Databáze vs datový sklad: Rozdíl a srovnání

Databáze je strukturovaná sbírka dat organizovaná pro efektivní vyhledávání, ukládání a správu, obvykle používaná pro transakční zpracování. Na druhou stranu je datový sklad centralizovaným úložištěm, které integruje data z více zdrojů pro podporu analytických reportů, dotazování a rozhodovacích procesů, často optimalizovaných pro komplexní dotazy a analýzu dat, se zaměřením na historická a agregovaná data.

Key Takeaways

1. Databáze ukládají a spravují aktuální provozní data; datové sklady konsolidují historická a analytická data pro rozhodování.
2. Databáze podporují transakční zpracování (OLTP); datové sklady usnadňují analytické zpracování (OLAP).
3. Databáze jsou optimalizovány pro rychlé vyhledávání a aktualizace dat; datové sklady jsou navrženy pro efektivní dotazování a vytváření sestav o velkých souborech dat.

Databáze vs datový sklad

Rozdíl mezi Databáze a Data Warehouse spočívá v tom, že Databáze se používá k záznamu dat nebo informací, zatímco Data Warehouse se primárně používá k analýze dat.

Výše uvedené však není jediným rozdílem. Srovnání obou termínů na konkrétních parametrech může objasnit jemné aspekty:

---

 

Srovnávací tabulka

vlastnost	Databáze	Datový sklad
Primární funkce	Ukládejte a spravujte data pro každodenní operace	Analyzujte historická data pro trendy a statistiky
Datová struktura	Optimalizováno pro rychlé vyhledávání a úpravy (CRUD – Create, Read, Update, Delete)	Optimalizováno pro složité dotazy a analýzy (OLAP – Online Analytical Processing)
Měna dat	Především aktuální data	Primárně historická a integrovaná data z různých zdrojů
Schéma	Vysoce normalizované pro minimalizaci redundance	Často denormalizované pro zlepšení výkonu dotazů pro analýzu
Zprávy	Časté aktualizace při provádění transakcí	Pravidelné aktualizace (dávkové zpracování)
uživatelé	Provozní aplikace, jednotliví uživatelé	Obchodní analytici, datoví vědci, manažeři
Bezpečnost	Zaměřuje se na integritu dat a řízení přístupu pro konkrétní uživatele	Zaměřuje se na správu dat a řízení přístupu pro analytické účely
Komplexita	Jednodušší design a správa	Složitější na návrh, implementaci a údržbu kvůli integraci a transformaci dat
Stát	Nižší náklady díky menší velikosti a jednodušší infrastruktuře	Vyšší náklady v důsledku větších požadavků na úložiště a výpočetního výkonu

---

 

Co je to databáze?

Komponenty databáze:

1. Datum: Základní komponenta databáze, zahrnující aktuální informace v ní uložené. Data mohou být strukturovaná, polostrukturovaná nebo nestrukturovaná v závislosti na konkrétních požadavcích databázového systému.
2. Systém správy databází (DBMS): Software zodpovědný za správu databáze. Usnadňuje interakci s databází, včetně vkládání, vyhledávání, aktualizace a mazání dat. Mezi oblíbené DBMS patří MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server a MongoDB, z nichž každý nabízí různé funkce a možnosti.
3. Schéma: Definuje strukturu a organizaci dat v databázi. Zahrnuje tabulky, pole, datové typy, vztahy, omezení a další specifikace, které určují způsob ukládání dat a přístupu k nim.
4. Dotazy: Příkazy používané k načítání, manipulaci a správě dat v databázi. Dotazy jsou psány ve specifickém dotazovacím jazyce podporovaném DBMS, jako je SQL (Structured Query Language), který je široce používán pro relační databáze.

Typy databází:

1. Relační databáze: Uspořádejte data do tabulek s řádky a sloupci a vytvořte vztahy mezi různými entitami. Dodržují zásady ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), aby byla zajištěna integrita a spolehlivost dat. Příklady zahrnují MySQL, PostgreSQL, SQL Server a Oracle Database.
2. NoSQL databáze: Navrženo pro práci s velkými objemy nestrukturovaných nebo polostrukturovaných dat s flexibilitou a škálovatelností. Vycházejí z rigidní struktury relačních databází a nabízejí různé datové modely, jako jsou databáze orientované na dokumenty, klíč-hodnota, sloupcové a grafové databáze. Příklady zahrnují MongoDB, Cassandra, Couchbase a Redis.
3. Databáze NewSQL: Snažte se spojit výhody tradičních relačních databází se škálovatelností a flexibilitou řešení NoSQL. Poskytují distribuované architektury a vylepšený výkon při zachování souladu s ACID. Databáze NewSQL se zaměřují na scénáře vyžadující vysokou škálovatelnost a transakční integritu, jako jsou elektronické obchodování a finanční aplikace.

Použití databází:

1. Transakční zpracování: Zvládání každodenních operací podniků, jako jsou online transakce, správa zásob a řízení vztahů se zákazníky (CRM).
2. Analytické zpracování: Provádění složitých dotazů, analýzy dat a generování sestav pro podporu rozhodovacích procesů. Datové sklady a analytické databáze jsou speciálně navrženy pro tento účel, agregují a zpracovávají data z různých zdrojů pro business intelligence a analýzu dat.
3. Správa obsahu: Ukládání a správa digitálního obsahu, jako jsou dokumenty, obrázky, videa a webové stránky, v systémech pro správu obsahu (CMS) a databázích orientovaných na dokumenty.

 

Co je to Data Warehouse?

Komponenty datového skladu:

1. Proces extrahování, transformace, načtení (ETL): Proces ETL je zodpovědný za extrahování dat z různých zdrojových systémů, jejich transformaci do konzistentního formátu a načítání do datového skladu. Tento proces zahrnuje čištění, agregaci a restrukturalizaci dat pro zajištění konzistence a kvality.
2. Datové úložiště: Datové sklady ukládají strukturovaná historická data ve formátu optimalizovaném pro analytické dotazování a vytváření sestav. Obvykle využívají dimenzionální model, který se skládá z tabulek faktů a tabulek dimenzí, k uspořádání dat způsobem, který usnadňuje vícerozměrnou analýzu.
3. Úložiště metadat: Metadata, neboli data o datech, hrají v datových skladech zásadní roli. Zahrnuje informace o zdrojových systémech, transformacích dat, definicích dat a vztazích mezi různými datovými prvky. Úložiště metadat tyto informace centralizuje a poskytuje cenný kontext pro pochopení a interpretaci dat uložených ve skladu.
4. Engine OLAP (Online Analytical Processing): Motory OLAP umožňují uživatelům provádět komplexní vícerozměrnou analýzu dat uložených ve skladu. Podporují operace, jako je krájení, dělení na kostičky, vrtání a shromažďování dat za účelem prozkoumání trendů, vzorů a vztahů v různých dimenzích.

Typy datových skladů:

1. Enterprise Data Warehouse (EDW): EDW slouží jako komplexní úložiště pro integrovaná data z celé organizace. Konsoliduje data z různých operačních systémů a oddělení a poskytuje jednotný pohled na data organizace pro strategické rozhodování.
2. Data Mart: Datový trh je podmnožinou podnikového datového skladu se zaměřením na konkrétní obchodní funkci, oddělení nebo skupinu uživatelů. Datové tržiště jsou navrženy tak, aby vyhovovaly jedinečným potřebám jejich cílové skupiny v oblasti reportingu a analýzy a poskytovaly přizpůsobenější a efektivnější přístup k přístupu k datům a analýze.
3. Provozní úložiště dat (ODS): ODS je databáze, která integruje data z více operačních systémů téměř v reálném čase. Přestože ODS není striktně datovým skladem, slouží jako pracovní oblast pro provozní data před tím, než jsou dále zpracována a načtena do datového skladu pro analytické účely.

Použití datových skladů:

1. Business Intelligence (BI): Datové sklady jsou kritickými součástmi iniciativ business intelligence a poskytují základ pro vytváření sestav, řídicí panely a ad-hoc analýzy. Konsolidací dat z různých zdrojů umožňují datové sklady organizacím získat přehled o svých obchodních operacích, výkonu a trendech.
2. Podpora při rozhodování: Datové sklady podporují rozhodovací procesy poskytováním včasných, přesných a relevantních informací obchodním uživatelům a osobám s rozhodovací pravomocí. Analýzou historických a současných dat mohou organizace identifikovat vzorce, trendy a odlehlé hodnoty, aby mohly poskytnout strategická rozhodnutí a řídit obchodní úspěch.
3. Prediktivní analýza: Datové sklady slouží jako cenné zdroje pro prediktivní analýzy, které organizacím umožňují předpovídat budoucí trendy, chování a výsledky na základě historických dat. Využitím pokročilých analytických technik a algoritmů strojového učení mohou organizace odhalit skryté poznatky a vytvářet předpovědi založené na datech, kterými se budou řídit jejich obchodní strategie.

---

Hlavní rozdíly mezi databází a datovým skladem

1. Účel:
   • Databáze: Primárně se používá pro transakční zpracování se zaměřením na ukládání, získávání a správu provozních dat v reálném čase.
   • Datový sklad: Navrženo pro analytické zpracování, konsolidaci dat z více zdrojů pro podporu procesů vytváření sestav, dotazování a rozhodování.
2. Datová struktura:
   • Databáze: Obvykle organizuje data v normalizovaném formátu, aby se minimalizovala redundance a zajistila se integrita dat, vhodná pro transakční operace.
   • Datový sklad: Využívá denormalizovaný nebo dimenzionální model k optimalizaci získávání a analýzy dat, což usnadňuje složité dotazy a vícerozměrnou analýzu.
3. Použití:
   • Databáze: Ideální pro každodenní operace, jako jsou online transakce, správa zásob a interakce se zákazníky.
   • Datový sklad: Používá se pro strategické rozhodování, business intelligence a analýzu dat, což uživatelům umožňuje analyzovat historická data a odvozovat poznatky pro informované rozhodování.
4. Integrace dat:
   • Databáze: Může obsahovat data z jednoho zdroje nebo aplikace se zaměřením na zpracování dat v reálném čase v rámci konkrétní provozní domény.
   • Datový sklad: Integruje data z více zdrojů v celé organizaci, včetně operačních systémů, externích zdrojů a starších systémů, a poskytuje jednotný pohled na podniková data pro analytické účely.
5. Optimalizace výkonu:
   • Databáze: Optimalizováno pro transakční výkon, s důrazem na kontrolu souběžnosti, správu transakcí a konzistenci dat.
   • Datový sklad: Optimalizováno pro analytický výkon, podporuje složité dotazy, agregace a vícerozměrné analýzy pro usnadnění podpory rozhodování a iniciativ business intelligence.
6. Datový model:
   • Databáze: Obvykle využívá relační model s normalizovanými tabulkami, zdůrazňující konzistenci dat, integritu a referenční integritu.
   • Datový sklad: Využívá dimenzionální model s tabulkami faktů a tabulkami dimenzí se zaměřením na organizaci dat pro efektivní dotazování a analýzu napříč různými dimenzemi a metrikami.

Reference

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

Poslední aktualizace: 07. března 2024