri for historiske data. De historiske dataene anses som et redundansomfang i normalisering, og de samme blir deretter fjernet etter påfølgende forpliktelser på datasøkningene. |
| Datavarehusteknikken er basert på OLAP-teknologi og er derfor basert på komplekse spørsmål for dataanalyse. Disse komplekse spørsmålene påvirker systemytelsen på grunnlag av antall transaksjoner som blir utført i systemet. | Samtidig brukertilgang er databasens største fordel, ettersom OLTP-modellen for dataanalyse gir rom for et stort antall samtidige brukere til å videreføre databehandlingen og operasjonene samtidig uten å påvirke systemytelsen |
| Det er ett for mange forhold mellom datafeltene i datavarehuset | Det er bare ett til ett forhold mellom enhetsfeltene, tabellene er normalisert for å gi redundansfri og effektiv data. |
Konklusjon: Data Warehouse vs Database
Datavarehus vs database bruker en tabellbasert struktur for å administrere dataene og bruke SQL-spørringer for å utføre det samme. Imidlertid er formålet med begge deler helt forskjellig ettersom datavarehus brukes til å påvirke beslutninger om virksomheten, men databasen brukes til online transaksjonsbehandling og dataoperasjoner. Dessuten er datatypen som er forskjellig i begge tilfeller ettersom databasen bruker gjeldende data for sine operasjoner, men datavarehuset er basert på å generelt bruke historiske trender i data.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til den største forskjellen mellom Data Warehouse vs Database. Her diskuterer vi også Data Warehouse vs Database viktige forskjeller med infografikk, og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer
- Big Data vs Data Warehouse
- Teradata vs Oracle - Topp forskjeller
- Big Data vs Data Mining
- Data Warehouse vs Hadoop