База данных против хранилища данных: разница и сравнение

База данных — это структурированный набор данных, организованный для эффективного поиска, хранения и управления, обычно используемый для обработки транзакций. С другой стороны, хранилище данных — это централизованное хранилище, которое объединяет данные из нескольких источников для поддержки процессов аналитической отчетности, запросов и принятия решений, часто оптимизированное для сложных запросов и анализа данных с упором на исторические и агрегированные данные.

Основные выводы

1. Базы данных хранят и управляют текущими оперативными данными; хранилища данных консолидируют исторические и аналитические данные для принятия решений.
2. Базы данных поддерживают обработку транзакций (OLTP); хранилища данных облегчают аналитическую обработку (OLAP).
3. Базы данных оптимизированы для быстрого поиска и обновления данных; Хранилища данных предназначены для эффективных запросов и отчетов по большим наборам данных.

База данных против хранилища данных

Разница между База данных и хранилище данных заключается в том, что база данных используется для записи данных или информации, а хранилище данных в основном используется для анализа данных.

Однако вышеперечисленное — не единственное отличие. Сравнение обоих терминов по конкретным параметрам может пролить свет на тонкие аспекты:

---

 

Сравнительная таблица

Особенность	База данных	Хранилище данных
Основная функция	Храните данные и управляйте ими для повседневных операций.	Анализируйте исторические данные на предмет тенденций и идей.
Структура данных	Оптимизирован для быстрого поиска и изменения (CRUD – создание, чтение, обновление, удаление).	Оптимизирован для сложных запросов и анализа (OLAP – онлайн-аналитическая обработка).
Валюта данных	В основном текущие данные	В первую очередь исторические и интегрированные данные из различных источников.
Схема	Высокая нормализация для минимизации избыточности	Часто денормализуется для повышения производительности запросов для анализа.
Updates	Частые обновления по мере совершения транзакций	Периодические обновления (пакетная обработка)
Пользователи	Оперативные приложения, отдельные пользователи	Бизнес-аналитики, специалисты по данным, руководители
Безопасность	Основное внимание уделяется целостности данных и контролю доступа для конкретных пользователей.	Основное внимание уделяется управлению данными и контролю доступа для аналитических целей.
Многогранность	Проще проектировать и управлять	Более сложно проектировать, внедрять и поддерживать из-за интеграции и преобразования данных.
Цена	Более низкая стоимость благодаря меньшему размеру и более простой инфраструктуре	Более высокая стоимость из-за больших требований к хранению и вычислительной мощности.

---

 

Что такое база данных?

Компоненты базы данных:

1. Данные: Основной компонент базы данных, включающий в себя фактическую информацию, хранящуюся в ней. Данные могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными, в зависимости от конкретных требований системы базы данных.
2. Система управления базами данных (СУБД): Программное обеспечение, отвечающее за управление базой данных. Он облегчает взаимодействие с базой данных, включая вставку, извлечение, обновление и удаление данных. Популярные СУБД включают MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server и MongoDB, каждая из которых предлагает различные функции и возможности.
3. Схема: Определяет структуру и организацию данных в базе данных. Он включает в себя таблицы, поля, типы данных, связи, ограничения и другие спецификации, которые определяют, как данные хранятся и к которым осуществляется доступ.
4. Запросы: Команды, используемые для получения, манипулирования и управления данными в базе данных. Запросы пишутся на специальном языке запросов, поддерживаемом СУБД, например SQL (язык структурированных запросов), который широко используется для реляционных баз данных.

Типы баз данных:

1. Реляционные базы данных: Организуйте данные в таблицы со строками и столбцами, устанавливая связи между различными объектами. Они придерживаются принципов ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность) для обеспечения целостности и надежности данных. Примеры включают MySQL, PostgreSQL, SQL Server и базу данных Oracle.
2. Базы данных NoSQL: Предназначен для обработки больших объемов неструктурированных или полуструктурированных данных с гибкостью и масштабируемостью. Они отходят от жесткой структуры реляционных баз данных и предлагают различные модели данных, такие как документно-ориентированные, ключ-значения, столбчатые и графовые базы данных. Примеры включают MongoDB, Cassandra, Couchbase и Redis.
3. Базы данных NewSQL: Стремитесь объединить преимущества традиционных реляционных баз данных с масштабируемостью и гибкостью решений NoSQL. Они обеспечивают распределенную архитектуру и повышенную производительность, сохраняя при этом соответствие требованиям ACID. Базы данных NewSQL предназначены для сценариев, требующих высокой масштабируемости и целостности транзакций, таких как электронная коммерция и финансовые приложения.

Использование баз данных:

1. Транзакционная обработка: Управление повседневными операциями бизнеса, такими как онлайн-транзакции, управление запасами и управление взаимоотношениями с клиентами (CRM).
2. Аналитическая обработка: Выполнение сложных запросов, анализ данных и создание отчетов для поддержки процессов принятия решений. Хранилища данных и аналитические базы данных специально разработаны для этой цели, объединяя и обрабатывая данные из нескольких источников для бизнес-аналитики и анализа данных.
3. Управление содержанием: Хранение и управление цифровым контентом, таким как документы, изображения, видео и веб-страницы, в системах управления контентом (CMS) и базах данных, ориентированных на документы.

 

Что такое хранилище данных?

Компоненты хранилища данных:

1. Процесс извлечения, преобразования, загрузки (ETL): Процесс ETL отвечает за извлечение данных из различных исходных систем, преобразование их в согласованный формат и загрузку в хранилище данных. Этот процесс включает очистку, агрегирование и реструктуризацию данных для обеспечения согласованности и качества.
2. Хранилище данных: Хранилища данных хранят структурированные исторические данные в формате, оптимизированном для аналитических запросов и отчетов. Обычно они используют многомерную модель, состоящую из таблиц фактов и таблиц измерений, для организации данных таким образом, чтобы облегчить многомерный анализ.
3. Репозиторий метаданных: Метаданные или данные о данных играют решающую роль в хранилищах данных. Он включает информацию об исходных системах, преобразованиях данных, определениях данных и связях между различными элементами данных. Репозиторий метаданных централизует эту информацию, предоставляя ценный контекст для понимания и интерпретации данных, хранящихся в хранилище.
4. Механизм OLAP (онлайн-аналитическая обработка): Механизмы OLAP позволяют пользователям выполнять сложный многомерный анализ данных, хранящихся в хранилище. Они поддерживают такие операции, как нарезка, детализация и объединение данных для изучения тенденций, закономерностей и взаимосвязей в различных измерениях.

Типы хранилищ данных:

1. Хранилище корпоративных данных (EDW): EDW служит комплексным хранилищем интегрированных данных всей организации. Он консолидирует данные из различных операционных систем и отделов, обеспечивая единое представление данных организации для принятия стратегических решений.
2. Витрина данных: Витрина данных — это часть корпоративного хранилища данных, ориентированная на конкретную бизнес-функцию, отдел или группу пользователей. Витрины данных предназначены для удовлетворения уникальных потребностей целевой аудитории в отчетности и анализе, обеспечивая более индивидуальный и оптимизированный подход к доступу и анализу данных.
3. Хранилище оперативных данных (ODS): ODS — это база данных, которая объединяет данные из нескольких операционных систем практически в реальном времени. Хотя ODS не является строго хранилищем данных, он служит промежуточной площадкой для операционных данных перед их дальнейшей обработкой и загрузкой в ​​хранилище данных для аналитических целей.

Использование хранилищ данных:

1. Бизнес-аналитика (BI): Хранилища данных являются важнейшими компонентами инициатив бизнес-аналитики, обеспечивая основу для отчетности, информационных панелей и специального анализа. Объединяя данные из разрозненных источников, хранилища данных позволяют организациям получить представление о своих бизнес-операциях, производительности и тенденциях.
2. Поддержка при принятии решения: Хранилища данных поддерживают процессы принятия решений, предоставляя своевременную, точную и актуальную информацию бизнес-пользователям и лицам, принимающим решения. Анализируя исторические и текущие данные, организации могут выявлять закономерности, тенденции и отклонения для принятия стратегических решений и достижения успеха в бизнесе.
3. Предиктивная аналитика: Хранилища данных служат ценными ресурсами для прогнозной аналитики, позволяя организациям прогнозировать будущие тенденции, поведение и результаты на основе исторических данных. Используя передовые методы аналитики и алгоритмы машинного обучения, организации могут раскрывать скрытую информацию и делать прогнозы на основе данных для определения своих бизнес-стратегий.

---

Основные различия между базой данных и хранилищем данных

1. Цель:
   • База данных: В основном используется для обработки транзакций с упором на хранение, получение и управление операционными данными в режиме реального времени.
   • Хранилище данных: Предназначен для аналитической обработки, консолидации данных из нескольких источников для поддержки процессов отчетности, запросов и принятия решений.
2. Структура данных:
   • База данных: Обычно организует данные в нормализованном формате, чтобы минимизировать избыточность и обеспечить целостность данных, подходящую для транзакционных операций.
   • Хранилище данных: Использует денормализованную или многомерную модель для оптимизации поиска и анализа данных, облегчения выполнения сложных запросов и многомерного анализа.
3. Применение:
   • База данных: Идеально подходит для повседневных операций, таких как онлайн-транзакции, управление запасами и взаимодействие с клиентами.
   • Хранилище данных: Используется для принятия стратегических решений, бизнес-аналитики и анализа данных, позволяя пользователям анализировать исторические данные и получать информацию для принятия обоснованных решений.
4. Интеграция данных:
   • База данных: Может содержать данные из одного источника или приложения с упором на обработку данных в реальном времени в конкретной операционной области.
   • Хранилище данных: Интегрирует данные из нескольких источников в организации, включая операционные системы, внешние источники и устаревшие системы, обеспечивая единое представление корпоративных данных для аналитических целей.
5. Оптимизация производительности:
   • База данных: Оптимизирован для производительности транзакций, уделяя особое внимание управлению параллелизмом, управлению транзакциями и согласованности данных.
   • Хранилище данных: Оптимизирован для аналитической производительности, поддерживает сложные запросы, агрегирование и многомерный анализ для облегчения поддержки принятия решений и инициатив бизнес-аналитики.
6. Модель данных:
   • База данных: Обычно использует реляционную модель с нормализованными таблицами, уделяя особое внимание согласованности, целостности и ссылочной целостности данных.
   • Хранилище данных: Использует многомерную модель с таблицами фактов и таблицами измерений, уделяя особое внимание организации данных для эффективного запроса и анализа по различным измерениям и показателям.

Рекомендации

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