База података наспрам складишта података: разлика и поређење

База података је структурирана колекција података организована за ефикасно проналажење, складиштење и управљање, која се обично користи за обраду трансакција. С друге стране, складиште података је централизовано складиште које интегрише податке из више извора како би подржало аналитичко извештавање, упите и процесе доношења одлука, често оптимизовано за сложене упите и анализу података, са фокусом на историјске и агрегиране податке.

Кључне Такеаваис

1. Базе података чувају и управљају текућим, оперативним подацима; складишта података обједињују историјске и аналитичке податке за доношење одлука.
2. Базе података подржавају обраду трансакција (ОЛТП); складишта података олакшавају аналитичку обраду (ОЛАП).
3. Базе података су оптимизоване за брзо проналажење и ажурирање података; складишта података су дизајнирана за ефикасно испитивање и извештавање о великим скуповима података.

База података против складишта података

Разлика између База података и Дата Варехоусе је да се Датабасе користи за бележење података или информација, док се Дата Варехоусе првенствено користи за анализу података.

Међутим, горе наведено није једина разлика. Поређење између оба термина по специфичним параметрима може расветлити суптилне аспекте:

---

 

Упоредна табела

одлика	База података	Складиште података
Примарна функција	Чувајте и управљајте подацима за свакодневне операције	Анализирајте историјске податке за трендове и увиде
Структура података	Оптимизовано за брзо проналажење и модификацију (ЦРУД – креирање, читање, ажурирање, брисање)	Оптимизовано за сложене упите и анализу (ОЛАП – Аналитичка обрада на мрежи)
Валута података	Пре свега актуелни подаци	Пре свега историјски и интегрисани подаци из различитих извора
Схема	Високо нормализован да би се редундантност минимизирала	Често се денормализује ради побољшања перформанси упита за анализу
Ажурирање	Честа ажурирања како се трансакције дешавају	Периодична ажурирања (скупна обрада)
Корисници	Оперативне апликације, индивидуални корисници	Пословни аналитичари, научници података, руководиоци
безбедност	Фокусира се на интегритет података и контролу приступа за одређене кориснике	Фокусира се на управљање подацима и контролу приступа у аналитичке сврхе
Сложеност	Једноставније за дизајн и управљање	Сложенији за дизајн, имплементацију и одржавање због интеграције и трансформације података
трошак	Нижи трошкови због мање величине и једноставније инфраструктуре	Већа цена због већих захтева за складиштење и процесорске снаге

---

 

Шта је база података?

Компоненте базе података:

1. Подаци: Основна компонента базе података, која обухвата стварне информације ускладиштене у њој. Подаци могу бити структурирани, полуструктурирани или неструктурирани, у зависности од специфичних захтева система базе података.
2. Систем за управљање базом података (ДБМС): Софтвер одговоран за управљање базом података. Олакшава интеракцију са базом података, укључујући уметање, преузимање, ажурирање и брисање података. Популарни ДБМС-ови укључују МиСКЛ, ПостгреСКЛ, Орацле, СКЛ Сервер и МонгоДБ, од којих сваки нуди различите функције и могућности.
3. Шема: Дефинише структуру и организацију података унутар базе података. Укључује табеле, поља, типове података, односе, ограничења и друге спецификације које регулишу начин на који се подаци чувају и како им се приступа.
4. Упити: Команде које се користе за преузимање, манипулацију и управљање подацима унутар базе података. Упити су написани на специфичном језику упита који подржава ДБМС, као што је СКЛ (Струцтуред Куери Лангуаге), који се широко користи за релационе базе података.

Типови база података:

1. Релационе базе података: Организујте податке у табеле са редовима и колонама, успостављајући односе између различитих ентитета. Они се придржавају принципа АЦИД-а (атомичност, конзистентност, изолација, трајност) како би осигурали интегритет и поузданост података. Примери укључују МиСКЛ, ПостгреСКЛ, СКЛ Сервер и Орацле Датабасе.
2. НоСКЛ базе података: Дизајниран за руковање великим количинама неструктурираних или полуструктурираних података уз флексибилност и скалабилност. Они одступају од ригидне структуре релационих база података и нуде различите моделе података, као што су базе података оријентисане на документе, базе података кључ-вредност, колоне и графове. Примери укључују МонгоДБ, Цассандра, Цоуцхбасе и Редис.
3. НевСКЛ базе података: Циљајте да комбинујете предности традиционалних релационих база података са скалабилношћу и флексибилношћу НоСКЛ решења. Они обезбеђују дистрибуирану архитектуру и побољшане перформансе уз одржавање АЦИД усклађености. НевСКЛ базе података циљају сценарије који захтевају високу скалабилност и трансакциони интегритет, као што су е-трговина и финансијске апликације.

Употреба база података:

1. Трансакциона обрада: Руковање свакодневним операцијама предузећа, као што су онлајн трансакције, управљање залихама и управљање односима са клијентима (ЦРМ).
2. Аналитичка обрада: Извођење сложених упита, анализа података и генерисање извештаја који подржавају процесе доношења одлука. Складишта података и аналитичке базе података су посебно дизајниране за ову сврху, агрегирајући и обрађујући податке из више извора за пословну интелигенцију и аналитику података.
3. Менаџмент саџаја: Чување и управљање дигиталним садржајем, као што су документи, слике, видео записи и веб странице, у системима за управљање садржајем (ЦМС) и базама података оријентисаних на документе.

 

Шта је складиште података?

Компоненте складишта података:

1. Процес издвајања, трансформације, учитавања (ЕТЛ): ЕТЛ процес је одговоран за издвајање података из различитих изворних система, претварање у конзистентан формат и учитавање у складиште података. Овај процес укључује чишћење, агрегирање и реструктурирање података како би се осигурала конзистентност и квалитет.
2. Складиштење података: Складишта података чувају структуриране, историјске податке у формату оптимизованом за аналитичко испитивање и извештавање. Они обично користе димензионални модел, који се састоји од табела чињеница и табела димензија, да организују податке на начин који олакшава мултидимензионалну анализу.
3. Репозиторијум метаподатака: Метаподаци, или подаци о подацима, играју кључну улогу у складиштима података. Укључује информације о изворним системима, трансформацијама података, дефиницијама података и односима између различитих елемената података. Репозиторијум метаподатака централизује ове информације, пружајући вредан контекст за разумевање и тумачење података ускладиштених у складишту.
4. ОЛАП (онлајн аналитичка обрада) машина: ОЛАП мотори омогућавају корисницима да изврше сложену мултидимензионалну анализу података ускладиштених у складишту. Они подржавају операције као што су сечење, исецање на коцкице, бушење и сакупљање података ради истраживања трендова, образаца и односа у различитим димензијама.

Типови складишта података:

1. Складиште података предузећа (ЕДВ): ЕДВ служи као свеобухватно спремиште за интегрисане податке из целе организације. Он консолидује податке из различитих оперативних система и одељења, пружајући јединствен поглед на податке организације за стратешко одлучивање.
2. Дата Март: База података је подскуп складишта података предузећа, који се фокусира на одређену пословну функцију, одељење или групу корисника. Маркети са подацима су дизајнирани да задовоље јединствене потребе за извештавањем и анализом њихове циљне публике, пружајући прилагођенији и поједностављени приступ приступу подацима и анализи.
3. Складиште оперативних података (ОДС): ОДС је база података која интегрише податке из више оперативних система у скоро реалном времену. Иако није стриктно складиште података, ОДС служи као сценско подручје за оперативне податке пре него што се даље обрађују и учитавају у складиште података за аналитичке сврхе.

Употреба складишта података:

1. Пословна интелигенција (БИ): Складишта података су критичне компоненте иницијатива пословне интелигенције, пружајући основу за извештавање, контролне табле и ад-хоц анализу. Консолидацијом података из различитих извора, складишта података омогућавају организацијама да стекну увид у своје пословне операције, учинак и трендове.
2. Подршка одлучивању: Складишта података подржавају процесе доношења одлука пружајући правовремене, тачне и релевантне информације пословним корисницима и доносиоцима одлука. Анализом историјских и тренутних података, организације могу да идентификују обрасце, трендове и одступања како би информисале о стратешким одлукама и подстакле пословни успех.
3. Предиктивна аналитика: Складишта података служе као драгоцени ресурси за предиктивну аналитику, омогућавајући организацијама да предвиде будуће трендове, понашања и исходе на основу историјских података. Коришћењем напредних техника аналитике и алгоритама машинског учења, организације могу открити скривене увиде и направити предвиђања заснована на подацима како би усмеравала своје пословне стратегије.

---

Главне разлике између базе података и складишта података

1. Намена:
   • База података: Првенствено се користи за обраду трансакција, фокусирајући се на складиштење, преузимање и управљање оперативним подацима у реалном времену.
   • Складиште података: Дизајниран за аналитичку обраду, консолидацију података из више извора ради подршке процесима извештавања, постављања упита и доношења одлука.
2. Структура података:
   • База података: Обично организује податке у нормализованом формату како би се смањила редундантност и обезбедио интегритет података, погодан за трансакцијске операције.
   • Складиште података: Користи денормализовани или димензионални модел за оптимизацију проналажења и анализе података, олакшавајући сложене упите и вишедимензионалну анализу.
3. Употреба:
   • База података: Идеално за свакодневне операције, као што су онлајн трансакције, управљање залихама и интеракције са клијентима.
   • Складиште података: Користи се за стратешко доношење одлука, пословну интелигенцију и аналитику података, омогућавајући корисницима да анализирају историјске податке и извуку увиде за доношење одлука на основу информација.
4. Интеграција података:
   • База података: Може да садржи податке из једног извора или апликације, фокусирајући се на обраду података у реалном времену унутар одређеног оперативног домена.
   • Складиште података: Интегрише податке из више извора широм организације, укључујући оперативне системе, екстерне изворе и старе системе, обезбеђујући обједињен поглед на податке предузећа за аналитичке сврхе.
5. Optimizacija performansi:
   • База података: Оптимизовано за перформансе трансакција, наглашавајући контролу истовремености, управљање трансакцијама и конзистентност података.
   • Складиште података: Оптимизован за аналитичке перформансе, подржава сложене упите, агрегације и вишедимензионалне анализе како би се олакшала подршка одлучивању и иницијативе пословне интелигенције.
6. Модел података:
   • База података: Обично користи релациони модел са нормализованим табелама, наглашавајући конзистентност података, интегритет и референтни интегритет.
   • Складиште података: Користи димензионални модел са табелама чињеница и табелама димензија, фокусирајући се на организовање података за ефикасно испитивање и анализу у различитим димензијама и метрикама.

Референце

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

Последње ажурирање: 07. март 2024