डेटाबेस बनाम डेटा वेयरहाउस: अंतर और तुलना

डेटाबेस कुशल पुनर्प्राप्ति, भंडारण और प्रबंधन के लिए व्यवस्थित डेटा का एक संरचित संग्रह है, जिसका उपयोग आमतौर पर लेनदेन प्रसंस्करण के लिए किया जाता है। दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउस एक केंद्रीकृत भंडार है जो विश्लेषणात्मक रिपोर्टिंग, पूछताछ और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का समर्थन करने के लिए कई स्रोतों से डेटा को एकीकृत करता है, जिसे अक्सर ऐतिहासिक और एकत्रित डेटा पर ध्यान देने के साथ जटिल प्रश्नों और डेटा विश्लेषण के लिए अनुकूलित किया जाता है।

चाबी छीन लेना

1. डेटाबेस वर्तमान, परिचालन डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करते हैं; डेटा वेयरहाउस निर्णय लेने के लिए ऐतिहासिक और विश्लेषणात्मक डेटा को समेकित करते हैं।
2. डेटाबेस ट्रांजेक्शनल प्रोसेसिंग (ओएलटीपी) का समर्थन करते हैं; डेटा वेयरहाउस विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (OLAP) की सुविधा प्रदान करते हैं।
3. डेटाबेस को त्वरित डेटा पुनर्प्राप्ति और अपडेट के लिए अनुकूलित किया गया है; डेटा वेयरहाउस बड़े डेटा सेट पर कुशल पूछताछ और रिपोर्टिंग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

डेटाबेस बनाम डेटा वेयरहाउस

बीच का अंतर डाटाबेस और डेटा वेयरहाउस यह है कि डेटाबेस का उपयोग डेटा या सूचना को रिकॉर्ड करने के लिए किया जाता है, जबकि डेटा वेयरहाउस का उपयोग मुख्य रूप से डेटा विश्लेषण के लिए किया जाता है।

हालाँकि, उपरोक्त एकमात्र अंतर नहीं है। विशिष्ट मापदंडों पर दोनों शब्दों के बीच तुलना सूक्ष्म पहलुओं पर प्रकाश डाल सकती है:

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तुलना तालिका

Feature	डाटाबेस	डेटा वेयरहाउस
प्राथमिक क्रिया	दिन-प्रतिदिन के कार्यों के लिए डेटा संग्रहीत और प्रबंधित करें	रुझानों और अंतर्दृष्टि के लिए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करें
डेटा संरचना	तेजी से पुनर्प्राप्ति और संशोधन के लिए अनुकूलित (सीआरयूडी - बनाएं, पढ़ें, अपडेट करें, हटाएं)	जटिल प्रश्नों और विश्लेषण के लिए अनुकूलित (OLAP - ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण)
डेटा मुद्रा	मुख्य रूप से वर्तमान डेटा	मुख्य रूप से विभिन्न स्रोतों से ऐतिहासिक और एकीकृत डेटा
स्कीमा	अतिरेक को न्यूनतम करने के लिए अत्यधिक सामान्यीकृत	विश्लेषण के लिए क्वेरी प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इसे अक्सर असामान्य किया जाता है
अपडेट	लेन-देन होने पर बार-बार अद्यतन	आवधिक अद्यतन (बैच प्रसंस्करण)
उपयोगकर्ता	परिचालन अनुप्रयोग, व्यक्तिगत उपयोगकर्ता	व्यवसाय विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक, अधिकारी
सुरक्षा	विशिष्ट उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा अखंडता और पहुंच नियंत्रण पर ध्यान केंद्रित करता है	विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए डेटा गवर्नेंस और एक्सेस नियंत्रण पर ध्यान केंद्रित करता है
जटिलता	डिज़ाइन और प्रबंधन करना आसान	डेटा एकीकरण और परिवर्तन के कारण डिज़ाइन, कार्यान्वयन और रखरखाव अधिक जटिल है
लागत	छोटे आकार और सरल बुनियादी ढांचे के कारण कम लागत	बड़ी भंडारण आवश्यकताओं और प्रसंस्करण शक्ति के कारण उच्च लागत

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डेटाबेस क्या है?

डेटाबेस के घटक:

1. तारीख: डेटाबेस का मुख्य घटक, इसमें संग्रहीत वास्तविक जानकारी शामिल होती है। डेटाबेस सिस्टम की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर डेटा को संरचित, अर्ध-संरचित या असंरचित किया जा सकता है।
2. डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (डीबीएमएस): डेटाबेस के प्रबंधन के लिए जिम्मेदार सॉफ्टवेयर। यह डेटा प्रविष्टि, पुनर्प्राप्ति, अद्यतन और विलोपन सहित डेटाबेस के साथ इंटरैक्शन की सुविधा प्रदान करता है। लोकप्रिय DBMS में MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server और MongoDB शामिल हैं, प्रत्येक विभिन्न सुविधाएँ और क्षमताएँ प्रदान करते हैं।
3. स्कीमा: डेटाबेस के भीतर डेटा की संरचना और संगठन को परिभाषित करता है। इसमें तालिकाएँ, फ़ील्ड, डेटा प्रकार, संबंध, बाधाएँ और अन्य विशिष्टताएँ शामिल हैं जो नियंत्रित करती हैं कि डेटा कैसे संग्रहीत और एक्सेस किया जाता है।
4. क्वेरी: डेटाबेस के भीतर डेटा को पुनः प्राप्त करने, हेरफेर करने और प्रबंधित करने के लिए कमांड का उपयोग किया जाता है। क्वेरीज़ को DBMS द्वारा समर्थित एक विशिष्ट क्वेरी भाषा में लिखा जाता है, जैसे SQL (स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज), जिसका व्यापक रूप से रिलेशनल डेटाबेस के लिए उपयोग किया जाता है।

डेटाबेस के प्रकार:

1. संबंधपरक डेटाबेस: विभिन्न संस्थाओं के बीच संबंध स्थापित करते हुए डेटा को पंक्तियों और स्तंभों के साथ तालिकाओं में व्यवस्थित करें। वे डेटा अखंडता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए ACID (परमाणुता, स्थिरता, अलगाव, स्थायित्व) के सिद्धांतों का पालन करते हैं। उदाहरणों में MySQL, PostgreSQL, SQL सर्वर और Oracle डेटाबेस शामिल हैं।
2. नोएसक्यूएल डेटाबेस: लचीलेपन और स्केलेबिलिटी के साथ बड़ी मात्रा में असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे संबंधपरक डेटाबेस की कठोर संरचना से हटकर विभिन्न डेटा मॉडल पेश करते हैं, जैसे दस्तावेज़-उन्मुख, कुंजी-मूल्य, स्तंभ और ग्राफ़ डेटाबेस। उदाहरणों में MongoDB, Cassandra, Couchbase और Redis शामिल हैं।
3. न्यूएसक्यूएल डेटाबेस: पारंपरिक संबंधपरक डेटाबेस के लाभों को NoSQL समाधानों की स्केलेबिलिटी और लचीलेपन के साथ संयोजित करने का लक्ष्य। वे ACID अनुपालन को बनाए रखते हुए वितरित आर्किटेक्चर और बेहतर प्रदर्शन प्रदान करते हैं। NewSQL डेटाबेस ई-कॉमर्स और वित्तीय अनुप्रयोगों जैसे उच्च स्केलेबिलिटी और लेनदेन संबंधी अखंडता की आवश्यकता वाले परिदृश्यों को लक्षित करते हैं।

डेटाबेस का उपयोग:

1. लेन-देन संबंधी प्रसंस्करण: व्यवसायों के दैनिक संचालन, जैसे ऑनलाइन लेनदेन, इन्वेंट्री प्रबंधन और ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) को संभालना।
2. विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण: निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का समर्थन करने के लिए जटिल प्रश्न पूछना, डेटा विश्लेषण करना और रिपोर्ट तैयार करना। डेटा वेयरहाउस और विश्लेषणात्मक डेटाबेस विशेष रूप से इस उद्देश्य के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो बिजनेस इंटेलिजेंस और डेटा एनालिटिक्स के लिए कई स्रोतों से डेटा एकत्र और संसाधित करते हैं।
3. सामग्री प्रबंधन: सामग्री प्रबंधन प्रणालियों (सीएमएस) और दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस में डिजिटल सामग्री, जैसे दस्तावेज़, चित्र, वीडियो और वेब पेज को संग्रहीत और प्रबंधित करना।

 

डेटा वेयरहाउस क्या है?

डेटा वेयरहाउस के घटक:

1. एक्सट्रेक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड (ईटीएल) प्रक्रिया: ईटीएल प्रक्रिया विभिन्न स्रोत प्रणालियों से डेटा निकालने, उसे एक सुसंगत प्रारूप में बदलने और डेटा वेयरहाउस में लोड करने के लिए जिम्मेदार है। इस प्रक्रिया में स्थिरता और गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए डेटा की सफाई, एकत्रीकरण और पुनर्गठन शामिल है।
2. आधार सामग्री भंडारण: डेटा वेयरहाउस विश्लेषणात्मक पूछताछ और रिपोर्टिंग के लिए अनुकूलित प्रारूप में संरचित, ऐतिहासिक डेटा संग्रहीत करते हैं। वे आमतौर पर डेटा को बहुआयामी विश्लेषण की सुविधा प्रदान करने वाले तरीके से व्यवस्थित करने के लिए एक आयामी मॉडल का उपयोग करते हैं, जिसमें तथ्य तालिकाएं और आयाम तालिकाएं शामिल होती हैं।
3. मेटाडेटा रिपोजिटरी: मेटाडेटा, या डेटा के बारे में डेटा, डेटा वेयरहाउस में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसमें स्रोत प्रणालियों, डेटा परिवर्तनों, डेटा परिभाषाओं और विभिन्न डेटा तत्वों के बीच संबंधों के बारे में जानकारी शामिल है। एक मेटाडेटा रिपॉजिटरी इस जानकारी को केंद्रीकृत करती है, जो वेयरहाउस में संग्रहीत डेटा को समझने और व्याख्या करने के लिए मूल्यवान संदर्भ प्रदान करती है।
4. OLAP (ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण) इंजन: OLAP इंजन उपयोगकर्ताओं को वेयरहाउस में संग्रहीत डेटा का जटिल बहुआयामी विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। वे विभिन्न आयामों में रुझानों, पैटर्न और संबंधों का पता लगाने के लिए स्लाइसिंग, डाइसिंग, ड्रिलिंग डाउन और डेटा को रोल अप करने जैसे कार्यों का समर्थन करते हैं।

डेटा वेयरहाउस के प्रकार:

1. एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस (EDW): एक EDW पूरे संगठन से एकीकृत डेटा के लिए एक व्यापक भंडार के रूप में कार्य करता है। यह विभिन्न परिचालन प्रणालियों और विभागों से डेटा को समेकित करता है, जो रणनीतिक निर्णय लेने के लिए संगठन के डेटा का एक एकीकृत दृश्य प्रदान करता है।
2. डेटा मार्ट: डेटा मार्ट एक एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस का एक सबसेट है, जो एक विशिष्ट व्यावसायिक फ़ंक्शन, विभाग या उपयोगकर्ता समूह पर केंद्रित होता है। डेटा मार्ट को उनके लक्षित दर्शकों की अद्वितीय रिपोर्टिंग और विश्लेषण आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो डेटा एक्सेस और विश्लेषण के लिए अधिक अनुरूप और सुव्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करता है।
3. ऑपरेशनल डेटा स्टोर (ODS): ओडीएस एक डेटाबेस है जो वास्तविक समय में कई परिचालन प्रणालियों से डेटा को एकीकृत करता है। हालाँकि यह पूरी तरह से एक डेटा वेयरहाउस नहीं है, एक ओडीएस परिचालन डेटा के लिए एक स्टेजिंग क्षेत्र के रूप में कार्य करता है, इससे पहले कि इसे आगे संसाधित किया जाए और विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए डेटा वेयरहाउस में लोड किया जाए।

डेटा वेयरहाउस का उपयोग:

1. बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई): डेटा वेयरहाउस व्यावसायिक खुफिया पहल के महत्वपूर्ण घटक हैं, जो रिपोर्टिंग, डैशबोर्ड और तदर्थ विश्लेषण के लिए आधार प्रदान करते हैं। अलग-अलग स्रोतों से डेटा को समेकित करके, डेटा वेयरहाउस संगठनों को उनके व्यवसाय संचालन, प्रदर्शन और रुझानों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाते हैं।
2. निर्णय का समर्थन: डेटा वेयरहाउस व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं और निर्णय निर्माताओं को समय पर, सटीक और प्रासंगिक जानकारी प्रदान करके निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का समर्थन करते हैं। ऐतिहासिक और वर्तमान डेटा का विश्लेषण करके, संगठन रणनीतिक निर्णयों को सूचित करने और व्यावसायिक सफलता को आगे बढ़ाने के लिए पैटर्न, रुझान और आउटलेर्स की पहचान कर सकते हैं।
3. भविष्य बतानेवाला विश्लेषक: डेटा वेयरहाउस भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लिए मूल्यवान संसाधनों के रूप में काम करते हैं, जो संगठनों को ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य के रुझानों, व्यवहारों और परिणामों का पूर्वानुमान लगाने में सक्षम बनाते हैं। उन्नत विश्लेषण तकनीकों और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाकर, संगठन छिपी हुई अंतर्दृष्टि को उजागर कर सकते हैं और अपनी व्यावसायिक रणनीतियों का मार्गदर्शन करने के लिए डेटा-संचालित भविष्यवाणियां कर सकते हैं।

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डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस के बीच मुख्य अंतर

1. उद्देश्य:
   • डेटाबेस: मुख्य रूप से लेन-देन प्रसंस्करण के लिए उपयोग किया जाता है, जो वास्तविक समय में परिचालन डेटा को संग्रहीत करने, पुनर्प्राप्त करने और प्रबंधित करने पर ध्यान केंद्रित करता है।
   • डेटा वेयरहाउस: विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण, रिपोर्टिंग, पूछताछ और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का समर्थन करने के लिए कई स्रोतों से डेटा को समेकित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
2. डेटा संरचना:
   • डेटाबेस: आमतौर पर अतिरेक को कम करने और लेन-देन संबंधी संचालन के लिए उपयुक्त डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए डेटा को सामान्यीकृत प्रारूप में व्यवस्थित करता है।
   • डेटा वेयरहाउस: डेटा पुनर्प्राप्ति और विश्लेषण को अनुकूलित करने, जटिल प्रश्नों और बहुआयामी विश्लेषण की सुविधा के लिए एक असामान्य या आयामी मॉडल का उपयोग करता है।
3. उपयोग:
   • डेटाबेस: दिन-प्रतिदिन के कार्यों, जैसे ऑनलाइन लेनदेन, इन्वेंट्री प्रबंधन और ग्राहक इंटरैक्शन के लिए आदर्श।
   • डेटा वेयरहाउस: रणनीतिक निर्णय लेने, व्यावसायिक बुद्धिमत्ता और डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है, जो उपयोगकर्ताओं को ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने और सूचित निर्णय लेने के लिए अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
4. डेटा एकीकरण:
   • डेटाबेस: इसमें एक स्रोत या एप्लिकेशन से डेटा शामिल हो सकता है, जो एक विशिष्ट परिचालन डोमेन के भीतर वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग पर केंद्रित होता है।
   • डेटा वेयरहाउस: संगठन भर में कई स्रोतों से डेटा को एकीकृत करता है, जिसमें परिचालन प्रणाली, बाहरी स्रोत और विरासत प्रणाली शामिल हैं, जो विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए एंटरप्राइज़ डेटा का एक एकीकृत दृश्य प्रदान करता है।
5. प्रदर्शन अनुकूलन:
   • डेटाबेस: समवर्ती नियंत्रण, लेनदेन प्रबंधन और डेटा स्थिरता पर जोर देते हुए लेनदेन संबंधी प्रदर्शन के लिए अनुकूलित।
   • डेटा वेयरहाउस: विश्लेषणात्मक प्रदर्शन के लिए अनुकूलित, निर्णय समर्थन और व्यावसायिक खुफिया पहल की सुविधा के लिए जटिल प्रश्नों, एकत्रीकरण और बहुआयामी विश्लेषण का समर्थन करना।
6. डेटा मॉडल:
   • डेटाबेस: आमतौर पर सामान्यीकृत तालिकाओं के साथ एक संबंधपरक मॉडल का उपयोग किया जाता है, जो डेटा स्थिरता, अखंडता और संदर्भात्मक अखंडता पर जोर देता है।
   • डेटा वेयरहाउस: तथ्य तालिकाओं और आयाम तालिकाओं के साथ एक आयामी मॉडल का उपयोग करता है, जो विभिन्न आयामों और मैट्रिक्स में कुशल पूछताछ और विश्लेषण के लिए डेटा को व्यवस्थित करने पर ध्यान केंद्रित करता है।

संदर्भ

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

अंतिम अद्यतन: 07 मार्च, 2024