Baza podataka protiv skladišta podataka: razlika i usporedba

Baza podataka je strukturirana zbirka podataka organizirana za učinkovito pronalaženje, pohranu i upravljanje, koja se obično koristi za obradu transakcija. S druge strane, skladište podataka je centralizirano spremište koje integrira podatke iz više izvora kako bi podržalo analitičko izvješćivanje, postavljanje upita i procese donošenja odluka, često optimizirano za složene upite i analizu podataka, s fokusom na povijesne i agregirane podatke.

Ključni za poneti

1. Baze podataka pohranjuju i upravljaju tekućim, operativnim podacima; skladišta podataka konsolidiraju povijesne i analitičke podatke za donošenje odluka.
2. Baze podataka podržavaju transakcijsku obradu (OLTP); skladišta podataka olakšavaju analitičku obradu (OLAP).
3. Baze podataka su optimizirane za brzo pronalaženje i ažuriranje podataka; skladišta podataka dizajnirana su za učinkovito postavljanje upita i izvješćivanje o velikim skupovima podataka.

Baza podataka vs skladište podataka

Razlika između Baza podataka i Data Warehouse je da se baza podataka koristi za bilježenje podataka ili informacija, dok se Data Warehouse prvenstveno koristi za analizu podataka.

Međutim, gore navedeno nije jedina razlika. Usporedba između oba pojma na određenim parametrima može rasvijetliti suptilne aspekte:

---

 

Tabela za usporedbu

svojstvo	Baza podataka	Skladište podataka
Primarna funkcija	Pohranite i upravljajte podacima za svakodnevne operacije	Analizirajte povijesne podatke za trendove i uvide
Struktura podataka	Optimizirano za brzo dohvaćanje i modificiranje (CRUD – stvaranje, čitanje, ažuriranje, brisanje)	Optimizirano za složene upite i analize (OLAP – online analitička obrada)
Valuta podataka	Prvenstveno aktualni podaci	Prvenstveno povijesni i objedinjeni podaci iz raznih izvora
Shema	Visoko normaliziran kako bi se smanjila redundantnost	Često se denormalizira radi poboljšanja izvedbe upita za analizu
Ažuriranja	Česta ažuriranja kako se događaju transakcije	Periodična ažuriranja (skupna obrada)
korisnici	Operativne aplikacije, individualni korisnici	Poslovni analitičari, podatkovni znanstvenici, rukovoditelji
Sigurnost	Fokusira se na integritet podataka i kontrolu pristupa za određene korisnike	Fokusira se na upravljanje podacima i kontrolu pristupa u analitičke svrhe
Složenost	Jednostavniji za dizajn i upravljanje	Složeniji za dizajn, implementaciju i održavanje zbog integracije i transformacije podataka
Koštati	Niži trošak zbog manje veličine i jednostavnije infrastrukture	Veći trošak zbog većih zahtjeva za pohranom i procesorskom snagom

---

 

Što je baza podataka?

Komponente baze podataka:

1. Podaci: Osnovna komponenta baze podataka, koja obuhvaća stvarne informacije pohranjene u njoj. Podaci mogu biti strukturirani, polustrukturirani ili nestrukturirani, ovisno o specifičnim zahtjevima sustava baze podataka.
2. Sustav upravljanja bazom podataka (DBMS): Softver odgovoran za upravljanje bazom podataka. Olakšava interakciju s bazom podataka, uključujući umetanje podataka, dohvaćanje, ažuriranje i brisanje. Popularni DBMS-ovi uključuju MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server i MongoDB, a svaki nudi različite značajke i mogućnosti.
3. Shema: Definira strukturu i organizaciju podataka unutar baze podataka. Uključuje tablice, polja, vrste podataka, odnose, ograničenja i druge specifikacije koje upravljaju načinom na koji se podaci pohranjuju i kako im se pristupa.
4. Upiti: Naredbe koje se koriste za dohvaćanje, manipuliranje i upravljanje podacima unutar baze podataka. Upiti se pišu na određenom upitnom jeziku koji podržava DBMS, kao što je SQL (Structured Query Language), koji se široko koristi za relacijske baze podataka.

Vrste baza podataka:

1. Relacijske baze podataka: Organizirajte podatke u tablice s redovima i stupcima, uspostavljajući odnose između različitih entiteta. Pridržavaju se načela ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) kako bi osigurali integritet i pouzdanost podataka. Primjeri uključuju MySQL, PostgreSQL, SQL Server i Oracle Database.
2. NoSQL baze podataka: Dizajniran za rukovanje velikim količinama nestrukturiranih ili polustrukturiranih podataka uz fleksibilnost i skalabilnost. Odstupaju od krute strukture relacijskih baza podataka i nude različite modele podataka, kao što su baze podataka orijentirane na dokumente, baze podataka ključ-vrijednost, stupčaste i grafove. Primjeri uključuju MongoDB, Cassandra, Couchbase i Redis.
3. NewSQL baze podataka: Ciljajte kombinirati prednosti tradicionalnih relacijskih baza podataka sa skalabilnošću i fleksibilnošću NoSQL rješenja. Oni pružaju distribuiranu arhitekturu i poboljšanu izvedbu uz održavanje usklađenosti s ACID-om. NewSQL baze podataka ciljaju scenarije koji zahtijevaju visoku skalabilnost i transakcijski integritet, kao što su e-trgovina i financijske aplikacije.

Upotreba baza podataka:

1. Transakcijska obrada: Rukovanje svakodnevnim poslovnim operacijama, kao što su online transakcije, upravljanje zalihama i upravljanje odnosima s kupcima (CRM).
2. Analitička obrada: Izvođenje složenih upita, analiza podataka i generiranje izvješća za podršku procesima donošenja odluka. Skladišta podataka i analitičke baze podataka posebno su dizajnirane za ovu svrhu, agregiraju i obrađuju podatke iz više izvora za poslovnu inteligenciju i analitiku podataka.
3. Upravljanje sadržajem: Pohranjivanje i upravljanje digitalnim sadržajem, kao što su dokumenti, slike, video zapisi i web stranice, u sustavima za upravljanje sadržajem (CMS) i bazama podataka usmjerenim na dokumente.

 

Što je Data Warehouse?

Komponente skladišta podataka:

1. Ekstrakt, transformacija, učitavanje (ETL) proces: ETL proces odgovoran je za izdvajanje podataka iz različitih izvornih sustava, njihovu transformaciju u konzistentan format i njihovo učitavanje u skladište podataka. Ovaj proces uključuje čišćenje, prikupljanje i restrukturiranje podataka kako bi se osigurala dosljednost i kvaliteta.
2. Pohrana podataka: Skladišta podataka pohranjuju strukturirane povijesne podatke u formatu optimiziranom za analitičko postavljanje upita i izvješćivanje. Oni obično koriste dimenzionalni model koji se sastoji od tablica činjenica i dimenzijskih tablica za organiziranje podataka na način koji olakšava višedimenzionalnu analizu.
3. Repozitorij metapodataka: Metapodaci, odnosno podaci o podacima, igraju ključnu ulogu u skladištima podataka. Uključuje informacije o izvornim sustavima, transformacijama podataka, definicijama podataka i odnosima između različitih elemenata podataka. Repozitorij metapodataka centralizira ove informacije, pružajući vrijedan kontekst za razumijevanje i tumačenje podataka pohranjenih u skladištu.
4. OLAP (online analitička obrada) motor: OLAP motori omogućuju korisnicima izvođenje složene višedimenzionalne analize podataka pohranjenih u skladištu. Podržavaju operacije kao što su rezanje, rezanje na kockice, bušenje i skupljanje podataka za istraživanje trendova, obrazaca i odnosa u različitim dimenzijama.

Vrste skladišta podataka:

1. Enterprise Data Warehouse (EDW): EDW služi kao sveobuhvatno spremište integriranih podataka iz cijele organizacije. Konsolidira podatke iz različitih operativnih sustava i odjela, pružajući objedinjeni prikaz podataka organizacije za strateško donošenje odluka.
2. Podatkovna baza: Podatkovna trgovina podskup je skladišta podataka poduzeća, fokusirana na određenu poslovnu funkciju, odjel ili skupinu korisnika. Trgovine podacima osmišljene su kako bi zadovoljile jedinstvene potrebe izvješćivanja i analize svoje ciljane publike, pružajući prilagođeniji i jednostavniji pristup pristupu i analizi podataka.
3. Operativna pohrana podataka (ODS): ODS je baza podataka koja integrira podatke iz više operativnih sustava u gotovo stvarnom vremenu. Iako nije striktno skladište podataka, ODS služi kao pripremno područje za operativne podatke prije nego što se dalje obrade i učitaju u skladište podataka u analitičke svrhe.

Upotreba skladišta podataka:

1. Poslovna inteligencija (BI): Skladišta podataka kritične su komponente inicijativa poslovne inteligencije, osiguravajući temelj za izvješćivanje, nadzorne ploče i ad-hoc analizu. Konsolidacijom podataka iz različitih izvora, skladišta podataka omogućuju organizacijama da steknu uvid u svoje poslovne operacije, učinak i trendove.
2. Podrška pri odlučivanju: Skladišta podataka podržavaju procese donošenja odluka pružajući pravovremene, točne i relevantne informacije poslovnim korisnicima i donositeljima odluka. Analizom povijesnih i trenutnih podataka, organizacije mogu identificirati obrasce, trendove i ekstremne vrijednosti kako bi donijele strateške odluke i potaknule poslovni uspjeh.
3. Predvidljiva analitika: Skladišta podataka služe kao vrijedni resursi za prediktivnu analitiku, omogućujući organizacijama predviđanje budućih trendova, ponašanja i ishoda na temelju povijesnih podataka. Korištenjem naprednih analitičkih tehnika i algoritama strojnog učenja, organizacije mogu otkriti skrivene uvide i izraditi predviđanja na temelju podataka za usmjeravanje svojih poslovnih strategija.

---

Glavne razlike između baze podataka i skladišta podataka

1. Svrha:
   • Baza podataka: Primarno se koristi za transakcijsku obradu, fokusirajući se na pohranjivanje, dohvaćanje i upravljanje operativnim podacima u stvarnom vremenu.
   • Skladište podataka: Dizajniran za analitičku obradu, konsolidaciju podataka iz više izvora za podršku procesima izvješćivanja, postavljanja upita i donošenja odluka.
2. Struktura podataka:
   • Baza podataka: Obično organizira podatke u normaliziranom formatu kako bi smanjio redundantnost i osigurao integritet podataka, prikladan za transakcijske operacije.
   • Skladište podataka: Koristi denormalizirani ili dimenzionalni model za optimizaciju dohvaćanja i analize podataka, olakšavajući složene upite i višedimenzionalnu analizu.
3. Upotreba:
   • Baza podataka: Idealno za svakodnevne operacije, kao što su online transakcije, upravljanje zalihama i interakcije s klijentima.
   • Skladište podataka: Koristi se za strateško donošenje odluka, poslovnu inteligenciju i analitiku podataka, omogućujući korisnicima analizu povijesnih podataka i izvlačenje uvida za informirano donošenje odluka.
4. Integracija podataka:
   • Baza podataka: Može sadržavati podatke iz jednog izvora ili aplikacije, fokusirajući se na obradu podataka u stvarnom vremenu unutar određene operativne domene.
   • Skladište podataka: Integrira podatke iz više izvora u cijeloj organizaciji, uključujući operativne sustave, vanjske izvore i naslijeđene sustave, pružajući objedinjeni prikaz podataka poduzeća u analitičke svrhe.
5. Optimizacija performansi:
   • Baza podataka: Optimizirano za transakcijske performanse, s naglaskom na kontrolu istovremenosti, upravljanje transakcijama i dosljednost podataka.
   • Skladište podataka: Optimiziran za analitičku izvedbu, podržava složene upite, agregacije i višedimenzionalnu analizu kako bi se olakšala podrška odlučivanju i inicijative poslovne inteligencije.
6. Podatkovni model:
   • Baza podataka: Obično koristi relacijski model s normaliziranim tablicama, naglašavajući dosljednost podataka, integritet i referentni integritet.
   • Skladište podataka: Koristi dimenzionalni model s tablicama činjenica i dimenzijskim tablicama, fokusirajući se na organiziranje podataka za učinkovito postavljanje upita i analizu kroz različite dimenzije i metrike.

Reference

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

Zadnje ažuriranje: 07. ožujka 2024