قاعدة البيانات مقابل مستودع البيانات: الفرق والمقارنة

قاعدة البيانات عبارة عن مجموعة منظمة من البيانات المنظمة من أجل استرجاعها وتخزينها وإدارتها بكفاءة، وتستخدم عادةً لمعالجة المعاملات. من ناحية أخرى، مستودع البيانات هو مستودع مركزي يدمج البيانات من مصادر متعددة لدعم التقارير التحليلية والاستعلام وعمليات صنع القرار، وغالبًا ما يتم تحسينها للاستعلامات المعقدة وتحليل البيانات، مع التركيز على البيانات التاريخية والمجمعة.

الوجبات السريعة الرئيسية

1. تقوم قواعد البيانات بتخزين وإدارة البيانات التشغيلية الحالية ؛ تقوم مستودعات البيانات بتوحيد البيانات التاريخية والتحليلية لاتخاذ القرار.
2. تدعم قواعد البيانات معالجة المعاملات (OLTP) ؛ مخازن البيانات تسهل المعالجة التحليلية (OLAP).
3. تم تحسين قواعد البيانات لاسترجاع البيانات وتحديثها بسرعة ؛ تم تصميم مستودعات البيانات للاستعلام عن مجموعات البيانات الكبيرة وإعداد التقارير بكفاءة.

قاعدة البيانات مقابل مستودع البيانات

الفرق بين قاعدة البيانات و Data Warehouse هو أن قاعدة البيانات تستخدم لتسجيل البيانات أو المعلومات ، بينما يتم استخدام Data Warehouse بشكل أساسي لتحليل البيانات.

ومع ذلك ، فإن ما ورد أعلاه ليس هو الاختلاف الوحيد. يمكن للمقارنة بين كلا المصطلحين في معلمات محددة أن تلقي الضوء على جوانب دقيقة:

---

 

جدول المقارنة

الميزات	قاعدة البيانات	مستودع البيانات
الوظيفة الأساسية	تخزين وإدارة البيانات للعمليات اليومية	تحليل البيانات التاريخية للاتجاهات والرؤى
هيكل البيانات	مُحسّن للاسترجاع والتعديل السريع (CRUD - الإنشاء والقراءة والتحديث والحذف)	مُحسّن للاستعلامات والتحليلات المعقدة (OLAP - المعالجة التحليلية عبر الإنترنت)
عملة البيانات	البيانات الحالية في المقام الأول	البيانات التاريخية والمتكاملة في المقام الأول من مصادر مختلفة
مخطط	تطبيع للغاية لتقليل التكرار	غالبًا ما يتم إلغاء تسويتها لتحسين أداء الاستعلام للتحليل
آخر التحديثات	تحديثات متكررة عند حدوث المعاملات	التحديثات الدورية (معالجة الدفعات)
المستخدمين	التطبيقات التشغيلية، المستخدمين الفرديين	محللو الأعمال وعلماء البيانات والمديرين التنفيذيين
حماية	يركز على سلامة البيانات والتحكم في الوصول لمستخدمين محددين	يركز على إدارة البيانات والتحكم في الوصول للأغراض التحليلية
تعقيد	أسهل في التصميم والإدارة	أكثر تعقيدًا في التصميم والتنفيذ والصيانة بسبب تكامل البيانات وتحويلها
التكلفة	تكلفة أقل بسبب الحجم الأصغر والبنية التحتية الأبسط	تكلفة أعلى بسبب متطلبات التخزين الأكبر وقوة المعالجة

---

 

ما هي قاعدة البيانات؟

مكونات قاعدة البيانات:

1. تاريخ: المكون الأساسي لقاعدة البيانات، ويشمل المعلومات الفعلية المخزنة داخلها. يمكن أن تكون البيانات منظمة، أو شبه منظمة، أو غير منظمة، اعتمادًا على المتطلبات المحددة لنظام قاعدة البيانات.
2. نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS): البرنامج المسؤول عن إدارة قاعدة البيانات. فهو يسهل التفاعل مع قاعدة البيانات، بما في ذلك إدراج البيانات واسترجاعها وتحديثها وحذفها. تتضمن أنظمة إدارة قواعد البيانات الشائعة MySQL، وPostgreSQL، وOracle، وSQL Server، وMongoDB، حيث يقدم كل منها ميزات وقدرات متنوعة.
3. مخطط: يحدد هيكل وتنظيم البيانات داخل قاعدة البيانات. ويتضمن الجداول والحقول وأنواع البيانات والعلاقات والقيود والمواصفات الأخرى التي تحكم كيفية تخزين البيانات والوصول إليها.
4. الاستفسارات: الأوامر المستخدمة لاسترداد البيانات ومعالجتها وإدارتها داخل قاعدة البيانات. تتم كتابة الاستعلامات بلغة استعلام محددة يدعمها نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS)، مثل SQL (لغة الاستعلام الهيكلية)، والتي تستخدم على نطاق واسع لقواعد البيانات العلائقية.

أنواع قواعد البيانات:

1. قواعد البيانات العلائقية: تنظيم البيانات في جداول تحتوي على صفوف وأعمدة، وإنشاء علاقات بين الكيانات المختلفة. إنهم يلتزمون بمبادئ ACID (الذرية والاتساق والعزل والمتانة) لضمان سلامة البيانات وموثوقيتها. تتضمن الأمثلة MySQL، وPostgreSQL، وSQL Server، وOracle Database.
2. قواعد بيانات NoSQL: مصمم للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة أو شبه المنظمة بمرونة وقابلية للتوسع. إنها تبتعد عن البنية الصارمة لقواعد البيانات العلائقية وتقدم نماذج بيانات مختلفة، مثل قواعد البيانات الموجهة نحو المستندات، والقيمة الرئيسية، والعمودية، والرسوم البيانية. تشمل الأمثلة MongoDB وCassandra وCouchbase وRedis.
3. قواعد بيانات NewSQL: تهدف إلى الجمع بين فوائد قواعد البيانات العلائقية التقليدية وقابلية التوسع والمرونة التي توفرها حلول NoSQL. أنها توفر بنيات موزعة وأداء محسنًا مع الحفاظ على توافق ACID. تستهدف قواعد بيانات NewSQL السيناريوهات التي تتطلب قابلية عالية للتوسع وسلامة المعاملات، مثل التجارة الإلكترونية والتطبيقات المالية.

استخدامات قواعد البيانات:

1. معالجة المعاملات: التعامل مع العمليات اليومية للشركات، مثل المعاملات عبر الإنترنت، وإدارة المخزون، وإدارة علاقات العملاء (CRM).
2. المعالجة التحليلية: إجراء الاستعلامات المعقدة وتحليل البيانات وإنشاء التقارير لدعم عمليات صنع القرار. تم تصميم مستودعات البيانات وقواعد البيانات التحليلية خصيصًا لهذا الغرض، حيث يتم تجميع ومعالجة البيانات من مصادر متعددة لذكاء الأعمال وتحليلات البيانات.
3. ادارة المحتوى: تخزين وإدارة المحتوى الرقمي، مثل المستندات والصور ومقاطع الفيديو وصفحات الويب، في أنظمة إدارة المحتوى (CMS) وقواعد البيانات الموجهة للمستندات.

 

ما هو مستودع البيانات؟

مكونات مستودع البيانات:

1. عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL): تعد عملية ETL مسؤولة عن استخراج البيانات من أنظمة المصدر المختلفة، وتحويلها إلى تنسيق ثابت، وتحميلها في مستودع البيانات. تتضمن هذه العملية تنظيف البيانات وتجميعها وإعادة هيكلتها لضمان الاتساق والجودة.
2. مخزن البيانات: تقوم مستودعات البيانات بتخزين البيانات التاريخية المنظمة بتنسيق محسّن للاستعلام التحليلي وإعداد التقارير. عادةً ما يستخدمون نموذجًا الأبعاد، الذي يتكون من جداول الحقائق وجداول الأبعاد، لتنظيم البيانات بطريقة تسهل التحليل متعدد الأبعاد.
3. مستودع البيانات الوصفية: تلعب البيانات الوصفية، أو البيانات المتعلقة بالبيانات، دورًا حاسمًا في مستودعات البيانات. ويتضمن معلومات حول أنظمة المصدر، وتحويلات البيانات، وتعريفات البيانات، والعلاقات بين عناصر البيانات المختلفة. يقوم مستودع البيانات التعريفية بمركزية هذه المعلومات، مما يوفر سياقًا قيمًا لفهم وتفسير البيانات المخزنة في المستودع.
4. محرك OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت): تتيح محركات OLAP للمستخدمين إجراء تحليل معقد متعدد الأبعاد للبيانات المخزنة في المستودع. وهي تدعم عمليات مثل تقسيم البيانات إلى شرائح وتقطيعها وتنقيبها وتجميعها لاستكشاف الاتجاهات والأنماط والعلاقات عبر أبعاد مختلفة.

أنواع مستودعات البيانات:

1. مستودع بيانات المؤسسة (EDW): يعمل EDW بمثابة مستودع شامل للبيانات المتكاملة من جميع أنحاء المؤسسة بأكملها. فهو يقوم بدمج البيانات من مختلف الأنظمة والإدارات التشغيلية، مما يوفر رؤية موحدة لبيانات المنظمة لاتخاذ القرارات الإستراتيجية.
2. مارت البيانات: سوق البيانات هو مجموعة فرعية من مستودع بيانات المؤسسة، مع التركيز على وظيفة عمل محددة أو قسم أو مجموعة مستخدمين. تم تصميم أسواق البيانات لتلبية الاحتياجات الفريدة لإعداد التقارير والتحليل للجمهور المستهدف، مما يوفر نهجًا أكثر تخصيصًا وانسيابية للوصول إلى البيانات وتحليلها.
3. مخزن البيانات التشغيلية (ODS): نظام الوثائق الرسمية (ODS) عبارة عن قاعدة بيانات تدمج البيانات من أنظمة تشغيل متعددة في الوقت الفعلي تقريبًا. على الرغم من أنه ليس مستودعًا للبيانات بشكل صارم، إلا أنه يعمل كمنطقة مرحلية للبيانات التشغيلية قبل معالجتها وتحميلها في مستودع البيانات لأغراض تحليلية.

استخدامات مستودعات البيانات:

1. ذكاء الأعمال (BI): تعد مستودعات البيانات مكونات مهمة لمبادرات ذكاء الأعمال، حيث توفر أساسًا لإعداد التقارير ولوحات المعلومات والتحليل المخصص. من خلال دمج البيانات من مصادر مختلفة، تمكن مستودعات البيانات المؤسسات من الحصول على رؤى حول عملياتها التجارية وأدائها واتجاهاتها.
2. دعم القرار: تدعم مستودعات البيانات عمليات صنع القرار من خلال توفير معلومات دقيقة وذات صلة وفي الوقت المناسب لمستخدمي الأعمال وصناع القرار. من خلال تحليل البيانات التاريخية والحالية، يمكن للمؤسسات تحديد الأنماط والاتجاهات والقيم المتطرفة لإبلاغ القرارات الإستراتيجية ودفع نجاح الأعمال.
3. التحليلات التنبؤية: تعمل مستودعات البيانات كموارد قيمة للتحليلات التنبؤية، مما يمكّن المؤسسات من التنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات والنتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. ومن خلال الاستفادة من تقنيات التحليلات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي، يمكن للمؤسسات الكشف عن الرؤى المخفية وإجراء تنبؤات تعتمد على البيانات لتوجيه استراتيجيات أعمالها.

---

الاختلافات الرئيسية بين قاعدة البيانات ومخزن البيانات

1. الغرض:
   • قاعدة البيانات: يُستخدم بشكل أساسي لمعالجة المعاملات، مع التركيز على تخزين البيانات التشغيلية واسترجاعها وإدارتها في الوقت الفعلي.
   • مستودع البيانات: مصممة للمعالجة التحليلية ودمج البيانات من مصادر متعددة لدعم عمليات إعداد التقارير والاستعلام واتخاذ القرار.
2. هيكل البيانات:
   • قاعدة البيانات: ينظم عادةً البيانات بتنسيق عادي لتقليل التكرار وضمان سلامة البيانات، ومناسب لعمليات المعاملات.
   • مستودع البيانات: يستخدم نموذجًا غير طبيعي أو نموذج الأبعاد لتحسين استرجاع البيانات وتحليلها، وتسهيل الاستعلامات المعقدة والتحليل متعدد الأبعاد.
3. الاستخدام:
   • قاعدة البيانات: مثالية للعمليات اليومية، مثل المعاملات عبر الإنترنت، وإدارة المخزون، وتفاعلات العملاء.
   • مستودع البيانات: يُستخدم لاتخاذ القرارات الإستراتيجية وذكاء الأعمال وتحليلات البيانات، مما يمكّن المستخدمين من تحليل البيانات التاريخية واستخلاص الأفكار لاتخاذ قرارات مستنيرة.
4. تكامل البيانات:
   • قاعدة البيانات: قد تحتوي على بيانات من مصدر أو تطبيق واحد، مع التركيز على معالجة البيانات في الوقت الفعلي ضمن مجال تشغيلي محدد.
   • مستودع البيانات: يدمج البيانات من مصادر متعددة عبر المؤسسة، بما في ذلك أنظمة التشغيل والمصادر الخارجية والأنظمة القديمة، مما يوفر رؤية موحدة لبيانات المؤسسة للأغراض التحليلية.
5. تحسين الأداء:
   • قاعدة البيانات: تم تحسينه لأداء المعاملات، مع التركيز على التحكم في التزامن وإدارة المعاملات واتساق البيانات.
   • مستودع البيانات: تم تحسينه للأداء التحليلي ودعم الاستعلامات المعقدة والتجميعات والتحليل متعدد الأبعاد لتسهيل دعم القرار ومبادرات ذكاء الأعمال.
6. نموذج البيانات:
   • قاعدة البيانات: عادةً ما يتم استخدام نموذج علائقي مع جداول موحدة، مع التركيز على اتساق البيانات وتكاملها وتكاملها المرجعي.
   • مستودع البيانات: يستخدم نموذج الأبعاد مع جداول الحقائق وجداول الأبعاد، مع التركيز على تنظيم البيانات للاستعلام والتحليل الفعال عبر الأبعاد والمقاييس المختلفة.

مراجع حسابات

1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc2233405/
2. https://bmcbioinformatic

آخر تحديث: 07 مارس 2024