データベースとデータ ウェアハウス: 違いと比較

データベースは、効率的な検索、保存、管理のために編成された構造化されたデータのコレクションであり、通常はトランザクション処理に使用されます。一方、データ ウェアハウスは、分析レポート、クエリ、意思決定プロセスをサポートするために複数のソースからのデータを統合する集中リポジトリであり、多くの場合、履歴データと集計データに重点​​を置き、複雑なクエリやデータ分析用に最適化されています。

主要な取り組み

1. データベースは、現在の運用データを保存および管理します。 データ ウェアハウスは、意思決定のために履歴データと分析データを統合します。
2. データベースはトランザクション処理 (OLTP) をサポートします。 データ ウェアハウスは、分析処理 (OLAP) を容易にします。
3. データベースは、データの迅速な取得と更新のために最適化されています。 データ ウェアハウスは、大規模なデータ セットに対する効率的なクエリとレポート作成のために設計されています。

データベースとデータ ウェアハウス

違い データベース データウェアハウスは、データベースがデータまたは情報を記録するために使用されるのに対し、データウェアハウスは主にデータ分析に使用されます。

ただし、違いは上記だけではありません。 特定のパラメーターに関する両方の用語を比較すると、微妙な側面が明らかになります。

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比較表

機能	データベース	データウェアハウス
主な機能	日常業務のデータを保存および管理する	履歴データを分析して傾向と洞察を得る
データ構造	高速な取得と変更 (CRUD – 作成、読み取り、更新、削除) のために最適化されています。	複雑なクエリと分析用に最適化 (OLAP – オンライン分析処理)
データ通貨	主に現在のデータ	主にさまざまなソースからの履歴データと統合データ
スキーマ	冗長性を最小限に抑えるために高度に正規化されています	多くの場合、分析のクエリ パフォーマンスを向上させるために非正規化されます。
更新版	トランザクションが発生すると頻繁に更新される	定期更新（バッチ処理）
ユーザー	運用アプリケーション、個人ユーザー	ビジネス アナリスト、データ サイエンティスト、経営幹部
セキュリティ	データの整合性と特定のユーザーのアクセス制御に重点を置く	分析目的のデータガバナンスとアクセス制御に重点を置いています
複雑	設計と管理が簡単になる	データの統合と変換により、設計、実装、保守がより複雑になる
費用	小型化とシンプルなインフラストラクチャによるコストの削減	より大きなストレージ要件と処理能力によるコストの増加

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データベースとは何ですか？

データベースのコンポーネント:

1. 日付： データベースの中心となるコンポーネント。データベース内に保存されている実際の情報が含まれます。データは、データベース システムの特定の要件に応じて、構造化、半構造化、または非構造化にすることができます。
2. データベース管理システム (DBMS): データベースの管理を担当するソフトウェア。データの挿入、取得、更新、削除などのデータベースとの対話が容易になります。一般的な DBMS には、MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、MongoDB があり、それぞれがさまざまな機能を提供します。
3. スキーマ: データベース内のデータの構造と編成を定義します。これには、テーブル、フィールド、データ型、関係、制約、およびデータの保存方法とアクセス方法を制御するその他の仕様が含まれます。
4. クエリ: データベース内のデータを取得、操作、管理するために使用されるコマンド。クエリは、リレーショナル データベースで広く使用されている SQL (構造化クエリ言語) など、DBMS でサポートされている特定のクエリ言語で作成されます。

データベースの種類:

1. リレーショナル データベース: データを行と列を含むテーブルに編成し、異なるエンティティ間の関係を確立します。データの整合性と信頼性を確保するために、ACID (原子性、一貫性、分離、耐久性) の原則に準拠しています。例には、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle Database などがあります。
2. NoSQL データベース: 大量の非構造化データまたは半構造化データを柔軟性とスケーラビリティで処理できるように設計されています。これらは、リレーショナル データベースの厳格な構造から逸脱し、ドキュメント指向、キー値データベース、列形式データベース、グラフ データベースなどのさまざまなデータ モデルを提供します。例には、MongoDB、Cassandra、Couchbase、Redis などがあります。
3. NewSQL データベース: 従来のリレーショナル データベースの利点と、NoSQL ソリューションの拡張性および柔軟性を組み合わせることを目指します。これらは、ACID 準拠を維持しながら、分散アーキテクチャと向上したパフォーマンスを提供します。 NewSQL データベースは、電子商取引や金融アプリケーションなど、高いスケーラビリティとトランザクションの整合性が必要なシナリオをターゲットとしています。

データベースの用途:

1. トランザクション処理: オンライン取引、在庫管理、顧客関係管理 (CRM) などのビジネスの日常業務を処理します。
2. 分析処理: 複雑なクエリを実行し、データ分析を行い、意思決定プロセスをサポートするレポートを生成します。データ ウェアハウスと分析データベースはこの目的のために特別に設計されており、ビジネス インテリジェンスとデータ分析のために複数のソースからデータを集約して処理します。
3. コンテンツ管理： ドキュメント、画像、ビデオ、Web ページなどのデジタル コンテンツをコンテンツ管理システム (CMS) やドキュメント指向データベースに保存および管理します。

 

データウェアハウスとは何ですか？

データ ウェアハウスのコンポーネント:

1. 抽出、変換、ロード (ETL) プロセス: ETL プロセスは、さまざまなソース システムからデータを抽出し、一貫した形式に変換して、データ ウェアハウスにロードする役割を果たします。このプロセスには、一貫性と品質を確保するためのデータのクリーニング、集約、再構築が含まれます。
2. データストレージ： データ ウェアハウスは、構造化された履歴データを、分析クエリとレポート用に最適化された形式で保存します。通常、ファクト テーブルとディメンション テーブルで構成される次元モデルを使用して、多次元分析を容易にする方法でデータを整理します。
3. メタデータ リポジトリ: メタデータ、つまりデータに関するデータは、データ ウェアハウスにおいて重要な役割を果たします。これには、ソース システム、データ変換、データ定義、およびさまざまなデータ要素間の関係に関する情報が含まれます。メタデータ リポジトリはこの情報を一元管理し、ウェアハウスに保存されているデータを理解して解釈するための貴重なコンテキストを提供します。
4. OLAP (オンライン分析処理) エンジン: OLAP エンジンを使用すると、ユーザーはウェアハウスに保存されているデータの複雑な多次元分析を実行できます。データのスライス、ダイシング、ドリルダウン、ロールアップなどの操作をサポートし、さまざまな次元にわたる傾向、パターン、関係を調査します。

データ ウェアハウスの種類:

1. エンタープライズ データ ウェアハウス (EDW): EDW は、組織全体からの統合データの包括的なリポジトリとして機能します。さまざまな運用システムや部門からのデータを統合し、戦略的意思決定のための組織のデータの統一されたビューを提供します。
2. データ市場： データ マートは、特定のビジネス機能、部門、またはユーザー グループに焦点を当てたエンタープライズ データ ウェアハウスのサブセットです。データ マートは、対象ユーザーの固有のレポートと分析のニーズを満たすように設計されており、データ アクセスと分析に対する、よりカスタマイズされた合理化されたアプローチを提供します。
3. オペレーショナル データ ストア (ODS): ODS は、複数の運用システムからのデータをほぼリアルタイムで統合するデータベースです。 ODS は厳密にはデータ ウェアハウスではありませんが、運用データがさらに処理されて分析目的でデータ ウェアハウスにロードされる前の、運用データのステージング領域として機能します。

データ ウェアハウスの用途:

1. ビジネスインテリジェンス (BI): データ ウェアハウスはビジネス インテリジェンスへの取り組みの重要なコンポーネントであり、レポート、ダッシュボード、アドホック分析の基盤を提供します。データ ウェアハウスを使用すると、異種ソースからのデータを統合することで、組織は業務運営、パフォーマンス、傾向についての洞察を得ることができます。
2. 意思決定のサポート: データ ウェアハウスは、ビジネス ユーザーや意思決定者にタイムリーで正確な関連情報を提供することで、意思決定プロセスをサポートします。過去および現在のデータを分析することで、組織はパターン、傾向、異常値を特定し、戦略的な意思決定を行い、ビジネスの成功を促進できます。
3. 予測分析： データ ウェアハウスは予測分析の貴重なリソースとして機能し、組織が履歴データに基づいて将来の傾向、行動、結果を予測できるようになります。高度な分析技術と機械学習アルゴリズムを活用することで、組織は隠れた洞察を明らかにし、データに基づいた予測を行ってビジネス戦略を導くことができます。

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データベースとデータ ウェアハウスの主な違い

1. 目的：
   • データベース： 主にトランザクション処理に使用され、リアルタイムでの運用データの保存、取得、管理に重点が置かれています。
   • データウェアハウス： 分析処理用に設計されており、複数のソースからのデータを統合してレポート、クエリ、意思決定のプロセスをサポートします。
2. データ構造：
   • データベース： 通常、データを正規化された形式で整理して冗長性を最小限に抑え、トランザクション操作に適したデータの整合性を確保します。
   • データウェアハウス： 非正規化モデルまたは次元モデルを利用してデータの取得と分析を最適化し、複雑なクエリと多次元分析を容易にします。
3. 使用法：
   • データベース： オンライン取引、在庫管理、顧客対応などの日常業務に最適です。
   • データウェアハウス： 戦略的意思決定、ビジネス インテリジェンス、データ分析に使用され、ユーザーが履歴データを分析し、情報に基づいた意思決定のための洞察を導き出せるようにします。
4. データ統合：
   • データベース： 特定の運用ドメイン内でのリアルタイム データ処理に重点を置き、単一のソースまたはアプリケーションからのデータが含まれる場合があります。
   • データウェアハウス： 運用システム、外部ソース、レガシー システムなど、組織全体の複数のソースからのデータを統合し、分析目的でエンタープライズ データの統一されたビューを提供します。
5. パフォーマンスの最適化：
   • データベース： 同時実行制御、トランザクション管理、データの一貫性を重視して、トランザクションのパフォーマンスを最適化します。
   • データウェアハウス： 分析パフォーマンス向けに最適化されており、複雑なクエリ、集計、多次元分析をサポートして、意思決定サポートとビジネス インテリジェンスの取り組みを促進します。
6. データ・モデル：
   • データベース： 通常、正規化されたテーブルを使用したリレーショナル モデルを採用し、データの一貫性、整合性、参照整合性を重視します。
   • データウェアハウス： ファクト テーブルとディメンション テーブルを含むディメンション モデルを利用し、さまざまなディメンションとメトリクスにわたる効率的なクエリと分析のためのデータの整理に重点を置きます。

参考情報

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