Data Warehouse vs Database
Het datawarehouse is een systeem dat vooral wordt gebruikt bij data-analyse en rapportage om het belangrijkste hulpprogramma in business intelligence te vinden. Datawarehouse zoals de naam al doet vermoeden is een concept van een gegevensrepository voor meerdere bronnen en betrokken bij de opslag en analyse van zowel huidige als oudere gegevens die op grote schaal werden gebruikt bij het genereren van analytische rapporten. Het datawarehouse is een cruciaal onderdeel van ETL-technologieën (Extract, Transformation, Load). Typisch Datawarehouse is samengesteld uit enscenering, integratielagen, maar er zijn ook andere lagen zoals toegangslagen. Deze lagenhuizen zijn de belangrijkste functies die betrokken zijn bij het data-analyseproces. In dit onderwerp gaan we meer te weten over Data Warehouse vs Database en hun verschillen. Laten we dus proberen het verschil in de functionaliteit van de lagen te begrijpen: -
- Staging-laag: - Deze laag werkt voornamelijk als een gegevensrepository voor gegevens die uit verschillende bronnen aankomen en fungeert op zijn beurt als een bron voor de magazijnlagen.
- Integratielaag: - De integratielaag is betrokken bij de integratie van de gegevens die zijn ontvangen van verschillende bronnen na de transformatie ervan met behulp van de transformatiefunctie.
- Toegangslaag: - Deze laag is voornamelijk betrokken bij de inhoud van EL laden en geeft de gebruiker toegang tot de getransformeerde laag.
Een database wordt verwezen naar een georganiseerde verzameling gegevens, in het algemeen wordt verwezen naar een set gerelateerde gegevens. Dus in het algemeen kunnen we een database definiëren als een geïntegreerde verzameling van betrouwbare informatie, zodat deze beschikbaar is voor de algemene referentie van de gebruikers via een netwerk. Een database bestaat uit entiteiten samen met zijn attributen.
De kenmerken van de entiteiten worden attributen genoemd. Het primaire voordeel van de database is dat het gegevensbeheer eenvoudiger wordt omdat het systematisch ter referentie is georganiseerd met een goede toewijzing om onderscheid te maken tussen de functies.
Er zijn vier hoofdsoorten database namelijk
- Hiërarchische database
- Netwerk database
- Relationele database
- Object-georiënteerde database
Laten we de details voor bovenstaande in details bekijken
- Hiërarchische database: - Dit type database maakt gebruik van de ouder-onderliggende relatie. Het is ontworpen als een boom met knooppunten die records en takken vertegenwoordigen om velden weer te geven. Windows-register dat wordt gebruikt in Windows XP OS is een voorbeeld van de hiërarchische database.
- Netwerkdatabase: - Het wordt meestal gebruikt voor veel tot veel relationele tabellen resulterend in complexe database-structuren.
- Relationele database: - Definieert de afhankelijkheden van gegevens in de vorm van relaties daartussen en wordt daarom het meest gebruikt in databasebeheersystemen die de gegevens in tabellen rangschikken voor het bepalen van de onderling afhankelijke relaties en het genereren van trends in gegevens. Het ondersteunt niet veel tot veel relaties en heeft vooraf gedefinieerde gegevenstypen die ze kunnen ondersteunen, bijvoorbeeld MySQL, Oracle, etc.
- Object-georiënteerde database: - Zijn afkomstig uit de relationele database. De objecten die moeten worden opgeslagen als behandeld als objecten en eraan gekoppeld zijn attributen. Bijv. PostgreSQL.
Data Warehouse versus database-infographics
Hieronder staat het top 6 verschil tussen Data Warehouse versus Database: 
Belangrijkste verschillen
- De database is gebaseerd op OLTP en het datawarehouse is gebaseerd op OLAP,
- De database is voornamelijk gericht op actuele gegevens en het normalisatieproces vermindert de historische inhoud. Het datawarehouse gebruikt echter historische gegevens om inzichten in business intelligence te bepalen.
- Databases zijn van tijdsvariant en behandelen alleen actuele gegevens, maar het concept van data-analyse met behulp van historische gegevens maakt het zakelijke besluitvormingsproces eenvoudiger door de trends en het gedrag van de historische gegevens aan te bieden.
- Het datawarehouse is beter in het vergelijken van de rapportage, analyse en ontworpen om gegevens op te slaan die beschikbaar zijn uit verschillende gegevensbronnen. De database is echter gebaseerd op het uitvoeren van dynamische verwerking van gegevenstransacties.
Head to Head-vergelijking (tabelindeling)
| Data Warehouse | Database |
| Een datawarehouse maakt gebruik van OLAP (Online Analytical Processing) en is dus in staat om slechts een kleine beperkte complexe query in één keer bij te wonen | Een database maakt gebruik van OLTP (online-transactieverwerking) om CRUD (maken, lezen, bijwerken, verwijderen) uit te voeren en de efficiëntie van de gegevensverwerking en de transactiesnelheid van het databasesysteem te optimaliseren |
| Data Warehouse voert ook snelle queryverwerking uit, maar het aantal query's per transactie is kleiner dan de transactiecapaciteit van de database. Verder kunnen de datawarehouse-systemen, als onderdeel van hun business intelligence-mogelijkheden, samengevatte inzichten bieden in gegevenstrends | De database kan worden gebruikt om snelle queryverwerking uit te voeren, biedt multi-toegang tot de enkele gegevensbron en een hoge transactie-efficiëntie. |
| Data Warehouse maakt gebruik van gedenormaliseerde gegevensstructuren, omdat dit voordelig is voor analytische bewerkingen van gegevens. | De database maakt gebruik van genormaliseerde gegevensstructuur met voorzieningen om overbodige gegevens en groepen georganiseerde gegevens op basis van de kenmerken te verminderen |
| Tijdinvariant omdat datawarehousing historische gegevens gebruikt om analytische trends te bieden en daarom zowel stromen als historische gegevens moet registreren om hetzelfde te bepalen | Tijdvariant: - Database is een tijdvariant van aard omdat ze meestal geen historische gegevens bevatten. De historische gegevens worden beschouwd als een redundantiebereik in Normalisatie en daarom worden deze verwijderd na opeenvolgende commits op de gegevensquery's. |
| De datawarehouse-techniek is gebaseerd op OLAP-technologie en is daarom gebaseerd op complexe query's voor gegevensanalyse. Deze complexe vragen beïnvloeden de systeemprestaties op basis van het aantal transacties dat in het systeem wordt uitgevoerd. | Gelijktijdige gebruikerstoegang is het grootste voordeel van de database, omdat het OLTP-model voor data-analyse ruimte biedt aan een groot aantal gelijktijdige gebruikers om tegelijkertijd de gegevensverwerking en -bewerkingen uit te voeren zonder de systeemprestaties te beïnvloeden |
| Er zijn te veel relaties tussen de gegevensvelden in het gegevensmagazijn | Er is slechts één op één relatie tussen de entiteitsvelden, de tabellen zijn genormaliseerd om redundantievrije en efficiënte gegevens te bieden. |
Conclusie: Data Warehouse vs Database
Datawarehouse versus database gebruikt een op tabellen gebaseerde structuur om de gegevens te beheren en SQL-query's te gebruiken om hetzelfde uit te voeren. Het doel van beide is echter heel anders, omdat datawarehouse wordt gebruikt om zakelijke beslissingen te beïnvloeden, maar de database wordt gebruikt voor online transactieverwerking en gegevensverwerking. Ook is het beschouwde gegevenstype in beide gevallen anders, omdat de database actuele gegevens gebruikt voor zijn activiteiten, maar het datawarehouse is gebaseerd op het algemeen om historische trends in gegevens te gebruiken.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor het grootste verschil tussen Data Warehouse versus Database. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen Data Warehouse en Database met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie
- Big Data versus Data Warehouse
- Teradata vs Oracle - Topverschillen
- Big Data versus Data Mining
- Data Warehouse versus Hadoop