Ежедневно в вашей компании происходит большое количество деловых операций? У вас есть данные за предыдущие годы, которые вы хотите изучить, чтобы сделать вашу компанию более успешной? Большой! Тогда вам потребуется база данных в дополнение к хранилищу данных… Но какая часть информации и где находится? И база данных, и хранилище данных являются примерами различных типов систем хранения. Однако используются они совсем для других целей. В этой статье мы обсудим разницу между реляционным, операционным, транзакционным, озером данных и хранилищем данных.
Давайте быстро рассмотрим основы функционирования этих различных систем хранения и ситуаций, в которых они могут быть полезны.
Что такое база данных?
База данных хранит информацию или данные в централизованном расположении. Онлайн-обработка транзакций (OLTP) опирается на базы данных, которые доступны пользователям в цифровом виде. С появлением компьютеризированных хранилищ данных предприятия полагались на системы управления базами данных. Система управления базами данных (СУБД) — это лишь средство обеспечения удобного доступа к информации.
Системы управления реляционными базами данных (RDBMS) доминировали на рынке в течение нескольких десятилетий, поэтому, когда мы говорим о базах данных, мы почти всегда имеем в виду RDBMS. Компании используют их, потому что быстрее хранить и извлекать данные, используя систему управления реляционными базами данных.
Кроме того, база данных представляет собой отсортированный набор информации. Реляционные базы данных хранят информацию в «таблицах», которые представляют собой наборы данных, объединяющие связанные данные вместе. В этой аналогии таблица представляет собой сетку со столбцами и строками.
- Каждая запись в таблице, например список отгрузок или список клиентов, представлена строкой.
- Поля данных, такие как имя клиента, адрес, номер телефона и т. д., можно рассматривать как столбцы в таблице.
- Столбцы, строки и таблицы определяются в базе данных схемой, которая является спецификацией всех частей базы данных.
Системы онлайновой обработки транзакций (OLTP) в значительной степени полагаются на базы данных как на серверную часть, поскольку они добавляют, обновляют и удаляют записи по одной за раз. Поскольку записи извлекаются из таблиц по одной, наиболее эффективный подход к их хранению — в строках с индексами ключевых полей для ускорения поиска.
Однако не все инфраструктуры полагаются на модель транзакций. Может быть полезно изучить закономерности в данных, собранных с течением времени. Необязательно знать значения некоторых записей. Вам нужны сводки поведения, такие как общая сумма потраченных денег и пройденное расстояние. Опять же, вы должны действовать быстро после получения этой информации.
Варианты использования базы данных
Базы данных, как и хранилища данных, имеют несколько практических применений в самых разных областях. Персональные базы данных — еще одно распространенное приложение. Вот несколько примеров:
- Электронная медицинская карта (ЭМК). Информация о пациенте может быть сохранена в электронной медицинской карте (ЭМК) уже при первом посещении. Затем при последующих посещениях информация обновляется. Эти данные защищены и конфиденциальны, пока они размещены на платформе. Он пересматривает запланированное время и дату приема, а также текущий список симптомов и диагнозов пациента. Электронные медицинские карты также позволяют врачам просматривать свои данные из любого места, если у них есть на это разрешение.
- Рекомендации потребителей. База данных используется Netflix и Spotify для отслеживания предлагаемых ими шоу и песен, а также ваших привычек просмотра и прослушивания. Базы данных NoSQL сохраняют эти данные и используют их, чтобы делать предложения о том, что вы хотели бы видеть дальше, на основе ваших предыдущих взаимодействий.
Специалисты по базам данных
Эксперты по науке о данных часто имеют профессиональный опыт работы с базами данных. Некоторые распространенные занятия в этой области описаны ниже. Имейте в виду, что приведенные ниже названия должностей могут различаться в зависимости от отрасли.
- Архитектор базы данных. Работа архитектора базы данных заключается в создании и обслуживании баз данных. Они являются пионерами новых подходов к управлению, разработке и защите баз данных. Их основная цель — улучшить доступность данных для таких пользователей, как аналитики данных, специалисты по данным и инженеры. Средняя годовая зарплата архитектора баз данных в США составляет 109,693 XNUMX доллара. Что такое менеджер баз данных и как им стать?
- Администратор базы данных. Работа администратора базы данных заключается в обеспечении бесперебойной работы базы данных. Они разрабатывают и внедряют базы данных для отслеживания таких вещей, как финансовые отчеты, спецификации продуктов и детали заказов. Администраторы баз данных также управляют разрешениями, чтобы гарантировать, что только авторизованные пользователи могут получить доступ к данным. Кроме того, средняя годовая заработная плата администратора базы данных в США составляет 78,837 XNUMX долларов.
- Аналитик данных. Чтобы помочь предприятиям решить их проблемы, аналитики данных собирают, очищают и анализируют наборы данных. Годовой доход аналитика баз данных в США составляет в среднем 74,294 XNUMX доллара.
Типы баз данных
Существует несколько разновидностей баз данных. Вы можете классифицировать их как библиографические, полнотекстовые, числовые или основанные на изображениях. В области компьютеров базы данных обычно делятся на группы в соответствии с используемой ими структурой.
Вот лишь несколько примеров важных организационных баз данных:
№1. Относительный
Этот статистический метод описывает информацию таким образом, чтобы обеспечить гибкую организацию и поиск данных. Таблицы являются строительными блоками реляционных баз данных. В этих таблицах информация структурирована в соответствии с заранее определенными форматами. В каждом столбце таблицы хранится какая-то информация, а в каждой строке хранится экземпляр этой информации. Однако реляционная база данных использует строки, столбцы и таблицы для организации данных об отдельных клиентах. Их индексирование облегчает поиск с использованием запросов SQL и NoSQL.
Кроме того, пользовательские интерфейсы и интерфейсы прикладного программирования для реляционных баз данных обычно пишутся на SQL. В реляционной базе данных добавление нового типа данных не требует перезаписи какой-либо связанной программы. Данные в реляционной базе данных управляются, запрашиваются и извлекаются с помощью системы управления реляционной базой данных (RDBMS). Также читайте Что такое системы управления реляционными базами данных.
Как правило, РСУБД позволяет своим пользователям управлять тем, кто может читать и записывать в базу данных, а также создавать отчеты и проводить анализ. Чтобы гарантировать завершение всех транзакций и согласованность всех данных, некоторые базы данных поддерживают модель ACID.
№ 2. Распределенный
Эта база данных содержит файлы или записи в нескольких местах. Обработка данных также распространяется и копируется по сети.
Однородные распределенные базы данных используют одно и то же оборудование на каждом узле и совместно используют один и тот же программный стек для управления данными и доступа к ним на разных узлах. Существуют также гетерогенные группы. В таких ситуациях несколько местоположений могут использовать различное оборудование, операционные системы и программы баз данных.
№ 3. Облако
Эти БД созданы для виртуальной среды в общедоступном, частном или гибридном облаке. Объем передаваемых и хранимых данных для пользователя определяет его ежемесячную плату. Они также отличаются высокой доступностью и масштабируемостью ресурсов. Эти базы данных совместимы с приложениями SaaS (программное обеспечение как услуга).
№ 4. График
Эти реестры являются примером нереляционной базы данных. Они используют теоретико-графовые идеи для реляционного хранения, отображения и запросов. Узлы и ребра являются строительными блоками базы данных графа. Сущности или узлы являются связями между другими узлами.
Однако эти базы данных обычно используются для сетевого анализа. Данные о клиентах, собранные с веб-сайтов компании и платформ социальных сетей, можно анализировать с помощью баз данных графов.
Язык и протокол SPARQL используются для аналитики в графовых базах данных. SPARQL может анализировать данные теми же способами, что и SQL, и его также можно использовать для семантического анализа, который включает поиск связей между фрагментами данных. Благодаря этому его можно использовать для аналитики наборов данных, состоящих как из структурированной, так и из неструктурированной информации. Используя SPARQL, пользователи могут анализировать данные из реляционной базы данных, использовать связи друзей-другов, PageRank и находить кратчайший путь.
№ 5. NoSQL
Базы данных NoSQL превосходно справляются с управлением огромными объемами разрозненных данных. Реляционные базы данных имеют ограничения, которые эти альтернативы могут преодолеть. Кроме того, они отлично справляются с оценкой данных, хранящихся в инфраструктуре облачных вычислений, и больших наборов неструктурированных данных. Нереляционные базы данных — другое название этих типов баз данных.
Почему базы данных сталкиваются с трудностями?
Есть несколько постоянных трудностей, возникающих при установке, эксплуатации и обслуживании базы данных.
- Данные компании — это актив, который необходимо защищать любой ценой. Компетентному персоналу по кибербезопасности требуется опыт для защиты хранилищ данных, что может быть дорогостоящим.
- Наличие надежных данных является результатом целостности данных. Целостности данных трудно достичь, поскольку для этого требуется ограничить доступ к базе данных только авторизованным пользователям.
- Ведение базы данных и поддержание ее в актуальном состоянии необходимы для оптимальной эффективности. Изменения в базовой технологии или данных, содержащихся в базе данных, могут отрицательно сказаться на удобстве ее использования, если она не поддерживается должным образом.
- Также могут возникнуть трудности с интеграцией баз данных. Озера данных и хранилища данных — два примера того, как это можно сделать, как и консолидация нескольких баз данных.
Что такое хранилище данных
Хранилище данных — это центральный репозиторий, позволяющий организации получать доступ к данным из различных отделов и подразделений для целей отчетности и анализа. Хранилище данных затем используется для создания отчетов с использованием сложных запросов. Отчеты используются руководством при принятии бизнес-решений. В хранилище данных вы можете увидеть, как физические и логические хранилища данных различных систем сочетаются друг с другом.
Однако основная функция хранилища данных заключается в централизации данных из многих источников, чтобы можно было запрашивать их, создавать отчеты и принимать бизнес-решения. Хранилища данных — это места для OLAP (онлайн-аналитическая обработка). Эта форма обработки не связана с транзакциями, а использует сложные запросы для анализа.
Операционная база данных и база данных поддержки принятия решений (хранилище данных) хранятся в совершенно разных местах. Однако хранилище данных — это не вещь, а скорее установка. Это часть архитектуры информационной системы, предназначенная для предоставления пользователям простого доступа и представления данных, которые в противном случае было бы трудно найти в обычной операционной базе данных.
Как работает хранилище данных?
Хранилище данных — это хранилище данных, поступающих из различных других источников. Транзакционная система и другие реляционные базы данных — это два источника данных, которые попадают в хранилище данных.
Данные могут принимать форму:
- Структурированный
- Полуструктурированный
- Неструктурированные данные
Инструменты бизнес-аналитики, клиенты SQL и электронные таблицы могут получить доступ к обработанным данным, хранящимся в хранилище данных, после их преобразования и загрузки. Информация из многочисленных источников может быть объединена в хранилище данных.
Организация может получить более полное представление о своих клиентах, централизовав эти данные. В результате вы можете быть уверены, что он принял во внимание все имеющиеся в его распоряжении данные. Интеллектуальный анализ данных возможен только при наличии хранилища данных. Целью интеллектуального анализа данных является обнаружение полезных тенденций, которые могут увеличить доход и прибыль.
Варианты использования хранилища данных
Хранилище данных можно использовать в различных корпоративных условиях. Их потенциальное применение может быть отраслевым. Вот два случая:
- Здравоохранение. Хранилище данных может хранить информацию о пациентах, которая может помочь врачам лучше диагностировать болезни и оценивать эффективность различных методов лечения. Специалист по данным в сфере здравоохранения может, например, изучить информацию, хранящуюся в хранилище данных, чтобы узнать, почему химиотерапия чаще используется для пациентов старше 25 лет, больных раком.
- Маркетинг. Хранилище данных может помочь маркетинговой организации отслеживать результаты кампании или запуска нового продукта. Производительность, продажи и взаимодействие с клиентами можно отслеживать с помощью внутренних информационных панелей и отчетов.
- Банковское дело. Его широкое распространение в банковской сфере свидетельствует об его эффективности в управлении внутренними ресурсами. Избранная группа финансовых учреждений также использовала его для анализа эффективности продукта и рынка и исследования рынка.
- Государственный сектор. Правительство полагается на хранилища данных для сбора разведданных. Кроме того, он помогает государственным учреждениям отслеживать и анализировать данные по отдельным налогам и медицинскому страхованию.
Специалисты по хранилищам данных
Профессионалы в области науки о данных — это те, кто использует хранилища данных в своей работе. Карьера в этой области определена в следующем списке. Имейте в виду, что перечисленные ниже названия должностей могут незначительно отличаться в зависимости от сектора.
- Аналитик бизнес-аналитики (BI). Хранилища данных — это хлеб с маслом для аналитика бизнес-аналитики, который использует их для предоставления информации о бизнесе в масштабах всего предприятия и отдельных отделов посредством визуализации данных. Используя визуализацию данных и языки программирования, такие как Python, SQL и Tableau, они создают отчеты, информационные панели и другие визуальные инструменты. Кроме того, средняя зарплата бизнес-аналитика в США составляет 80,654 XNUMX доллара.
- Аналитик хранилища данных. Работа аналитика хранилища данных включает в себя исследование и оценку информации, хранящейся в нем. На основе своих выводов они предлагают способы улучшения текущих процессов хранения данных и отчетности в компании. Кроме того, они могут собирать и отображать свои выводы, чтобы помочь в других областях деятельности компании. Среднее годовое вознаграждение аналитика хранилища данных в США составляет 81,010 XNUMX долларов.
- Инженер хранилища данных. Специалист, работающий инженером хранилища данных, разрабатывает и контролирует планы хранилища данных. Они могут отвечать за определение параметров проекта, проверку потенциальных пакетов программного обеспечения и руководство разработкой долгосрочных стратегий. Кроме того, средний годовой доход инженера хранилища данных в США составляет 95,760 XNUMX долларов.
Типы хранилищ данных
В основном существует три типа хранилищ данных или DWH:
- Корпоративное хранилище данных (Edw). В этом контексте «хранилище» относится к корпоративному хранилищу данных (EDW). Он используется сотрудниками по всей компании, чтобы помочь им принимать решения. Он обеспечивает стандартизированные средства организации и представления информации. Это также позволяет классифицировать информацию по темам, обеспечивая более детальный контроль доступа.
- Оперативное хранилище данных. Когда ни хранилище данных организации, ни ее системы OLTP не могут удовлетворить потребности в отчетности, возникает необходимость в хранилище оперативных данных (также известном как ODS). Хранилище данных в ODS постоянно обновляется. Это означает, что это удобный вариант для таких вещей, как ведение записей о сотрудниках и других рутинных административных задач.
- Магазин данных. Хранилище данных включает витрину данных как отдельный раздел. Он создан специально для одной конкретной области бизнеса, например продаж, финансов, продаж или финансов. Автономная витрина данных позволяет собирать данные прямо из источников.
Компоненты хранилища данных
Ниже приведены три компонента, из которых состоят хранилища данных:
- Заведующий складом. В обязанности менеджера склада входит управление данными, хранящимися на складе. Он выполняет задачи, включая проверку согласованности данных, построение индексов и представлений, денормализацию и генерацию агрегатов, преобразование и слияние исходных данных, архивирование данных и запекание данных.
- Менеджер нагрузки. Фронтальный компонент — это другое название диспетчера нагрузки. Он выполняет все задачи, необходимые для извлечения и загрузки данных в хранилище. Чтобы подготовить данные для хранилища данных, эти действия также включают преобразования.
- Менеджер запросов. Термин «серверный компонент» также может относиться к диспетчеру запросов. Он управляет всеми запросами пользователей и проводит все связанные процессы. Эта часть хранилища данных работает, отправляя запросы в соответствующие таблицы, чтобы их можно было запускать в нужное время.
Преимущества хранилища данных
Вот некоторые из преимуществ хранилищ данных.
- Хранилище данных может принести пользу предприятиям, поскольку оно централизует и делает доступными самые разнообразные данные из различных источников.
- Хранилище данных предоставляет надежные данные по широкому спектру бизнес-процессов. Это также позволяет для спонтанных запросов и отчетов.
- Хранилище данных позволяет консолидировать разрозненные источники данных, что снижает нагрузку на производственную инфраструктуру.
- Хранилище данных может сократить время, необходимое для выполнения анализа и создания отчетов.
- Когда данные реорганизованы и интегрированы, пользователям становится удобнее создавать отчеты и анализировать данные.
- Пользователи могут получить доступ к важным данным из различных источников в централизованном хранилище данных. Следовательно, это освобождает время пользователя, которое раньше тратилось на просмотр нескольких баз данных.
- Хранилище данных — это место, где хранятся все прошлые записи. Это облегчает изучение различных временных рамок и моделей с целью прогнозирования.
Недостатки хранилища данных
Вот некоторые из недостатков хранилищ данных.
- Не лучший выбор для грязных данных.
- Разработка и развертывание хранилища данных — трудоемкий и трудоемкий процесс.
- Данные, хранящиеся в хранилище, могут очень быстро устареть.
- Изменение источников данных, индексов и запросов, а также изменение типов данных и диапазонов может оказаться сложной задачей.
- Хранилище данных может показаться простым на первый взгляд, но на самом деле оно слишком сложно для большинства потребителей.
- Проекты по хранению данных, независимо от того, насколько хорошо они управляются, неизменно в конечном итоге занимают больше времени и охватывают больше территории, чем планировалось изначально.
- Пользователи склада могут в конечном итоге разработать свои собственные своды правил ведения бизнеса.
- Компании должны вкладывать значительные средства в процессы обучения и внедрения.
База данных против хранилища данных
Хранилище данных и база данных служат схожим целям с точки зрения хранения и управления данными. Однако необходимо сделать несколько существенных различий. Для начала хранилища данных могут выполнять анализ. Они предоставляют предприятиям аналитические запросы для мониторинга и составления отчетов по определенным показателям. База данных, с другой стороны, является лишь централизованным хранилищем информации. Основная функция базы данных — обеспечить безопасное и удобное хранение данных и доступ к ним.
Кроме того, база данных и хранилище данных работают вместе, чтобы хранить и систематизировать огромные объемы информации, которые предприятия генерируют каждый день. Например, производитель одежды может хранить данные о клиентах в одной базе данных, а аналитику веб-сайта — в другой. Хранилище данных позволит им сравнивать два набора данных с течением времени, чтобы увидеть закономерности в поведении потребителей.
Давайте подробнее рассмотрим различия, существующие между этими двумя системами хранения.
№1. OLTP против OLAP
Один тип системы обработки данных известен как оперативная обработка транзакций (OLTP). Это распространенная модель баз данных, содержащих операционные данные для большинства компаний. OLTP служит для облегчения быстрого решения повседневных бизнес-запросов, предоставляя пользователям своевременный доступ к полным и точным данным.
Система обработки данных, известная как оперативная аналитическая обработка (OLAP), отдает приоритет анализу данных для принятия решений, а не производительности и регулярному использованию. Интеграция систем OLAP с решениями бизнес-аналитики упрощает задачу ответов на запросы и предоставления подробных отчетов заинтересованным сторонам бизнеса для нетехнических менеджеров и руководителей.
В большинстве случаев база данных — это OLTP-решение для компаний, которым нужен быстрый доступ к своим данным. Для специалистов по обработке и анализу данных, инструментов бизнес-аналитики и других крупномасштабных аналитических задач решение OLAP, которое может агрегировать данные как в режиме реального времени, так и за прошлые периоды, идеально подходит для систем хранилища данных.
№ 2. Случаи использования
Хранилище данных и база данных не являются взаимозаменяемыми и служат самым разным целям.
Небольшие дискретные транзакции — это хлеб с маслом для баз данных, поскольку именно они управляют повседневными операциями организации. Покупка билетов через Интернет, перевод на банковский счет и добавление информации о новом пациенте — все это примеры таких действий.
Кроме того, вопросы о прошлом, настоящем и будущем компании, требующие более глубокого изучения, лучше всего подходят для хранилищ данных. Сюда входят такие задачи, как извлечение данных из разных баз данных для получения ранее неизвестной информации о привычках клиентов и покупательских тенденциях.
№3. Отчетность и анализ
Хотя базы данных OLTP позволяют вести некоторую отчетность и анализ, это сложнее из-за обычного формата данных. Кроме того, для обеспечения оптимальной производительности базы данных часто хранят только самую последнюю информацию, что делает невозможным выполнение исторических запросов.
Хранилища данных, напротив, представляют собой специально созданные средства, которые изначально разрабатывались для облегчения составления отчетов и анализа. Пользователям доступны данные как из настоящего, так и из прошлого, что расширяет возможности для возможных выводов.
№ 4. Структура данных
Информация в базах данных была «нормализована». С нормализацией вам не придется беспокоиться о сохранении того же бита информации снова. Благодаря устранению необходимости хранить одну и ту же информацию в нескольких местах база данных становится более согласованной и, соответственно, более надежной.
Нормализация данных включает в себя разделение информации на многочисленные таблицы. Отдельные объекты данных представлены таблицами. База данных, отслеживающая ПРОДАЖИ КНИГ, например, разделила бы свои данные на три таблицы: одна для деталей КНИГИ, одна для ТЕМА каждой книги и одна для ИЗДАТЕЛЯ.
Стандартизируя данные, мы можем гарантировать, что наша база данных будет эффективно использовать как память, так и диск. Однако он неэффективен с точки зрения запросов. К нормализованным базам данных может быть сложно обращаться из-за их структуры. Данные в хранилище данных часто денормализованы и содержат повторяющиеся данные для простоты доступа, поскольку предприятия хотят выполнять сложные запросы к этим данным.
№ 5. Соглашения об уровне обслуживания
Поскольку базы данных используются для оперативной обработки транзакций (OLTP), их доступность имеет решающее значение и должна превышать 99.9%. Когда базы данных оперативной обработки транзакций (OLTP) выходят из строя, это может вызвать серьезные проблемы и, возможно, остановку операций.
Однако хранилище данных в основном используется для внутреннего анализа, поэтому время простоя не является для них большой проблемой. На самом деле, большинство хранилищ данных имеют запланированные периоды обслуживания, в течение которых добавляются новые данные. Время простоя выгодно всем, потому что оно позволяет ускорить загрузку в то время, когда пользователям не нужен доступ к данным. Отключив все, кроме самого необходимого, ваш процесс ускорится и станет более точным.
№ 6. Оптимизация
Когда данные обновляются (добавляются, изменяются или удаляются), база данных спроектирована так, чтобы делать это максимально быстро и эффективно. Эффективность обработки транзакций требует молниеносного времени отклика базы данных. Одной из наиболее важных функций базы данных является ее способность отслеживать каждую транзакцию, происходящую в системе, поскольку без этой функции бизнес не просуществовал бы долго.
В то время как хранилище данных предназначено для обработки небольшого количества сложных запросов к огромному многомерному набору данных за короткий промежуток времени.
Хранилище данных больше, чем база данных?
Да. Во всех этих местах можно хранить данные с помощью программного обеспечения базы данных; но с точки зрения объема хранимых данных хранилище данных значительно больше, чем база данных. Хранилище данных служит в основном для целей интеллектуального анализа данных и анализа данных, чтобы оказывать помощь лицам, принимающим решения.
Операционная база данных против хранилища данных
Существует несколько различных типов систем баз данных, которые обслуживают различные потребности бизнеса, включая операционную СУБД и хранилище данных.
Когда дело доходит до повседневных операций бизнеса, ничего, кроме лучшего, не годится, когда речь идет о системе баз данных. В целях управления и контроля процессов, которые производят и доставляют продукты или услуги организации, эти системы предназначены для обработки транзакций. Системы баз данных, которые активно используются, включают те, которые используются для управления взаимоотношениями с клиентами, уровнями запасов и заказами.
Хранилище данных, с другой стороны, создано для помощи в аналитических процессах и процессах принятия решений внутри компании. Эти платформы используются для объединения информации из нескольких операционных систем в единое целое. Хранилища данных помогают бизнес-аналитике, анализу данных и принятию решений благодаря тому, насколько хорошо они выполняют запросы и генерируют отчеты.
Ниже приведены некоторые из наиболее заметных различий между хранилищем данных и системой оперативной базы данных:
- Цель. Чтобы обеспечить бесперебойную работу, предприятия полагаются на операционные системы баз данных, а хранилища данных помогают в стратегическом планировании и углубленных исследованиях.
- Структура данных. Данные в операционных системах баз данных часто являются стандартными или структурированы в многочисленные связанные таблицы, чтобы уменьшить вероятность дублирования данных и повысить надежность содержащихся в них данных. Однако хранилища данных часто используют денормализованную структуру данных, что означает, что информация хранится в меньшем количестве более эффективных таблиц для целей отчетности и анализа.
- Объем данных. Хранилище данных может хранить данные за годы, но оперативным системам баз данных нужно отслеживать только самые последние данные.
- Производительность. Операционные базы данных оптимизированы для высокоскоростной обработки больших объемов транзакций. Но хранилища данных созданы для запросов и отчетов, а также для обработки сложных аналитических запросов к массивным наборам данных.
Транзакционная база данных против хранилища данных
Фундаментальная функция транзакционной базы данных — сбор данных, а основная функция базы данных хранилища данных — предоставление ответов на аналитические запросы, которые имеют решающее значение для успеха вашего бизнеса.
Технологии оперативной обработки транзакций (OLTP), включая транзакционные базы данных, предназначены для записи и обработки транзакций в режиме реального времени. Возьмем случай, когда клиент получает наличные в банкомате, но транзакция не отражается в документах банка. Банк не смог бы выжить, если бы это продолжалось регулярно. Таким образом, банковская система структурирована таким образом, чтобы гарантировать, что ваша транзакция будет записана, пока вы ждете у банкомата. Поскольку эта система оптимизирована для записи, запросы (операции чтения) выполняются медленно.
С другой стороны, хранилище данных (DW) — это тип базы данных, созданный специально для облегчения анализа данных и запросов. Данные в этих базах данных доступны только для чтения, но их можно запрашивать и анализировать с меньшими затратами времени и ресурсов, чем в базах данных, используемых в традиционных приложениях оперативной обработки транзакций (OLTP). В связи с этим система OLAP создается так, чтобы ее пользователи могли легко читать ее. Отделив свое решение бизнес-аналитики от базы данных приложения, вы можете избежать отключения своего банка и банкоматов всякий раз, когда финансовый директор запрашивает отчет.
Чтобы избежать ситуации, когда начинающий пользователь получает диаграммы базы данных приложения и ему предлагается найти иголку данных в пресловутом стоге сена при быстром росте таблиц, DW также лучше специфицируется и поддерживается. Это также быстрее и надежнее при ответах на вопросы.
Кроме того, ХД упрощают, стандартизируют и, как правило, денормализуют структуры таблиц, повышая качество анализа. Таким образом, вы сохраняете только необходимые данные в более простых, хорошо документированных таблицах и уменьшаете количество подключений к таблицам и сложность запросов, как показано ниже.
Озеро данных против базы данных против хранилища данных
Вот некоторые из отличительных различий между этими тремя системами хранения.
- Структура. Базы данных придерживаются строгих ограничений схемы и следуют заранее определенной структуре. Хранилища данных и озера данных, с другой стороны, могут хранить все три типа данных (структурированные, полуструктурированные и неструктурированные).
- Цель. Обработка транзакций в режиме реального времени — это то, где базы данных действительно блестят. Основная цель хранилища данных — облегчить анализ и отчетность. Исследование данных и комплексная аналитика — это всего лишь два примера того, что можно сделать с исходными материалами, хранящимися в озере данных.
- Трансформации. Базы данных могут хранить только настроенные данные и требуют единообразия в схемах базы данных. Хранилища данных и озера данных обеспечивают гибкость для изменения схем и преобразования данных на лету.
- Истории. Большинство баз данных хранят только последнюю информацию. Хранилища данных собирают и систематизируют прошлые наборы данных для использования в прогнозировании тенденций и принятии обоснованных решений. Для облегчения комплексного исследования данных озера данных могут хранить не только исторические данные, но и данные в режиме реального времени.
Почему бы не использовать хранилище данных?
Проще говоря, базы данных обрабатывают транзакционные данные для оперативных целей, а хранилища данных хранят и анализируют огромные объемы данных для принятия стратегических решений. Решения и расширение могут быть подкреплены любыми доступными данными, от взаимодействия с пользователем на веб-сайте до информации о продажах и запасах.
Заключение
В заключение, как хранилища данных, так и базы данных являются эффективными способами хранения огромных объемов данных. Оба чрезвычайно ценны в корпоративном мире, но их преимущества различаются. Их значение в современной информационной экономике огромно. Эта изобретательность, однако, зависит от целей бизнеса.
Часто задаваемые вопросы о базе данных и хранилище данных
Должен ли я использовать хранилище данных или базу данных?
Основной целью создания и использования базы данных является хранение информации. Однако когда дело доходит до анализа данных, хранилище данных пригодится. Большие аналитические запросы лучше всего обрабатываются хранилищем данных, в то время как база данных обычно предназначена для операций чтения-записи для каждой транзакции.
Является ли Mysql базой данных или хранилищем данных?
MySQL не является легковесной СУБД; это полная система управления базами данных. Благодаря своему реляционному формату MySQL, возможно, является самой простой базой данных для работы и обучения. Однако некоторые из вышеперечисленных вариантов могут оказаться более подходящими для широкого применения.
Является ли Snowflake хранилищем данных?
Да. Архитектура Snowflake отделяет центральный уровень хранения данных от уровня обработки данных, как и в BigQuery. В результате превосходства над конкурентами с точки зрения производительности, масштабируемости и оптимизации запросов Snowflake в настоящее время является самым популярным хранилищем данных на рынке. Загвоздка в том, что Snowflake обычно дороже, так что вам придется это учитывать.
похожие статьи
- ОТВЕТСТВЕННЫЙ ВЕБ-ДИЗАЙН: что это значит и как его использовать
- БАЗА ДАННЫХ ЗАКАЗЧИКОВ: как создать единое и программное решение
- УПРАВЛЕНИЕ СКЛАДОМ: значение, системы, зарплата и курсы
- РАБОТНИК СКЛАДА: значение, обязанности, зарплата, резюме и лучшая обувь для работы (открывается в новой вкладке браузера)
Справка
