Data Warehouse vs databas
Datalageret är ett system som särskilt används i dataanalys och rapportering för att hitta det viktigaste verktyget inom business intelligence. Datavaruhus som namnet antyder är ett begrepp av ett datalagringsutrymme för flera källor och involverat i lagring och analys av både aktuella och äldre data som i stor utsträckning används för att generera analytiska rapporter. Datalageret är en avgörande komponent i ETL-teknologier (Extract, Transformation, Load). Vanligtvis består datalager av iscensättning, integrationslager, men det finns andra lager liksom åtkomstlager. Dessa lagerhus är de viktigaste funktionerna som är involverade i dataanalysprocessen. I det här ämnet kommer vi att lära oss om Data Warehouse vs databas och deras skillnader. Så låt oss försöka förstå skillnaden i lagerfunktionerna: -
- Sceneringslager: - Detta lager fungerar främst som ett datalagringsutrymme för data som kommer från olika källor och i sin tur fungerar som en källa för lagerlagren.
- Integrationslager: - Integrationsskiktet är involverat i integrationen av data som mottas från olika källor efter transformeringen av samma med transformationsfunktion.
- Åtkomstlager: - Detta lager är huvudsakligen involverat i innehållet i EL och laddar användaren åtkomst till det transformerade lagret.
En databas hänvisas till en organiserad insamling av data. Den hänvisas generellt till en uppsättning relaterade data. Så i allmänhet kan vi definiera en databas som en integrerad samling av relatabel information så att den är tillgänglig för allmänna referenser för användare över ett nätverk. En databas består av enheter tillsammans med dess attribut.
Enheternas funktioner kallas attribut. Den primära fördelen med databasen är att den underlättar datahantering eftersom den systematiskt är organiserad för referens med korrekt kartläggning för att skilja mellan funktionerna.
Det finns fyra huvudtyper av databaser nämligen
- Hierarkisk databas
- Nätverksdatabas
- Relationsdatabas
- Objektorienterad databas
Låt oss kontrollera informationen för ovan i detaljer
- Hierarkisk databas: - Denna typ av databas använder förhållandet mellan förälder och barn, det är utformat som ett träd med noder som representerar poster och grenar för att representera fält, t.ex. Windows-register som används i Windows XP OS är ett exempel på den hierarkiska databasen.
- Nätverksdatabas: - Det används vanligtvis för många till många relationstabeller vilket resulterar i komplexa databasstrukturer.
- Relationsdatabas: - Definierar beroenden av data i form av relationer mellan dem och därmed hittar den vanligaste användningen i databashanteringssystem som organiserar informationen i tabeller för att bestämma de inbördes beroende relationerna och generera trender i data. Det stöder inte många till många relationer och har fördefinierade datatyper som de kan stödja, t.ex. MySQL, Oracle, etc.
- Objektorienterad databas: - Har sitt ursprung från den relationsdatabas. Objekten som ska lagras som behandlade som objekt och associerade med dem är attribut. Exempelvis PostgreSQL.
Data Warehouse vs Database Infographics
Nedan är topp 6-skillnaden mellan Data Warehouse vs databas: 
Viktiga skillnader
- Databasen är baserad på OLTP och datalageret är baserat på OLAP,
- Databasen är främst fokuserad på aktuella data och normaliseringsprocessen minskar det historiska innehållet. Men datalageret använder historiska data för att bestämma insikter om affärsinformation.
- Databasen är tidsvariant av karaktär och hanterar bara aktuell information, men begreppet dataanalys med historiska data underlättar företags beslutsprocess genom att tillhandahålla trender och beteende för historiska data.
- Datalageret är bättre på att jämföra rapportering, analys och utformad för att lagra tillgängliga data från olika datakällor. Men databasen är baserad på dynamisk databehandlingsbehandling.
Head to Head jämförelse (tabellformat)
| Datalager | Databas |
| Ett datavarehus använder OLAP (Online Analytical Processing) och kan därmed endast ta del av en liten begränsad fråga samtidigt. | En databas använder OLTP (Online Transaction Processing) för att utföra CRUD (Create, Read, Update, Delete) operation optimera databehandlingseffektiviteten och transaktionshastigheten för databassystemet |
| Data Warehouse utför också snabb frågebehandling, men antalet frågor per transaktion är mindre än transaktionskapaciteten för databasen. Dessutom, som en del av sin affärsinformation, kan datalagringssystemen ge sammanfattade insikter om datatrender | Databasen kan användas för att utföra snabb frågebehandling, möjliggör flertillgång till enskild datakälla och hög transaktionseffektivitet. |
| Data Warehouse använder denormaliserade datastrukturer eftersom det är fördelaktigt för analytiska operationer på data. | Databasen använder normaliserad datastruktur med avsättningar för att minska redundanta data och grupper av organiserade data på grundval av attributen |
| Time-invariant som datalagring använder historiska data för att tillhandahålla analytiska trender och måste därför registrera både strömmar och historiska data för att bestämma samma | Tidsvariant: - Databas är en tidsvariant i sin natur eftersom de vanligtvis är fria från historiska data. De historiska uppgifterna betraktas som en redundansomfång i normaliseringen och följaktligen tas dessa bort efter successiva åtaganden på dataförfrågningarna. |
| Datalagertekniken är baserad på OLAP-teknik och är därför baserad på komplexa frågor för dataanalys. Dessa komplexa frågor påverkar systemets prestanda på basis av antalet transaktioner som genomförs i systemet. | Samtidig användaråtkomst är databasens största fördel, eftersom OLTP-modellen för dataanalys ger utrymme för ett stort antal samtidiga användare att utföra databehandlingen och operationerna samtidigt utan att påverka systemets prestanda |
| Det finns en för många förhållanden mellan datafälten i datalageret | Det finns bara en till en relation mellan enhetsfälten, tabellerna normaliseras för att ge redundansfri och effektiv data. |
Slutsats: Data Warehouse vs Database
Datalager vs databas använder en tabellbaserad struktur för att hantera data och använda SQL-frågor för att utföra samma. Syftet med båda är emellertid helt annorlunda eftersom datalager används för att påverka affärsbeslut, men databasen används för online transaktionsbearbetning och datafunktioner. Dessutom är den ifrågavarande datatypen annorlunda i båda fallen då databasen använder aktuell information för sina operationer, men datalageret är baserat för att i allmänhet använda historiska trender i data.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till den största skillnaden mellan Data Warehouse vs databas. Här diskuterar vi också Data Warehouse vs databas viktiga skillnader med infographics och jämförelse tabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer
- Big Data vs Data Warehouse
- Teradata vs Oracle - Top Differences
- Big Data vs Data Mining
- Data Warehouse vs Hadoop