Data Warehouse vs Datenbank
Das Data Warehouse ist ein System, das insbesondere bei der Datenanalyse und Berichterstellung zum Einsatz kommt, um den wichtigsten Nutzen in der Business Intelligence zu finden. Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei Data Warehouse um ein Konzept für ein Datenrepository für mehrere Quellen, in dem sowohl aktuelle als auch ältere Daten gespeichert und analysiert werden, die bei der Erstellung von Analyseberichten häufig verwendet werden. Das Data Warehouse ist eine entscheidende Komponente der ETL-Technologien (Extract, Transformation, Load). In der Regel besteht Data Warehouse aus Staging- und Integrationsebenen. Es gibt jedoch auch andere Ebenen wie Zugriffsebenen. Diese Layer-Häuser sind die Schlüsselfunktionen des Datenanalyseprozesses. In diesem Thema lernen wir Data Warehouse vs Database und ihre Unterschiede kennen. Lassen Sie uns also versuchen, den Unterschied in den Ebenenfunktionalitäten zu verstehen:
- Staging-Ebene: - Diese Ebene fungiert hauptsächlich als Datenrepository für Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen, und fungiert wiederum als Quelle für die Warehouse-Ebenen.
- Integrationsschicht: - Die Integrationsschicht ist an der Integration der aus verschiedenen Quellen empfangenen Daten beteiligt, nachdem diese mithilfe der Transformationsfunktion transformiert wurden.
- Zugriffsschicht: - Diese Schicht ist hauptsächlich am Ladeinhalt von EL beteiligt und ermöglicht dem Benutzer den Zugriff auf die transformierte Schicht.
Eine Datenbank wird als organisierte Sammlung von Daten bezeichnet. Sie wird im Allgemeinen als Satz von verwandten Daten bezeichnet. Im Allgemeinen können wir also eine Datenbank als eine integrierte Sammlung von zuordenbaren Informationen definieren, die für die allgemeine Referenz der Benutzer über ein Netzwerk verfügbar sind. Eine Datenbank besteht aus Entitäten mit ihren Attributen.
Die Merkmale der Entitäten werden als Attribute bezeichnet. Der Hauptvorteil der Datenbank besteht darin, dass sie die Datenverwaltung vereinfacht, da sie systematisch organisiert ist, um anhand einer ordnungsgemäßen Zuordnung zwischen den Funktionen zu unterscheiden.
Es gibt nämlich vier Haupttypen von Datenbanken
- Hierarchische Datenbank
- Netzwerkdatenbank
- Relationale Datenbank
- Objektorientierte Datenbank
Lassen Sie uns die Details für oben in Details überprüfen
- Hierarchische Datenbank: - Dieser Datenbanktyp verwendet die Parent-Child-Beziehung. Er ist wie ein Baum aufgebaut, dessen Knoten Datensätze und Zweige darstellen, um Felder darzustellen. Die Windows-Registrierung unter Windows XP ist ein Beispiel für eine hierarchische Datenbank.
- Netzwerkdatenbank: - Wird im Allgemeinen für viele bis viele relationale Tabellen verwendet, was zu komplexen Datenbankstrukturen führt.
- Relationale Datenbank: - Definiert die Abhängigkeiten von Daten in Form von Beziehungen zwischen ihnen und findet daher die häufigste Verwendung in Datenbankverwaltungssystemen, die die Daten in Tabellen organisieren, um die wechselseitigen Beziehungen zu bestimmen und Datentrends zu generieren. Es unterstützt nicht viele bis viele Beziehungen und verfügt über vordefinierte Datentypen, die unterstützt werden können, z. B. MySQL, Oracle usw.
- Objektorientierte Datenbank: - stammen aus der relationalen Datenbank. Die Objekte, die als Objekte behandelt und diesen zugeordnet werden sollen, sind Attribute. ZB PostgreSQL.
Data Warehouse vs Datenbank-Infografiken
Nachfolgend sehen Sie den sechs wichtigsten Unterschied zwischen Data Warehouse und Database: 
Hauptunterschiede
- Die Datenbank basiert auf OLTP und das Data Warehouse basiert auf OLAP.
- Die Datenbank konzentriert sich hauptsächlich auf aktuelle Daten und der Normalisierungsprozess reduziert den historischen Inhalt. Das Data Warehouse verwendet jedoch Verlaufsdaten, um Erkenntnisse zu Business Intelligence zu ermitteln.
- Datenbanken sind von Natur aus zeitlich variabel und befassen sich nur mit aktuellen Daten. Das Konzept der Datenanalyse unter Verwendung historischer Daten erleichtert jedoch den Entscheidungsfindungsprozess des Unternehmens, indem Trends und Verhaltensweisen der historischen Daten angegeben werden.
- Das Data Warehouse kann Berichte und Analysen besser vergleichen und speichert Daten, die aus verschiedenen Datenquellen verfügbar sind. Die Datenbank basiert jedoch auf der Durchführung einer dynamischen Datentransaktionsverarbeitung.
Kopf-an-Kopf-Vergleich (Tabellenformat)
| Data Warehouse | Datenbank |
| Ein Data Warehouse verwendet OLAP (Online Analytical Processing) und kann somit nur eine kleine begrenzte komplexe Abfrage gleichzeitig bearbeiten | Eine Datenbank verwendet OLTP (Online Transaction Processing), um CRUD-Vorgänge (Create, Read, Update, Delete) auszuführen und die Datenverarbeitungseffizienz und die Transaktionsgeschwindigkeit des Datenbanksystems zu optimieren |
| Data Warehouse führt auch eine schnelle Abfrageverarbeitung durch. Die Anzahl der Abfragen pro Transaktion ist jedoch geringer als die Kapazität der Datenbanktransaktion. Darüber hinaus können die Data Warehouse-Systeme im Rahmen ihrer Business Intelligence-Funktionen zusammengefasste Einblicke in Datentrends liefern | Die Datenbank kann verwendet werden, um eine schnelle Abfrageverarbeitung durchzuführen, einen Mehrfachzugriff auf die einzelne Datenquelle zu ermöglichen und eine hohe Transaktionseffizienz zu erzielen. |
| Data Warehouse verwendet denormalisierte Datenstrukturen, da dies für analytische Vorgänge mit Daten von Vorteil ist. | Die Datenbank verwendet eine normalisierte Datenstruktur mit Vorkehrungen, um redundante Daten und Gruppen organisierter Daten auf der Grundlage der Attribute zu reduzieren |
| Zeitinvariant wie Data Warehousing verwendet historische Daten, um analytische Trends bereitzustellen, und muss daher sowohl die Ströme als auch die historischen Daten erfassen, um dieselben zu bestimmen | Zeitvariante: - Die Datenbank ist von Natur aus eine Zeitvariante, da sie in der Regel keine historischen Daten enthält. Die Verlaufsdaten werden in der Normalisierung als Redundanzbereich betrachtet, und daher werden dieselben nach aufeinanderfolgenden Festschreibungen für die Datenabfragen entfernt. |
| Die Data Warehouse-Technik basiert auf der OLAP-Technologie und damit auf komplexen Abfragen zur Datenanalyse. Diese komplexen Abfragen wirken sich auf die Systemleistung auf der Grundlage der Anzahl der im System ausgeführten Transaktionen aus. | Der gleichzeitige Benutzerzugriff ist der größte Vorteil der Datenbank, da das OLTP-Modell für die Datenanalyse einer großen Anzahl von Benutzern die Möglichkeit bietet, die Datenverarbeitung und -vorgänge gleichzeitig durchzuführen, ohne die Systemleistung zu beeinträchtigen |
| Zwischen den Datenfeldern im Data Warehouse gibt es eine zu große Anzahl von Beziehungen | Zwischen den Entitätsfeldern besteht nur eine Eins-zu-Eins-Beziehung. Die Tabellen sind normalisiert, um redundanzfreie und effiziente Daten bereitzustellen. |
Fazit: Data Warehouse vs. Datenbank
Data Warehouse vs. Datenbank verwendet eine tabellenbasierte Struktur, um die Daten zu verwalten und SQL-Abfragen für deren Ausführung zu verwenden. Der Zweck von beiden ist jedoch völlig unterschiedlich, da Data Warehouse zur Beeinflussung von Geschäftsentscheidungen verwendet wird. Die Datenbank wird jedoch für die Online-Transaktionsverarbeitung und Datenoperationen verwendet. Der berücksichtigte Datentyp unterscheidet sich auch in beiden Fällen, da die Datenbank aktuelle Daten für ihre Operationen verwendet, das Data Warehouse jedoch im Allgemeinen historische Datentrends verwendet.
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Dies war ein Leitfaden für den Hauptunterschied zwischen Data Warehouse und Database. Hier werden auch die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Warehouse und Datenbank mit Infografiken sowie die Vergleichstabelle erläutert. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln
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