База даних проти сховища даних: різниця та порівняння

База даних — це структурований набір даних, організований для ефективного пошуку, зберігання та керування, який зазвичай використовується для обробки транзакцій. З іншого боку, сховище даних — це централізоване сховище, яке об’єднує дані з багатьох джерел для підтримки аналітичних звітів, запитів і процесів прийняття рішень, часто оптимізованих для складних запитів і аналізу даних, з акцентом на історичні та зведені дані.

Ключові винесення

1. Бази даних зберігають і керують поточними оперативними даними; сховища даних консолідують історичні та аналітичні дані для прийняття рішень.
2. Бази даних підтримують обробку транзакцій (OLTP); сховища даних полегшують аналітичну обробку (OLAP).
3. Бази даних оптимізовано для швидкого пошуку та оновлення даних; сховища даних призначені для ефективного надсилання запитів і створення звітів щодо великих наборів даних.

База даних проти сховища даних

Різниця між Database і Data Warehouse полягає в тому, що база даних використовується для запису даних або інформації, тоді як Data Warehouse в основному використовується для аналізу даних.

Однак це не єдина відмінність. Порівняння обох термінів за певними параметрами може пролити світло на тонкі аспекти:

---

 

Таблиця порівняння

особливість	Database	Інформаційне сховище
Основна функція	Зберігайте та керуйте даними для повсякденних операцій	Аналізуйте історичні дані, щоб отримати тенденції та статистику
Структура даних	Оптимізовано для швидкого пошуку та модифікації (CRUD – створення, читання, оновлення, видалення)	Оптимізовано для складних запитів і аналізу (OLAP – онлайн-аналітична обробка)
Валюта даних	В першу чергу поточні дані	Передусім історичні та комплексні дані з різних джерел
схема	Високо нормалізовано для мінімізації надмірності	Часто денормализований для покращення продуктивності запитів для аналізу
Updates	Часті оновлення в міру здійснення транзакцій	Періодичні оновлення (пакетна обробка)
користувачів	Оперативні програми, окремі користувачі	Бізнес-аналітики, дослідники даних, керівники
Безпека	Зосереджено на цілісності даних і контролі доступу для конкретних користувачів	Зосереджено на управлінні даними та контролі доступу для аналітичних цілей
складність	Простіший у проектуванні та управлінні	Більш складний у проектуванні, реалізації та обслуговуванні завдяки інтеграції та трансформації даних
Коштувати	Нижча вартість завдяки меншому розміру та простішій інфраструктурі	Вища вартість через більші вимоги до пам’яті та потужність обробки

---

 

Що таке база даних?

Компоненти бази даних:

1. дата: Основний компонент бази даних, що охоплює фактичну інформацію, що зберігається в ній. Дані можуть бути структурованими, напівструктурованими або неструктурованими залежно від конкретних вимог системи баз даних.
2. Система управління базами даних (СУБД): Програмне забезпечення, яке відповідає за керування базою даних. Це полегшує взаємодію з базою даних, включаючи вставку, пошук, оновлення та видалення даних. До популярних СУБД належать MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server і MongoDB, кожна з яких пропонує різні функції та можливості.
3. Схема: Визначає структуру та організацію даних у базі даних. Він включає таблиці, поля, типи даних, зв’язки, обмеження та інші специфікації, які визначають спосіб зберігання та доступу до даних.
4. Запити: Команди, які використовуються для отримання, обробки та керування даними в базі даних. Запити пишуться на певній мові запитів, яка підтримується СУБД, наприклад SQL (Structured Query Language), яка широко використовується для реляційних баз даних.

Типи баз даних:

1. Реляційні бази даних: Упорядковуйте дані в таблиці з рядками та стовпцями, встановлюючи зв’язки між різними сутностями. Вони дотримуються принципів ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) для забезпечення цілісності та надійності даних. Приклади включають MySQL, PostgreSQL, SQL Server і Oracle Database.
2. Бази даних NoSQL: Призначений для обробки великих обсягів неструктурованих або напівструктурованих даних із гнучкістю та можливістю масштабування. Вони відходять від жорсткої структури реляційних баз даних і пропонують різноманітні моделі даних, такі як документоорієнтовані бази даних, бази даних типу "ключ-значення", стовпчасті та графові бази даних. Приклади включають MongoDB, Cassandra, Couchbase і Redis.
3. Бази даних NewSQL: Прагніть поєднати переваги традиційних реляційних баз даних із масштабованістю та гнучкістю рішень NoSQL. Вони забезпечують розподілену архітектуру та покращену продуктивність, зберігаючи відповідність ACID. Бази даних NewSQL націлені на сценарії, що вимагають високої масштабованості та цілісності транзакцій, наприклад, електронну комерцію та фінансові програми.

Використання баз даних:

1. Обробка транзакцій: Керування повсякденними операціями бізнесу, такими як онлайн-транзакції, управління запасами та управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM).
2. Аналітична обробка: Виконання складних запитів, аналіз даних і створення звітів для підтримки процесів прийняття рішень. Сховища даних і аналітичні бази даних спеціально розроблені для цієї мети, агрегуючи та обробляючи дані з багатьох джерел для бізнес-аналітики та аналітики даних.
3. Управління вмістом: Зберігання та керування цифровим вмістом, таким як документи, зображення, відео та веб-сторінки, у системах керування вмістом (CMS) і документоорієнтованих базах даних.

 

Що таке сховище даних?

Компоненти сховища даних:

1. Процес вилучення, перетворення, завантаження (ETL): Процес ETL відповідає за вилучення даних із різних вихідних систем, перетворення їх у узгоджений формат і завантаження в сховище даних. Цей процес передбачає очищення, агрегування та реструктуризацію даних для забезпечення узгодженості та якості.
2. Зберігання даних: Сховища даних зберігають структуровані історичні дані у форматі, оптимізованому для аналітичних запитів і звітів. Вони зазвичай використовують розмірну модель, що складається з таблиць фактів і таблиць вимірювань, щоб організувати дані таким чином, щоб полегшити багатовимірний аналіз.
3. Репозиторій метаданих: Метадані або дані про дані відіграють вирішальну роль у сховищах даних. Він містить інформацію про вихідні системи, перетворення даних, визначення даних і зв’язки між різними елементами даних. Репозиторій метаданих централізує цю інформацію, надаючи цінний контекст для розуміння та інтерпретації даних, що зберігаються в сховищі.
4. Механізм OLAP (онлайн-аналітична обробка): Механізми OLAP дозволяють користувачам виконувати складний багатовимірний аналіз даних, що зберігаються в сховищі. Вони підтримують такі операції, як нарізка, нарізка, деталізація та згортання даних для дослідження тенденцій, закономірностей і зв’язків у різних вимірах.

Типи сховищ даних:

1. Enterprise Data Warehouse (EDW): EDW служить комплексним сховищем інтегрованих даних усієї організації. Він консолідує дані з різних операційних систем і відділів, забезпечуючи єдине уявлення про дані організації для прийняття стратегічних рішень.
2. Data Mart: Вітрина даних — це підмножина корпоративного сховища даних, зосереджена на певній бізнес-функції, відділі чи групі користувачів. Вітрини даних створені для задоволення потреб цільової аудиторії в унікальних звітах і аналізі, забезпечуючи більш індивідуальний і спрощений підхід до доступу до даних і аналізу.
3. Сховище операційних даних (ODS): ODS — це база даних, яка об’єднує дані з кількох операційних систем майже в реальному часі. Хоча ODS і не є суто сховищем даних, воно служить місцем зберігання оперативних даних перед їх подальшою обробкою та завантаженням у сховище даних для аналітичних цілей.

Використання сховищ даних:

1. Бізнес-аналітика (BI): Сховища даних є критично важливими компонентами ініціатив бізнес-аналітики, забезпечуючи основу для звітності, інформаційних панелей і спеціального аналізу. Консолідуючи дані з різних джерел, сховища даних дозволяють організаціям отримати уявлення про свої бізнес-операції, продуктивність і тенденції.
2. Підтримка прийняття рішень: Сховища даних підтримують процеси прийняття рішень, надаючи своєчасну, точну та відповідну інформацію бізнес-користувачам і особам, які приймають рішення. Аналізуючи історичні та поточні дані, організації можуть визначати закономірності, тенденції та викиди для прийняття стратегічних рішень і досягнення успіху в бізнесі.
3. Прогностична аналітика: Сховища даних служать цінними ресурсами для прогнозної аналітики, що дозволяє організаціям прогнозувати майбутні тенденції, поведінку та результати на основі історичних даних. Використовуючи передові методи аналітики та алгоритми машинного навчання, організації можуть виявляти приховані відомості та робити прогнози на основі даних, щоб керувати своїми бізнес-стратегіями.

---

Основні відмінності між базою даних і сховищем даних

1. Мета:
   • База даних: В основному використовується для обробки транзакцій, зосереджуючись на зберіганні, отриманні та управлінні оперативними даними в режимі реального часу.
   • Інформаційне сховище: Призначений для аналітичної обробки, консолідації даних із багатьох джерел для підтримки процесів звітування, запитів і прийняття рішень.
2. Структура даних:
   • База даних: Зазвичай організовує дані в нормалізованому форматі, щоб мінімізувати надмірність і забезпечити цілісність даних, що підходить для транзакційних операцій.
   • Інформаційне сховище: Використовує деноралізовану або розмірну модель для оптимізації пошуку й аналізу даних, сприяючи складним запитам і багатовимірному аналізу.
3. Використання:
   • База даних: Ідеально підходить для повсякденних операцій, таких як онлайн-транзакції, управління запасами та взаємодія з клієнтами.
   • Інформаційне сховище: Використовується для прийняття стратегічних рішень, бізнес-аналітики та аналізу даних, що дозволяє користувачам аналізувати історичні дані та отримувати інформацію для прийняття обґрунтованих рішень.
4. Інтеграція даних:
   • База даних: Може містити дані з одного джерела або програми, зосереджуючись на обробці даних у реальному часі в межах певної операційної області.
   • Інформаційне сховище: Інтегрує дані з багатьох джерел у всій організації, включно з операційними системами, зовнішніми джерелами та застарілими системами, забезпечуючи уніфіковане представлення корпоративних даних для аналітичних цілей.
5. Оптимізація продуктивності:
   • База даних: Оптимізовано для продуктивності транзакцій, наголошуючи на контролі одночасного виконання, управлінні транзакціями та узгодженості даних.
   • Інформаційне сховище: Оптимізовано для аналітичної продуктивності, підтримує складні запити, агрегації та багатовимірний аналіз для полегшення підтримки прийняття рішень та ініціатив бізнес-аналітики.
6. Модель даних:
   • База даних: Зазвичай використовується реляційна модель із нормалізованими таблицями, наголошуючи на узгодженості, цілісності та посилальної цілісності даних.
   • Інформаційне сховище: Використовує розмірну модель із таблицями фактів і таблицями розмірів, зосереджуючись на організації даних для ефективного створення запитів і аналізу за різними параметрами та показниками.

посилання

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

Останнє оновлення: 07 березня 2024 р