Чи у вашій компанії щодня відбувається велика кількість ділових операцій? Чи є у вас дані за попередні роки, які ви хочете вивчити, щоб зробити свою компанію успішнішою? Чудово! Тоді вам знадобиться база даних на додаток до сховища даних… Але які частини інформації куди належать? І база даних, і сховище даних є прикладами різних типів систем зберігання. Однак вони використовуються для зовсім інших цілей. У цій статті ми обговоримо різницю між реляційним, операційним, транзакційним, озером даних і сховищем даних.
Давайте швидко розглянемо основи функціонування цих різноманітних систем зберігання та ситуації, у яких вони можуть бути корисними.
Що таке база даних?
База даних зберігає інформацію або дані в централізованому місці. Онлайн-обробка транзакцій (OLTP) базується на базах даних, до яких користувачі мають доступ у цифровому вигляді. З моменту появи комп’ютеризованого зберігання даних підприємства покладалися на системи керування базами даних. Система управління базами даних (СУБД) є лише засобом забезпечення зручного доступу до інформації.
Системи керування реляційними базами даних (RDBMS) домінували на ринку протягом кількох десятиліть, тому, коли ми говоримо про бази даних, ми майже завжди маємо на увазі RDBMS. Компанії використовують їх, тому що це швидше зберігати та отримувати дані за допомогою системи керування реляційною базою даних.
Крім того, база даних — це відсортований набір інформації. Реляційні бази даних зберігають інформацію в «таблицях», які становлять колекції даних, які об’єднують разом пов’язані дані. У цій аналогії таблиця являє собою сітку зі стовпцями та рядками.
- Кожен запис у таблиці, як-от список відправлень або список клієнтів, представлено рядком.
- Такі поля даних, як ім’я клієнта, адреса, номер телефону тощо, можна побачити як стовпці в таблиці.
- Стовпці, рядки та таблиці визначаються в базі даних схемою, яка є специфікацією всіх частин бази даних.
Системи онлайн-обробки транзакцій (OLTP) значною мірою покладаються на бази даних як серверну частину, оскільки вони додають, оновлюють і видаляють записи по одному. Оскільки записи витягуються з таблиць по одному, найефективнішим підходом до їх зберігання є рядки з індексами ключових полів для прискорення пошуку.
Однак не всі інфраструктури покладаються на модель транзакцій. Може бути корисно вивчити закономірності в даних, зібраних протягом певного часу. Не обов'язково знати значення певних записів. Вам потрібні підсумки поведінки, наприклад загальна кількість витрачених коштів і пройдена відстань. Знову ж таки, ви повинні діяти швидко, отримавши цю інформацію.
Випадки використання бази даних
Бази даних, як і сховища даних, мають декілька практичних застосувань у багатьох галузях. Персональні бази даних є ще одним поширеним застосуванням. Ось кілька прикладів:
- Електронна медична карта (EHR). Інформація про пацієнта може бути збережена в електронній медичній карті (EHR) вже під час першого візиту. Потім під час наступних відвідувань інформація оновлюється. Ці дані захищені та приватні, поки вони розміщені на платформі. Він переглядає запланований час і дату прийому, а також поточний список симптомів і діагноз пацієнта. Електронні медичні записи також дозволяють лікарям переглядати свої дані з будь-якого місця, якщо вони мають на це дозвіл.
- Рекомендації споживачам. База даних використовується Netflix і Spotify, щоб відстежувати пропоновані ними шоу та пісні, а також ваші звички перегляду та прослуховування. Бази даних NoSQL зберігають ці дані та використовують їх для створення пропозицій щодо того, що ви можете побачити далі на основі ваших попередніх взаємодій.
Професіонали баз даних
Експерти з науки про дані часто є тими, хто має професійний досвід роботи з базами даних. Деякі поширені професії в цій галузі описані нижче. Майте на увазі, що наведені нижче назви посад можуть відрізнятися залежно від галузі.
- Архітектор бази даних. Робота архітектора баз даних полягає у створенні та підтримці баз даних. Вони впроваджують нові підходи до управління базами даних, розробки та захисту. Їхня головна мета — покращити доступність даних для таких користувачів, як аналітики даних, спеціалісти з обробки даних та інженери. Середня річна оплата архітектора баз даних у Сполучених Штатах становить 109,693 XNUMX долари. Що таке менеджер бази даних і як ним стати?
- Адміністратор бази даних. Робота адміністратора бази даних полягає в тому, щоб забезпечити безперебійне функціонування бази даних. Вони розробляють і впроваджують бази даних для відстеження таких речей, як фінансові записи, специфікації продуктів і деталі замовлень. Адміністратори баз даних також обробляють дозволи, щоб гарантувати, що лише авторизовані користувачі можуть отримати доступ до даних. Крім того, середня річна зарплата адміністратора бази даних у Сполучених Штатах становить 78,837 XNUMX доларів США.
- Аналітик даних: щоб допомогти компаніям вирішити їхні проблеми, аналітики даних збирають, очищають і аналізують набори даних. Річний дохід аналітика бази даних у США в середньому становить 74,294 XNUMX долари.
Типи баз даних
Існує кілька різновидів баз даних. Ви можете класифікувати їх як бібліографічні, повнотекстові, цифрові або на основі зображень. У сфері комп'ютерів бази даних зазвичай поділяються на групи відповідно до структури, яку вони використовують.
Ось лише кілька прикладів важливих організаційних баз даних:
#1. Реляційний
Цей статистичний метод описує інформацію таким чином, щоб забезпечити гнучку організацію та пошук даних. Таблиці є будівельними блоками реляційних баз даних. У цих таблицях інформація структурована відповідно до заздалегідь визначених форматів. Кожен стовпець у таблиці зберігає певну інформацію, а кожен рядок зберігає примірник цієї інформації. Однак реляційна база даних використовує рядки, стовпці та таблиці для впорядкування даних про окремих клієнтів. Їх індексація полегшує пошук за допомогою запитів SQL і NoSQL.
Крім того, програмні інтерфейси користувача та додатків для реляційних баз даних зазвичай написані на SQL. У реляційній базі даних додавання нового типу даних не вимагає переписування жодної з підключених програм. Даними в реляційній базі даних керують, запитують і витягують за допомогою системи керування реляційною базою даних (RDBMS). Крім того, читайте Що таке системи керування реляційними базами даних.
Як правило, RDBMS дозволяє своїм користувачам керувати тим, хто може читати та писати в базу даних, а також створювати звіти та робити аналізи. Для того, щоб гарантувати, що всі транзакції завершені та всі дані узгоджені, певні бази даних забезпечують підтримку моделі ACID.
#2. Розповсюджується
Ця база даних містить файли або записи в кількох місцях. Обробка даних також розподіляється та копіюється по мережі.
У однорідних розподілених базах даних використовується однакове апаратне забезпечення на кожному вузлі та спільний стек програмного забезпечення для керування та доступу до даних між вузлами. Існують також гетерогенні групи. У таких ситуаціях у кількох місцях може використовуватися різне обладнання, операційні системи та програми баз даних.
#3. Хмара
Ці БД створені для віртуальних налаштувань у загальнодоступній, приватній або гібридній хмарі. Обсяг даних, переданих і збережених для користувача, визначає його щомісячну плату. Вони також мають високу доступність і масштабовані ресурси. Ці бази даних сумісні з програмами SaaS (програмне забезпечення як послуга).
#4. Графік
Ці реєстри є прикладом нереляційної бази даних. Вони використовують ідеї теорії графів для реляційного зберігання, відображення та запитів. Вузли та ребра є будівельними блоками бази даних графів. Сутності, або вузли, є зв’язками між іншими вузлами.
Однак ці бази даних зазвичай використовуються для аналізу мережі. Дані клієнтів, зібрані з веб-сайтів компанії та платформ соціальних медіа, можна аналізувати за допомогою баз даних графіків.
Мова та протокол SPARQL використовуються для аналітики в графових базах даних. SPARQL може аналізувати дані так само, як і SQL, а також його можна використовувати для семантичного аналізу, який передбачає пошук зв’язків між фрагментами даних. Через це його можна використовувати для аналітики наборів даних, що складаються як із структурованої, так і з неструктурованої інформації. Використовуючи SPARQL, користувачі можуть аналізувати дані з реляційної бази даних, використовувати переваги зв’язків «друг-друг», PageRank і знаходити найкоротший шлях.
#5. NoSQL
Бази даних NoSQL відмінно справляються з керуванням величезними обсягами різнорідних даних. Реляційні бази даних мають обмеження, які ці альтернативи можуть подолати. Крім того, вони відмінно оцінюють дані, що зберігаються в інфраструктурі хмарних обчислень, і великі неструктуровані набори даних. Нереляційні бази даних — інша назва цих типів баз даних.
Чому бази даних стикаються з труднощами?
Є кілька постійних труднощів, які виникають під час встановлення, експлуатації та обслуговування бази даних.
- Дані компанії – це актив, який потрібно захищати будь-якою ціною. Компетентному персоналу з кібербезпеки потрібен досвід для захисту сховищ даних, що може бути дорогим.
- Наявність надійних даних є результатом цілісності даних. Цілісності даних важко досягти, оскільки це вимагає обмеження доступу до бази даних лише авторизованим користувачам.
- Підтримка бази даних і її оновлення є важливими для оптимальної ефективності. Зміни в базовій технології або даних, що містяться в базі даних, можуть мати негативний вплив на зручність її використання, якщо вона не підтримується належним чином.
- Інтеграція баз даних також може бути складною. Озера даних і сховища даних є двома прикладами способів, якими це може бути досягнуто, як і консолідація кількох баз даних.
Що таке сховище даних
Сховище даних — це центральне сховище, яке дозволяє організації отримувати доступ до даних із різних відділів і підрозділів для звітності й аналізу. Потім сховище даних використовується для створення звітів за допомогою складних запитів. Звіти використовуються керівництвом для прийняття бізнес-рішень. У сховищі даних ви можете побачити, як фізичні та логічні сховища даних різних систем поєднуються.
Однак основною функцією сховища даних є централізація даних із багатьох джерел, щоб до них можна було надсилати запити, генерувати звіти та приймати бізнес-рішення. Сховища даних є місцями для OLAP (онлайн аналітичної обробки). Ця форма обробки не стосується транзакцій, а використовує для аналізу складні запити.
Оперативна база даних і база даних підтримки прийняття рішень (Data Warehouse) зберігаються в абсолютно різних місцях. Проте сховище даних — це не річ, а налаштування. Це частина архітектури інформаційної системи, розроблена для надання користувачам легкого доступу та представлення даних, які інакше було б важко знайти в звичайній оперативній базі даних.
Як працює сховище даних?
Сховище даних — це сховище даних, які надходять із різних інших джерел. Транзакційна система та інші реляційні бази даних є двома джерелами даних, які надходять у сховище даних.
Дані можуть мати такий вигляд:
- Структурований
- Напівструктурований
- Неструктуровані дані
Інструменти бізнес-аналітики, клієнти SQL і електронні таблиці можуть отримати доступ до оброблених даних, що зберігаються в сховищі даних після того, як вони були перетворені та прийняті. Інформацію з багатьох джерел можна об’єднати в сховище даних.
Організація може отримати більш повне розуміння своїх клієнтів, централізувавши ці дані. У результаті ви можете бути впевнені, що він взяв до уваги кожну частину даних, які були в його розпорядженні. Видобуток даних можливий лише за допомогою сховища даних. Мета інтелектуального аналізу даних полягає в тому, щоб виявити корисні тенденції, які можуть збільшити дохід і прибутки.
Випадки використання сховища даних
У корпоративних налаштуваннях сховище даних може використовуватися в багатьох варіантах. Їх потенційне застосування може залежати від сектору. Ось два приклади:
- Охорона здоров'я. Сховище даних може зберігати інформацію про пацієнтів, яка може допомогти лікарям краще діагностувати захворювання та оцінювати ефективність різних методів лікування. Спеціаліст із обробки даних у галузі охорони здоров’я може, наприклад, вивчити інформацію, що зберігається в сховищі даних, щоб дізнатися, чому хіміотерапія частіше використовується для пацієнтів старше 25 років, хворих на рак.
- Маркетинг. Сховище даних може допомогти маркетинговій організації контролювати результати кампанії або запуску нового продукту. Ефективність, продажі та взаємодію з клієнтами можна відстежувати за допомогою внутрішніх інформаційних панелей і звітів.
- Банківська справа. Його широке застосування в банківській галузі свідчить про його ефективність в управлінні внутрішніми ресурсами. Вибрана група фінансових установ також використовувала його для аналізу ефективності продукту та ринку та дослідження ринку.
- Державний сектор. Уряд покладається на сховища даних для отримання розвідувальних даних. Крім того, він допомагає державним установам відстежувати та аналізувати індивідуальні дані про податки та медичне страхування.
Професіонали зі сховищ даних
Професіонали в галузі науки про дані – це ті, хто використовує сховища даних у своїй роботі. Кар'єри в цій галузі визначені в наведеному нижче списку. Майте на увазі, що назви посад, наведені нижче, можуть дещо змінюватися в різних секторах.
- Аналітик бізнес-аналітики (BI). Сховища даних — це хліб і масло аналітика бізнес-аналітики, який використовує їх, щоб надати інформацію про бізнес у масштабах підприємства та окремих відділів за допомогою візуалізації даних. Використовуючи візуалізацію даних і мови програмування, такі як Python, SQL і Tableau, вони створюють звіти, інформаційні панелі та інші візуальні інструменти. Крім того, середня зарплата бізнес-аналітика в США становить 80,654 XNUMX долари.
- Аналітик сховища даних. Робота аналітика сховища даних включає дослідження та оцінку інформації, що зберігається в одному. На основі своїх висновків вони пропонують пропозиції щодо покращення поточних процесів зберігання даних і звітності компанії. Крім того, вони можуть компілювати та демонструвати свої висновки, щоб допомогти в інших сферах діяльності компанії. Середня річна винагорода аналітика сховища даних у США становить 81,010 XNUMX доларів.
- Інженер сховища даних. Особа, яка працює інженером сховища даних, розробляє та контролює плани сховища даних. Вони могли б відповідати за визначення параметрів проекту, перевірку потенційних пакетів програмного забезпечення та керівництво розробкою довгострокових стратегій. Крім того, середній річний дохід інженера сховища даних у США становить 95,760 XNUMX доларів.
Типи сховищ даних
Існує три типи сховищ даних, або DWH:
- Enterprise Data Warehouse (Edw). У цьому контексті «сховище» відноситься до корпоративного сховища даних (EDW). Його використовують працівники всієї компанії, щоб допомогти їм приймати рішення. Він забезпечує стандартизовані засоби впорядкування та представлення інформації. Це також дозволяє класифікувати інформацію за темами, дозволяючи більш детальні рівні контролю доступу.
- Сховище операційних даних. Коли ні сховище даних організації, ні її системи OLTP не можуть задовольнити вимоги щодо звітності, виникає необхідність у сховищі операційних даних (також відомому як ODS). Сховище даних в ODS постійно оновлюється. Це означає, що це ідеальний варіант для таких речей, як ведення облікових записів співробітників та інших простих адміністративних завдань.
- Data Mart. Сховище даних включає вітрину даних як окремий розділ. Його створено спеціально для певної сфери бізнесу, як-от продажі, фінанси, продажі чи фінанси. Автономна вітрина даних дозволяє збирати дані безпосередньо з джерел.
Компоненти сховища даних
Нижче наведено три компоненти, які складають сховища даних:
- Завідувач складом. В обов’язки менеджера складу входить управління даними, що зберігаються на складі. Він виконує такі завдання, як перевірка узгодженості даних, створення індексів і представлень, денормалізація та генерація агрегатів, перетворення та об’єднання вихідних даних, архівування даних і зберігання даних.
- Менеджер навантаження. Фронтальний компонент — інша назва диспетчера навантаження. Він виконує всі завдання, необхідні для вилучення та завантаження даних у сховище. Щоб підготувати дані для сховища даних, ці дії також включають перетворення.
- Менеджер запитів. Термін «серверний компонент» також може стосуватися менеджера запитів. Він керує всіма запитами користувачів і проводить усі пов’язані процеси. Ця частина сховища даних працює, надсилаючи запити до відповідних таблиць, щоб їх можна було запускати у відповідний час.
Переваги Data Warehouse
Ось деякі з переваг сховищ даних.
- Компанії можуть отримати вигоду від сховища даних, оскільки воно централізує та робить доступним широкий спектр даних із різних джерел.
- Сховище даних надає надійні дані про широкий спектр бізнес-процесів. Це також дозволяє робити спонтанні запити та звіти.
- Data Warehouse дозволяє консолідувати різнорідні джерела даних, що зменшує навантаження на виробничу інфраструктуру.
- Сховище даних може скоротити час, необхідний для аналізу та створення звітів.
- Коли дані реорганізовано та інтегровано, користувачам стає зручніше створювати звіти та аналізувати дані.
- Користувачі можуть отримувати доступ до важливих даних із різноманітних джерел у централізованому сховищі даних. Таким чином, це звільняє час користувача, який раніше витрачався на перегляд кількох баз даних.
- Сховище даних – це місце, де зберігаються всі минулі записи. Це полегшує вивчення різних часових рамок і моделей з метою прогнозування.
Недоліки Data Warehouse
Ось деякі з недоліків сховищ даних.
- Не найкращий вибір для брудних даних.
- Розробка та розгортання сховища даних є трудомістким і тривалим процесом.
- Дані, що зберігаються в сховищі, можуть дуже швидко застаріти.
- Змінення джерел даних, індексів і запитів, а також зміна типів і діапазонів даних може бути складним завданням.
- На перший погляд сховище даних може здатися простим, але насправді воно надто складне для більшості споживачів.
- Проекти зі сховищ даних, незалежно від того, наскільки добре ними керують, незмінно закінчуються тим, що займають більше часу та охоплюють більше, ніж планувалося спочатку.
- Користувачі складу можуть згодом придумати власні набори ділових правил.
- Компанії повинні інвестувати значні кошти в процеси навчання та впровадження.
База даних проти сховища даних
Сховище даних і база даних служать подібним цілям щодо зберігання та керування даними. Однак є кілька суттєвих відмінностей, які слід зробити. Для початку сховища даних можуть робити аналізи. Вони надають компаніям аналітичні запити для моніторингу та звітування за певними показниками. База даних, з іншого боку, є лише централізованим сховищем інформації. Основною функцією бази даних є забезпечення безпечного, зручного зберігання та доступу до даних.
Крім того, база даних і сховище даних працюють разом, щоб зберігати й упорядковувати величезні обсяги інформації, які підприємства генерують щодня. Виробник одягу, наприклад, може зберігати дані клієнтів в одній базі даних, а аналітику веб-сайту – в іншій. Сховище даних дозволить їм порівнювати два набори даних з часом, щоб побачити моделі поведінки споживачів.
Давайте глибше розглянемо відмінності, які існують між цими двома системами зберігання.
#1. OLTP проти OLAP
Один тип системи обробки даних відомий як онлайн-обробка транзакцій (OLTP). Це поширена модель для баз даних, що містять оперативні дані для більшості компаній. OLTP сприяє швидкому вирішенню повсякденних бізнес-запитів, надаючи користувачам своєчасний доступ до повних і правильних даних.
Система обробки даних, відома як онлайн-аналітична обробка (OLAP), надає пріоритет аналізу даних для прийняття рішень над продуктивністю та регулярним використанням. Інтеграція систем OLAP із рішеннями бізнес-аналітики спрощує завдання відповідей на запити та надання докладних звітів зацікавленим сторонам для нетехнічних керівників і керівників.
У більшості випадків база даних є найкращим рішенням OLTP для підприємств, яким потрібен швидкий доступ до своїх даних. Рішення OLAP, яке може агрегувати як дані в реальному часі, так і історичні дані, ідеально підходить для систем сховищ даних для спеціалістів із обробки даних, інструментів BI та інших масштабних випадків використання аналітики.
#2. Випадки використання
Сховище даних і база даних не є взаємозамінними, і вони служать дуже різноманітним цілям.
Невеликі дискретні транзакції є хлібом і маслом баз даних, оскільки саме вони керують повсякденною роботою організації. Купівля квитків онлайн, переказ банківського рахунку та додавання нової інформації про пацієнта – усе це приклади таких дій.
Крім того, питання про минуле, сьогодення та майбутнє компанії, які потребують більш глибокого вивчення, найкраще підходять для сховищ даних. Це включає такі завдання, як аналіз даних із різних баз даних, щоб виявити раніше невідому інформацію про звички клієнтів і тенденції покупок.
#3. Звітність та аналіз
Хоча бази даних OLTP дозволяють певні звіти та аналіз, це складніше через звичайний формат даних. Крім того, для оптимальної продуктивності бази даних часто зберігають лише найновішу інформацію, що унеможливлює виконання історичних запитів.
Навпаки, сховища даних — це спеціально створені об’єкти, які спочатку були розроблені для полегшення звітності та аналізу. Користувачам доступні дані як з сьогодення, так і з минулого, що розширює коло можливих висновків.
#4. Структура даних
Інформація в базах даних була «нормалізована». Завдяки нормалізації вам не доведеться знову турбуватися про збереження тієї самої інформації. Усуваючи необхідність зберігати ту саму інформацію в кількох місцях, база даних стає більш узгодженою та, як наслідок, більш надійною.
Нормалізація даних передбачає поділ інформації на численні таблиці. Окремі сутності даних представлені таблицями. База даних, що відстежує ПРОДАЖ КНИГ, наприклад, розділила б свої дані на три таблиці: одна для деталей КНИГИ, одна для ТЕМИ кожної книги та одна для ВИДАВЦЯ.
Стандартизуючи дані, ми можемо гарантувати, що наша база даних буде ефективно використовувати пам’ять і диск. Однак це неефективно з точки зору запитів. Нормалізовані бази даних можуть бути складними для запитів через їх структуру. Дані в сховищі даних часто денормализовані та містять повторювані дані для полегшення доступу, оскільки компанії хочуть запускати складні запити до цих даних.
#5. Угоди про рівень обслуговування
Оскільки бази даних використовуються для онлайн-обробки транзакцій (OLTP), їх доступність є критичною та повинна перевищувати 99.9%. Коли бази даних онлайн-обробки транзакцій (OLTP) виходять з ладу, це може спричинити серйозні проблеми та, можливо, припинити роботу.
Однак сховище даних в основному використовується для внутрішнього аналізу, тому простої для них не є такою великою проблемою. Насправді більшість сховищ даних мають заплановані вікна обслуговування, під час яких додаються нові дані. Усі виграють від простою, оскільки це дозволяє швидше завантажувати дані, коли користувачам не потрібен доступ до даних. Якщо вимкнути все, окрім найнеобхіднішого, ваш процес пришвидшиться та стане більш точним.
№6. Оптимізація
Коли дані оновлюються (додаються, змінюються або видаляються), база даних розроблена таким чином, щоб робити це якомога швидше та ефективніше. Ефективність обробки транзакцій вимагає блискавичного часу відповіді бази даних. Однією з найважливіших особливостей бази даних є її здатність відстежувати кожну транзакцію, яка відбувається в системі, оскільки без цієї функції бізнес не проіснував би довго.
Тоді як сховище даних призначене для обробки невеликої кількості складних запитів до величезного багатовимірного набору даних за короткий проміжок часу.
Чи є сховище даних більшим за базу даних?
Так. Можна зберігати дані в усіх цих місцях за допомогою програмного забезпечення бази даних; але з точки зору обсягу даних, що зберігаються, сховище даних значно більше, ніж база даних. Сховище даних слугує в основному для аналізу даних, щоб надати допомогу тим, хто приймає рішення.
Оперативна база даних проти сховища даних
Існує кілька різних типів систем баз даних, які задовольняють різні потреби бізнесу, включаючи оперативну СУБД і сховище даних.
Коли справа доходить до повсякденної діяльності бізнесу, нічого, крім найкращого, підійде, коли мова йде про систему баз даних. З метою управління та контролю процесів, які виробляють і постачають продукти або послуги організації, ці системи призначені для обробки транзакцій. Системи баз даних, які активно використовуються, включають системи для управління відносинами з клієнтами, рівнями запасів і замовленнями.
З іншого боку, сховище даних створено для допомоги в аналітичних процесах і процесах прийняття рішень у компанії. Ці платформи використовуються для об’єднання інформації з кількох операційних систем в одну узгоджену перспективу. Бізнес-аналітика, аналіз даних і прийняття рішень допомагають сховищам даних завдяки тому, наскільки добре вони виконують запити та створюють звіти.
Нижче наведені деякі з найбільш помітних відмінностей між сховищем даних і оперативною системою баз даних:
- Призначення. Щоб забезпечити безперебійну роботу, підприємства покладаються на оперативні системи баз даних, а сховище даних допомагає у стратегічному плануванні та поглиблених дослідженнях.
- Структура даних. Дані в оперативних системах баз даних часто стандартні або структуровані в численні пов’язані таблиці, щоб зменшити ймовірність дублювання даних і підвищити надійність даних, які вони містять. Однак у сховищах даних часто використовується денормализована структура даних, тобто інформація зберігається в меншій кількості ефективніших таблиць для звітності й аналізу.
- Обсяг даних. Сховище даних може зберігати дані за роки, але операційним системам баз даних потрібно відстежувати лише найновіші дані.
- Продуктивність Операційні бази даних оптимізовані для обробки великого обсягу та високої швидкості транзакцій. Але сховища даних створені для запитів і звітів і обробляють складні аналітичні запити до масивних наборів даних.
Транзакційна база даних проти сховища даних
Основною функцією транзакційної бази даних є збір даних, тоді як основною функцією бази даних сховища даних є надання відповідей на запити аналізу, які мають вирішальне значення для успіху вашого бізнесу.
Технології онлайн-обробки транзакцій (OLTP), включаючи транзакційні бази даних, призначені для запису та обробки транзакцій у режимі реального часу. Візьмемо випадок, коли клієнт отримує готівку в банкоматі, але операція не відображається в банківських записах. Банк не зміг би вижити, якби це відбувалося регулярно. Таким чином, банківська система побудована таким чином, щоб ваша транзакція була зареєстрована, поки ви чекаєте біля банкомату. Оскільки ця система оптимізована для запису, запити (операції читання) виконуються повільно.
З іншого боку, сховище даних (DW) — це тип бази даних, створений з явною метою полегшення аналізу даних і створення запитів. Дані в цих базах даних доступні лише для читання, але до них можна надсилати запити та аналізувати їх більш ефективно за часом і ресурсами, ніж у базах даних, які використовуються в традиційних програмах обробки онлайнових транзакцій (OLTP). У цьому відношенні система OLAP створена таким чином, щоб користувачі її легко читали. Зберігаючи рішення бізнес-аналітики окремо від бази даних додатків, ви можете уникнути відключення банку та банкоматів щоразу, коли фінансовий директор запитує звіт.
Щоб уникнути обставин, коли користувач-початківець отримує діаграми бази даних додатків і йому вказують знайти голку даних у славетному стозі сіна розповсюдження таблиць, DW також краще специфікувати та підтримувати. Він також швидше та надійніше відповідає на запитання.
Крім того, DW спрощують, стандартизують і зазвичай денормалізують структури таблиць, покращуючи якість аналізу. Таким чином, ви зберігаєте лише необхідні дані в простіших, детально задокументованих таблицях і зменшуєте зв’язки таблиць і складність запитів, як показано далі.
Озеро даних проти бази даних проти сховища даних
Ось деякі характерні відмінності між цими трьома системами зберігання.
- Структура. Бази даних дотримуються строгих обмежень схеми та мають заздалегідь визначену структуру. З іншого боку, сховища даних і озера даних можуть зберігати всі три типи даних (структуровані, напівструктуровані та неструктуровані).
- Призначення. Обробка транзакцій у реальному часі – це те, де бази даних справді сяють. Основна мета сховища даних – полегшити аналіз і звітність. Дослідження даних і комплексна аналітика – лише два приклади того, що можна зробити з сировиною, що зберігається в озері даних.
- Трансформація. Бази даних можуть зберігати лише налаштовані дані та вимагати одноманітності в схемах баз даних. Сховища даних і озера даних забезпечують гнучкість зміни схем і трансформації даних на льоту.
- Історія. Більшість баз даних зберігають лише останню інформацію. Сховища даних збирають і впорядковують минулі набори даних для використання в прогнозуванні тенденцій і прийнятті обґрунтованого вибору. Щоб полегшити комплексне дослідження даних, озера даних можуть зберігати не лише історичні дані, але й дані в реальному часі.
Чому б не використовувати сховище даних?
Простіше кажучи, бази даних обробляють транзакційні дані для оперативних цілей, тоді як сховища даних зберігають і аналізують величезні обсяги даних для прийняття стратегічних рішень. Рішення та розширення можуть прийматися на основі будь-яких доступних даних, від взаємодії користувачів на веб-сайті до інформації про продажі та запаси.
Висновок
Підсумовуючи, сховища даних і бази даних є ефективними способами зберігання величезних обсягів даних. Обидва надзвичайно цінні в корпоративному світі, але їхні переваги відрізняються. Їхня цінність у сучасній інформаційній економіці величезна. Ця винахідливість, однак, залежить від цілей бізнесу.
Поширені запитання щодо баз даних і сховищ даних
Чи варто мені використовувати сховище даних чи базу даних?
Основною метою створення та використання бази даних є зберігання інформації. Однак, коли справа доходить до аналізу даних, сховище даних стане в нагоді. Великі аналітичні запити найкраще обробляються сховищем даних, тоді як база даних, як правило, розроблена для операцій читання-запису на основі кожної транзакції.
Mysql – це база даних чи сховище даних?
MySQL не є легкою СУБД; це повна система керування базами даних. Завдяки своєму реляційному формату MySQL є, мабуть, найпростішою базою даних для роботи та навчання. Однак деякі з наведених вище варіантів можуть бути більш придатними для широкого впровадження.
Чи є Snowflake сховищем даних?
Так. Архітектура Snowflake відокремлює центральний рівень зберігання даних від рівня обробки даних, подібно до BigQuery. Завдяки перевазі над своїми конкурентами з точки зору продуктивності, масштабованості та оптимізації запитів, Snowflake наразі є найпопулярнішим сховищем даних на ринку. Заковика в тому, що Snowflake зазвичай дорожчий, тому вам доведеться це врахувати.
Подібні статті
- АДАПТИВНИЙ ВЕБ-ДИЗАЙН: що це означає та як його використовувати
- БАЗА ДАНИХ КЛІЄНТА: як створити один і програмне рішення
- УПРАВЛІННЯ СКЛАДОМ: значення, системи, зарплата та курси
- СКЛАДСЬКИЙ ПРАЦІВНИК: значення, обов'язки, зарплата, резюме та найкраще взуття для роботи (відкривається в новій вкладці браузера)
Посилання
