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.

Киш против суфле 37

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


 

Сравнительная таблица

ОсобенностьБаза данныхХранилище данных
Основная функцияХраните данные и управляйте ими для повседневных операций.Анализируйте исторические данные на предмет тенденций и идей.
Структура данныхОптимизирован для быстрого поиска и изменения (CRUD – создание, чтение, обновление, удаление).Оптимизирован для сложных запросов и анализа (OLAP – онлайн-аналитическая обработка).
Валюта данныхВ основном текущие данныеВ первую очередь исторические и интегрированные данные из различных источников.
СхемаВысокая нормализация для минимизации избыточностиЧасто денормализуется для повышения производительности запросов для анализа.
UpdatesЧастые обновления по мере совершения транзакцийПериодические обновления (пакетная обработка)
ПользователиОперативные приложения, отдельные пользователиБизнес-аналитики, специалисты по данным, руководители
БезопасностьОсновное внимание уделяется целостности данных и контролю доступа для конкретных пользователей.Основное внимание уделяется управлению данными и контролю доступа для аналитических целей.
МногогранностьПроще проектировать и управлятьБолее сложно проектировать, внедрять и поддерживать из-за интеграции и преобразования данных.
ЦенаБолее низкая стоимость благодаря меньшему размеру и более простой инфраструктуреБолее 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.
Читайте также:  MetaMask против Crypto.com: разница и сравнение

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.
база данных
 

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.
Читайте также:  Как очистить кэш на телефонах Android: краткое руководство

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.
информационное хранилище

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.
Разница между базой данных и хранилищем данных
Рекомендации
  1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc2233405/
  2. https://bmcbioinformatic

Последнее обновление: 07 марта 2024 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

23 мысли о «База данных и хранилище данных: разница и сравнение»

  1. Часть о минусах использования базы данных очень познавательна. Это подчеркивает потенциальный недостаток использования исключительно базы данных для принятия решений.

    Ответить
  2. Отличная статья. Разница между базами данных и хранилищами данных объяснена очень четко. Это очень информативно и полезно

    Ответить
  3. Статью можно рассматривать как вводное руководство по базам данных и хранилищам данных. Это принесет пользу новичкам в этой области.

    Ответить
  4. Не полностью согласен со сравнительной таблицей в статье. Кажется, это преувеличение различий между базами данных и хранилищами данных.

    Ответить
  5. В статье предлагается сбалансированный взгляд на базы данных и хранилища данных, подчеркивая преимущества и недостатки каждого из них.

    Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!