Tietokanta vs tietovarasto: ero ja vertailu

Tietokanta on jäsennelty kokoelma dataa, joka on järjestetty tehokasta hakua, tallennusta ja hallintaa varten ja jota käytetään tyypillisesti tapahtumien käsittelyyn. Toisaalta tietovarasto on keskitetty arkisto, joka integroi tietoja useista lähteistä tukemaan analyyttisiä raportointi-, kysely- ja päätöksentekoprosesseja. Se on usein optimoitu monimutkaisia ​​kyselyitä ja data-analyysiä varten keskittyen historiallisiin ja aggregoituihin tietoihin.

Keskeiset ostokset

1. Tietokannat tallentavat ja hallitsevat nykyistä toiminnallista tietoa; tietovarastot yhdistävät historiallisia ja analyyttisiä tietoja päätöksentekoa varten.
2. Tietokannat tukevat tapahtumien käsittelyä (OLTP); tietovarastot helpottavat analyyttistä käsittelyä (OLAP).
3. Tietokannat on optimoitu nopeaa tiedonhakua ja päivityksiä varten; tietovarastot on suunniteltu suurten tietokokonaisuuksien tehokkaaseen kyselyyn ja raportointiin.

Tietokanta vs tietovarasto

Ero tietokanta ja Data Warehouse tarkoittaa sitä, että tietokantaa käytetään tietojen tai tietojen tallentamiseen, kun taas Data Warehousea käytetään ensisijaisesti tietojen analysointiin.

Yllä oleva ei kuitenkaan ole ainoa ero. Molempien termien vertailu tietyissä parametreissä voi valaista hienovaraisia ​​näkökohtia:

---

 

Vertailu Taulukko

Ominaisuus	tietokanta	Tietovarasto
Ensisijainen toiminto	Tallenna ja hallitse tietoja päivittäistä toimintaa varten	Analysoi historiatietoja trendien ja oivallusten saamiseksi
Tietorakenne	Optimoitu nopeaa hakua ja muokkausta varten (CRUD – Luo, lue, päivitä, poista)	Optimoitu monimutkaisiin kyselyihin ja analyyseihin (OLAP – Online Analytical Processing)
Datan valuutta	Ensisijaisesti nykyiset tiedot	Pääasiassa historiallista ja integroitua dataa eri lähteistä
Malli	Erittäin normalisoitu redundanssin minimoimiseksi	Usein denormalisoitu kyselyn suorituskyvyn parantamiseksi analysointia varten
Päivitykset	Säännölliset päivitykset tapahtumien tapahtuessa	Säännölliset päivitykset (eräkäsittely)
käyttäjät	Operatiiviset sovellukset, yksittäiset käyttäjät	Yritysanalyytikot, datatieteilijät, johtajat
Turvallisuus	Keskittyy tietojen eheyteen ja pääsyn hallintaan tietyille käyttäjille	Keskittyy tietojen hallintaan ja kulunvalvontaan analyyttisiä tarkoituksia varten
Monimutkaisuus	Yksinkertaisempi suunnitella ja hallita	Monimutkaisempi suunnitella, toteuttaa ja ylläpitää tietojen integroinnin ja muuntamisen vuoksi
Hinta	Pienemmät kustannukset pienemmän koon ja yksinkertaisemman infrastruktuurin ansiosta	Korkeammat kustannukset suurempien tallennustarpeiden ja prosessointitehon vuoksi

---

 

Mikä on tietokanta?

Tietokannan osat:

1. Tiedot: Tietokannan ydinkomponentti, joka sisältää siihen tallennetun todellisen tiedon. Tieto voi olla jäsenneltyä, puolirakenteista tai jäsentämätöntä tietokantajärjestelmän erityisvaatimuksista riippuen.
2. Tietokannan hallintajärjestelmä (DBMS): Tietokannan hallinnasta vastaava ohjelmisto. Se helpottaa vuorovaikutusta tietokannan kanssa, mukaan lukien tietojen lisääminen, haku, päivittäminen ja poistaminen. Suosittuja tietokantajärjestelmiä ovat MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server ja MongoDB, joista jokainen tarjoaa erilaisia ​​ominaisuuksia ja ominaisuuksia.
3. Kaavio: Määrittää tietokannan tietojen rakenteen ja järjestyksen. Se sisältää taulukoita, kenttiä, tietotyyppejä, suhteita, rajoituksia ja muita määrityksiä, jotka säätelevät tietojen tallentamista ja käyttöä.
4. kyselyt: Komennot, joita käytetään tietojen hakemiseen, käsittelemiseen ja hallintaan tietokannassa. Kyselyt kirjoitetaan tietyllä DBMS:n tukemalla kyselykielellä, kuten SQL:llä (Structured Query Language), jota käytetään laajalti relaatiotietokannoissa.

Tietokantatyypit:

1. Relaatiotietokannat: Järjestä tiedot rivejä ja sarakkeita sisältäviksi taulukoiksi luomalla suhteita eri entiteettien välille. Ne noudattavat ACID-periaatteita (atomicity, Consistency, Isolation, Durability) varmistaakseen tietojen eheyden ja luotettavuuden. Esimerkkejä ovat MySQL, PostgreSQL, SQL Server ja Oracle Database.
2. NoSQL-tietokannat: Suunniteltu käsittelemään suuria määriä strukturoimatonta tai puolistrukturoitua dataa joustavasti ja skaalautuvasti. Ne poikkeavat relaatiotietokantojen jäykästä rakenteesta ja tarjoavat erilaisia ​​tietomalleja, kuten dokumenttisuuntautuneita, avainarvo-, sarake- ja graafitietokantoja. Esimerkkejä ovat MongoDB, Cassandra, Couchbase ja Redis.
3. NewSQL-tietokannat: Tavoitteena on yhdistää perinteisten relaatiotietokantojen edut NoSQL-ratkaisujen skaalautuvuus ja joustavuus. Ne tarjoavat hajautettuja arkkitehtuureja ja parannettua suorituskykyä säilyttäen samalla ACID-yhteensopivuuden. NewSQL-tietokannat kohdistuvat skenaarioihin, jotka vaativat suurta skaalautuvuutta ja tapahtumien eheyttä, kuten sähköiseen kaupankäyntiin ja taloussovelluksiin.

Tietokantojen käyttötarkoitukset:

1. Tapahtuman käsittely: Yritysten päivittäisten toimintojen, kuten verkkotapahtumien, varastonhallinnan ja asiakassuhteiden hallinnan (CRM) hoitaminen.
2. Analyyttinen käsittely: Monimutkaisten kyselyjen suorittaminen, tietojen analysointi ja raporttien luominen päätöksentekoprosessien tueksi. Tietovarastot ja analyyttiset tietokannat on suunniteltu erityisesti tähän tarkoitukseen, ja ne keräävät ja käsittelevät tietoja useista lähteistä liiketoimintatiedon ja data-analytiikan käyttöä varten.
3. Sisällönhallinta: Digitaalisen sisällön, kuten asiakirjojen, kuvien, videoiden ja verkkosivujen, tallentaminen ja hallinta sisällönhallintajärjestelmissä (CMS) ja dokumenttipohjaisissa tietokantoissa.

 

Mikä on Data Warehouse?

Tietovaraston osat:

1. Pura, muunnos, lataa (ETL) -prosessi: ETL-prosessi vastaa tietojen poimimisesta eri lähdejärjestelmistä, muuntamisesta yhtenäiseen muotoon ja lataamisesta tietovarastoon. Tämä prosessi sisältää tietojen puhdistamisen, yhdistämisen ja uudelleenjärjestelyn johdonmukaisuuden ja laadun varmistamiseksi.
2. Tietovarasto: Tietovarastot tallentavat jäsenneltyä, historiallista dataa analyyttiseen kyselyyn ja raportointiin optimoidussa muodossa. Ne käyttävät tyypillisesti tietotaulukoista ja ulottuvuustaulukoista koostuvaa ulottuvuusmallia tietojen järjestämiseksi tavalla, joka mahdollistaa moniulotteisen analyysin.
3. Metatietovarasto: Metadata tai dataa koskeva data on tärkeässä roolissa tietovarastoissa. Se sisältää tietoa lähdejärjestelmistä, datamuunnoksista, datamäärittelyistä ja eri tietoelementtien välisistä suhteista. Metatietovarasto keskittää nämä tiedot ja tarjoaa arvokkaan kontekstin varastoon tallennettujen tietojen ymmärtämiseen ja tulkintaan.
4. OLAP (Online Analytical Processing) -moottori: OLAP-moottorien avulla käyttäjät voivat suorittaa monimutkaisia ​​moniulotteisia analyyseja varastoon tallennetuista tiedoista. Ne tukevat toimintoja, kuten viipalointia, kuutioimista, poraamista ja tietojen kokoamista yhteen, jotta voidaan tutkia trendejä, malleja ja suhteita eri ulottuvuuksissa.

Tietovarastojen tyypit:

1. Enterprise Data Warehouse (EDW): EDW toimii kattavana tietovarastona integroiduille tiedoille koko organisaatiosta. Se yhdistää tiedot eri toimintajärjestelmistä ja osastoista ja tarjoaa yhtenäisen kuvan organisaation tiedoista strategista päätöksentekoa varten.
2. Data Mart: Datakauppa on yrityksen tietovaraston osajoukko, joka keskittyy tiettyyn liiketoimintatoimintoon, osastoon tai käyttäjäryhmään. Data marts on suunniteltu vastaamaan kohdeyleisön ainutlaatuisiin raportointi- ja analyysitarpeisiin, mikä tarjoaa räätälöidymmän ja virtaviivaisemman lähestymistavan tietojen käyttöön ja analysointiin.
3. Operational Data Store (ODS): ODS on tietokanta, joka integroi tiedot useista käyttöjärjestelmistä lähes reaaliajassa. Vaikka ODS ei ole varsinaisesti tietovarasto, se toimii toimintatiedon välivaiheena ennen kuin niitä käsitellään ja ladataan tietovarastoon analyyttisiä tarkoituksia varten.

Tietovarastojen käyttötarkoitukset:

1. Business Intelligence (BI): Tietovarastot ovat kriittisiä osia business intelligence -aloitteissa, ja ne tarjoavat perustan raportoinnille, kojelaudoille ja ad hoc -analyysille. Yhdistämällä tietoja erilaisista lähteistä tietovarastot antavat organisaatioille mahdollisuuden saada tietoa liiketoiminnastaan, suorituskyvystään ja suuntauksistaan.
2. Päätöksentekotuki: Tietovarastot tukevat päätöksentekoprosesseja tarjoamalla oikea-aikaista, tarkkaa ja relevanttia tietoa yrityskäyttäjille ja päätöksentekijöille. Analysoimalla historiallisia ja nykyisiä tietoja organisaatiot voivat tunnistaa malleja, trendejä ja poikkeavuuksia strategisten päätösten pohjalta ja liiketoiminnan menestyksen edistämiseksi.
3. Ennakoiva analyysi: Tietovarastot ovat arvokkaita ennakoivan analytiikan resursseja, joiden avulla organisaatiot voivat ennustaa tulevaisuuden trendejä, käyttäytymistä ja tuloksia historiatietoihin perustuen. Kehittyneitä analytiikkatekniikoita ja koneoppimisalgoritmeja hyödyntämällä organisaatiot voivat löytää piilotettuja oivalluksia ja tehdä datapohjaisia ​​ennusteita liiketoimintastrategioidensa ohjaamiseksi.

---

Tärkeimmät erot tietokannan ja tietovaraston välillä

1. Tarkoitus:
   • Tietokanta: Käytetään ensisijaisesti tapahtumien käsittelyyn, keskittyen toiminnallisten tietojen tallentamiseen, hakemiseen ja hallintaan reaaliajassa.
   • Tietovarasto: Suunniteltu analyyttiseen käsittelyyn, useiden lähteiden tietojen yhdistämiseen raportoinnin, kyselyn ja päätöksentekoprosessien tukemiseksi.
2. Tietorakenne:
   • Tietokanta: Tyypillisesti järjestää tiedot normalisoituun muotoon redundanssin minimoimiseksi ja tietojen eheyden varmistamiseksi, mikä sopii tapahtumatoimintoihin.
   • Tietovarasto: Käyttää denormalisoitua tai dimensiomallia tietojen haun ja analyysin optimointiin, mikä helpottaa monimutkaisia ​​kyselyitä ja moniulotteista analysointia.
3. Käyttö:
   • Tietokanta: Ihanteellinen päivittäiseen toimintaan, kuten verkkotapahtumiin, varastonhallintaan ja asiakasvuorovaikutukseen.
   • Tietovarasto: Käytetään strategiseen päätöksentekoon, liiketoimintatiedonhallintaan ja data-analytiikkaan, jolloin käyttäjät voivat analysoida historiallisia tietoja ja saada oivalluksia tietoiseen päätöksentekoon.
4. Tietojen integrointi:
   • Tietokanta: Saattaa sisältää tietoja yhdestä lähteestä tai sovelluksesta keskittyen reaaliaikaiseen tietojenkäsittelyyn tietyllä toiminta-alueella.
   • Tietovarasto: Integroi tiedot useista eri lähteistä organisaatiossa, mukaan lukien käyttöjärjestelmät, ulkoiset lähteet ja vanhat järjestelmät, tarjoten yhtenäisen näkymän yritystiedoista analyyttisiä tarkoituksia varten.
5. Suorituskyvyn optimointi:
   • Tietokanta: Optimoitu tapahtuman suorituskyvylle korostaen samanaikaisuuden valvontaa, tapahtumien hallintaa ja tietojen johdonmukaisuutta.
   • Tietovarasto: Optimoitu analyyttiseen suorituskykyyn, tukee monimutkaisia ​​kyselyitä, aggregaatioita ja moniulotteisia analyyseja päätöksenteon tuen ja liiketoimintatiedon aloitteiden helpottamiseksi.
6. Tietomalli:
   • Tietokanta: Tyypillisesti käyttää relaatiomallia normalisoiduilla taulukoilla, jotka korostavat tietojen johdonmukaisuutta, eheyttä ja viittauksen eheyttä.
   • Tietovarasto: Käyttää mittamallia, jossa on faktataulukoita ja ulottuvuustaulukoita, keskittyen tietojen järjestämiseen tehokkaan kyselyn ja analyysin mahdollistamiseksi eri ulottuvuuksien ja mittareiden välillä.

Viitteet

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

Viimeksi päivitetty: 07. maaliskuuta 2024