데이터베이스와 데이터웨어 하우스의 차이점은 무엇입니까?
그것들은 같은 것이 아니거나 적어도 같은 것에 쓰여진 것이 아닙니까?
답변
자세한 내용은 이것을 확인 하십시오.
이전 링크에서 :
데이터 베이스
- OLTP (Online Transactional Processing )에 사용되지만 데이터웨어 하우징과 같은 다른 목적으로 사용될 수 있습니다. 이력에 대한 사용자의 데이터를 기록합니다.
- 테이블과 조인은 정규화 되었기 때문에 복잡합니다 ( RDMS의 경우 ). 이는 중복 데이터를 줄이고 저장 공간을 절약하기 위해 수행됩니다.
- 엔터티 – 관계형 모델링 기술이 RDMS 데이터베이스 디자인에 사용됩니다.
- 쓰기 작업에 최적화되었습니다.
- 분석 쿼리의 성능이 낮습니다.
데이터웨어 하우스
- OLAP (Online Analytical Processing )에 사용됩니다. 비즈니스 의사 결정에 대한 사용자의 히스토리 데이터를 읽습니다.
- 테이블과 조인은 비정규 화 되었기 때문에 간단합니다. 이는 분석 쿼리에 대한 응답 시간을 줄이기 위해 수행됩니다.
- 데이터 – 모델링 기술은 데이터웨어 하우스 디자인에 사용됩니다.
- 읽기 작업에 최적화되었습니다.
- 분석 쿼리를위한 고성능.
- 가 일반적으로 데이터베이스.
데이터웨어 하우스는 0에서 많은 데이터베이스로 제공 될 수 있습니다.
답변
비 기술적 관점에서 : 데이터베이스는 특정 응용 프로그램이나 응용 프로그램 집합으로 제한됩니다.
데이터웨어 하우스는 엔터프라이즈 레벨 데이터 저장소입니다. 비즈니스의 모든 / 많은 세그먼트의 데이터를 포함 할 것입니다. 이 정보를 공유하여 비즈니스의 세계적 그림을 제공 할 것입니다. 비즈니스의 다른 부문들 사이의 통합도 중요합니다.
기술적 인 관점에서 : “데이터웨어 하우스”라는 단어에는 인식 된 정의가 없습니다. 개인적으로 데이터웨어 하우스를 데이터 마트 모음으로 정의합니다. 각 데이터 마트는 데이터베이스가 특정 문제 세트 (응용 프로그램, 데이터 세트 또는 프로세스)와 관련된 하나 이상의 데이터베이스로 구성됩니다.
간단히 말해서 데이터베이스는 데이터웨어 하우스의 구성 요소입니다. 이 개념을 살펴볼 곳은 많지만 “정의”가 없기 때문에 어떤 대답을해도 어려움을 겪을 수 있습니다.
답변
데이터웨어 하우스는 데이터베이스 유형입니다.
사람들이 이미 말한 것 외에도, 데이터웨어 하우스는 쓰기가 아닌 읽기를 위해 인덱스 등이 조정 된 OLAP 경향이 있으며, 데이터는 읽기 및 분석하기 쉬운 형태로 비정규 화 / 변환됩니다.
일부 사람들은 “데이터베이스”가 OLTP와 동일하다고 말했지만 사실이 아닙니다. OLTP는 다시 데이터베이스 유형입니다.
다른 유형의 “데이터베이스”: 텍스트 파일, XML, Excel, CSV …, 플랫 파일 🙂
답변
이를 설명하는 가장 간단한 방법은 데이터웨어 하우스가 단순한 데이터베이스 이상으로 구성되어 있다고 말하는 것입니다. 데이터베이스는 어떤 방식으로 구성된 데이터 모음이지만 “보고 및 분석을 용이하게하기 위해”데이터웨어 하우스가 특별히 구성됩니다. 그러나 데이터웨어 하우징에는 “데이터를 검색 및 분석하고, 데이터를 추출, 변환 및로드하고, 데이터 사전을 관리하는 수단이 데이터웨어 하우징 시스템의 필수 구성 요소로 간주되기 때문에”전체 내용이 아닙니다.
답변
데이터베이스 :-OLTP (온라인 거래 프로세스)
- 현재 데이터, 최신 상세 데이터, 플랫 관계형 격리 데이터입니다.
- 엔터티 관계는 데이터베이스를 디자인하는 데 사용됩니다
- DB 크기 100MB-GB 간단한 트랜잭션 또는 요구
데이터웨어 하우스
- OLAP (온라인 분석 프로세스)
- 역사적 데이터 스타 스키마, 스노우 플렉스 스키마 및 갤럭시에 관한 것입니다.
- 스키마는 데이터웨어 하우스를 디자인하는 데 사용됩니다
- DB 크기 100GB-TB DATA MINING DATA VISUALIZATION을위한 향상된 쿼리 성능 기반
- 다양한 데이터보기에 빠르고 일관성있는 대화식 액세스를 통해 사용자가 회사 데이터의 다양한 측면에 대한 심층적 인 이해와 지식을 얻을 수 있습니다.
답변
데이터웨어 하우스와 데이터베이스 : 데이터웨어 하우스는 데이터 분석을 위해 특별히 설계되었으며, 데이터의 관계와 추세를 이해하기 위해 대량의 데이터를 읽습니다. 데이터베이스는 트랜잭션의 기록 세부 사항과 같은 데이터를 캡처하고 저장하는 데 사용됩니다.
데이터웨어 하우스 : 적합한 워크로드 -분석,보고, 빅 데이터.
데이터 소스 -많은 소스에서 수집되고 정규화 된 데이터입니다.
데이터 캡처 -일반적으로 사전 결정된 배치 일정에 따라 대량 쓰기 작업.
데이터 정규화 -스타 스키마 또는 Snowflake 스키마와 같은 비정규 화 된 스키마
데이터 스토리지 -간편한 액세스 및 고속 쿼리를 위해 최적화되었습니다. 컬럼 스토리지를 사용한 성능.
데이터 액세스 -I / O를 최소화하고 데이터 처리량을 최대화하도록 최적화되었습니다.
트랜잭션 데이터베이스 : 적합한 워크로드 -트랜잭션 처리.
데이터 소스 -트랜잭션 시스템과 같은 단일 소스에서 그대로 캡처 된 데이터입니다.
데이터 캡처 -트랜잭션 처리량을 최대화하기 위해 새 데이터를 사용할 수 있으므로 지속적인 쓰기 작업에 최적화되었습니다.
데이터 정규화 -고도로 정규화 된 정적 스키마
데이터 스토리지 -단일 행 지향 물리 블록에 대한 쓰기 작업 전체에 최적화되어 있습니다.
데이터 액세스 -대량의 작은 읽기 작업.
답변
응용 프로그램의 모든 데이터 저장소는 일반적으로 데이터베이스를 사용합니다. 관계형 데이터베이스이거나 현재 추세가있는 SQL 데이터베이스가 없을 수 있습니다.
데이터웨어 하우스도 데이터베이스입니다. 회사의 분석보고 목적을 위해 데이터웨어 하우스 데이터베이스를 특수 데이터 저장소로 호출 할 수 있습니다. 이 데이터는 주요 비즈니스 결정에 사용되었습니다.
체계적인 데이터는 비즈니스 의사 결정을 효과적으로보고하고 수행하는 데 도움이됩니다.
