데이터베이스와 데이터웨어 하우스의 차이점은 무엇입니까?

데이터베이스와 데이터웨어 하우스의 차이점은 무엇입니까?

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데이터베이스와 데이터웨어 하우스의 차이점은 무엇입니까?

그들은 같은 것이 아니거나 적어도 같은 것에 쓰여진 것이 아닙니까 (예 : Oracle RDBMS)?

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자세한 내용은 이것을 확인 하십시오.

이전 링크에서 :

데이터 베이스

1. OLTP (Online Transactional Processing )에 사용되지만 데이터웨어 하우징과 같은 다른 목적으로 사용될 수 있습니다. 이력에 대한 사용자의 데이터를 기록합니다.
2. 테이블과 조인은 정규화 되었기 때문에 복잡합니다 ( RDMS의 경우 ). 이는 중복 데이터를 줄이고 저장 공간을 절약하기 위해 수행됩니다.
3. 엔터티 – 관계형 모델링 기술이 RDMS 데이터베이스 디자인에 사용됩니다.
4. 쓰기 작업에 최적화되었습니다.
5. 분석 쿼리의 성능이 낮습니다.

데이터웨어 하우스

1. OLAP (Online Analytical Processing )에 사용됩니다. 비즈니스 의사 결정에 대한 사용자의 히스토리 데이터를 읽습니다.
2. 테이블과 조인은 비정규 화 되었기 때문에 간단합니다. 이는 분석 쿼리에 대한 응답 시간을 줄이기 위해 수행됩니다.
3. 데이터 – 모델링 기술은 데이터웨어 하우스 디자인에 사용됩니다.
4. 읽기 작업에 최적화되었습니다.
5. 분석 쿼리를위한 고성능.
6. 가 일반적으로 데이터베이스.

데이터웨어 하우스는 0에서 많은 데이터베이스로 제공 될 수 있습니다.

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비 기술적 관점에서 : 데이터베이스는 특정 응용 프로그램 또는 응용 프로그램 집합으로 제한됩니다.

데이터웨어 하우스는 엔터프라이즈 레벨 데이터 저장소입니다. 비즈니스의 모든 / 많은 세그먼트의 데이터를 포함 할 것입니다. 이 정보를 공유하여 비즈니스의 세계적 그림을 제공 할 것입니다. 비즈니스의 다른 부문들 사이의 통합도 중요합니다.

기술적 인 관점에서 : "데이터웨어 하우스"라는 단어에는 인식 된 정의가 없습니다. 개인적으로 데이터웨어 하우스를 데이터 마트 모음으로 정의합니다. 각 데이터 마트는 데이터베이스가 특정 문제 세트 (응용 프로그램, 데이터 세트 또는 프로세스)와 관련된 하나 이상의 데이터베이스로 구성됩니다.

간단히 말해서 데이터베이스는 데이터웨어 하우스의 구성 요소입니다. 이 개념을 살펴볼 곳은 많지만 "정의"가 없기 때문에 어떤 대답을해도 어려움을 겪을 수 있습니다.

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데이터웨어 하우스는 데이터베이스 유형입니다.

사람들이 이미 말한 것 외에도, 데이터웨어 하우스는 쓰기가 아닌 읽기를 위해 인덱스 등이 조정 된 OLAP 경향이 있으며, 데이터는 읽기 및 분석하기 쉬운 형태로 비정규 화 / 변환됩니다.

일부 사람들은 "데이터베이스"가 OLTP와 동일하다고 말했지만 사실이 아닙니다. OLTP는 다시 데이터베이스 유형입니다.

다른 유형의 "데이터베이스": 텍스트 파일, XML, Excel, CSV ..., 플랫 파일 :-)

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이를 설명하는 가장 간단한 방법은 데이터웨어 하우스가 단순한 데이터베이스 이상으로 구성되어 있다고 말하는 것입니다. 데이터베이스는 어떤 방식으로 구성된 데이터 모음이지만 "보고 및 분석을 용이하게하기 위해"데이터웨어 하우스가 특별히 구성됩니다. 그러나 데이터웨어 하우징에는 "데이터를 검색 및 분석하고, 데이터를 추출, 변환 및로드하고, 데이터 사전을 관리하는 수단이 데이터웨어 하우징 시스템의 필수 구성 요소로 간주되기 때문에"전체 내용이 아닙니다.

데이터웨어 하우스

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데이터베이스 :-OLTP (온라인 거래 프로세스)

• 현재 데이터, 최신 상세 데이터, 플랫 관계형 격리 데이터입니다.
• 엔터티 관계는 데이터베이스를 디자인하는 데 사용됩니다
• DB 크기 100MB-GB 간단한 트랜잭션 또는 요구

데이터웨어 하우스

• OLAP (온라인 분석 프로세스)
• 역사적 데이터 스타 스키마, 스노우 플렉스 스키마 및 갤럭시에 관한 것입니다.
• 스키마는 데이터웨어 하우스를 디자인하는 데 사용됩니다
• DB 크기 100GB-TB DATA MINING DATA VISUALIZATION을위한 향상된 쿼리 성능 기반
• 다양한 데이터보기에 빠르고 일관성있는 대화식 액세스를 통해 사용자가 회사 데이터의 다양한 측면에 대한 심층적 인 이해와 지식을 얻을 수 있습니다.

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데이터웨어 하우스와 데이터베이스 : 데이터웨어 하우스는 데이터 분석을 위해 특별히 설계되었으며, 데이터의 관계와 추세를 이해하기 위해 대량의 데이터를 읽습니다. 데이터베이스는 트랜잭션의 기록 세부 사항과 같은 데이터를 캡처하고 저장하는 데 사용됩니다.

데이터웨어 하우스 : 적합한 워크로드 -분석,보고, 빅 데이터. 데이터 소스 -많은 소스에서 수집 및 정규화 된 데이터입니다. 데이터 캡처 -일반적으로 사전 결정된 배치 일정에 따라 대량 쓰기 작업. 데이터 정규화 -스타 스키마 또는 Snowflake 스키마와 같은 비정규 화 된 스키마 데이터 스토리지 -간편한 액세스 및 고속 쿼리를 위해 최적화되었습니다. 컬럼 스토리지를 사용한 성능. 데이터 액세스 -I / O를 최소화하고 데이터 처리량을 최대화하도록 최적화되었습니다.

트랜잭션 데이터베이스 : 적합한 워크로드 -트랜잭션 처리. 데이터 소스 -트랜잭션 시스템과 같은 단일 소스에서 그대로 캡처 된 데이터입니다. 데이터 캡처 -트랜잭션 처리량을 최대화하기 위해 새 데이터를 사용할 수 있으므로 지속적인 쓰기 작업에 최적화되었습니다. 데이터 정규화 -고도로 정규화 된 정적 스키마 데이터 스토리지 -단일 행 지향 물리 블록에 대한 쓰기 작업 전체에 최적화되어 있습니다. 데이터 액세스 -대량의 작은 읽기 작업.

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응용 프로그램의 모든 데이터 저장소는 일반적으로 데이터베이스를 사용합니다. 관계형 데이터베이스이거나 현재 추세가있는 SQL 데이터베이스가 없을 수 있습니다.

Data warehouse is also database. We can call data warehouse database as specialized data storage for the analytical reporting purposes for the company. This data used for key business decision.

The organized data helps is reporting and taking business decision effectively.

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Example: A house is worth $100,000, and it is appreciating at $1000 per year.

To keep track of the current house value, you would use a database as the value would change every year.

Three years later, you would be able to see the value of the house which is $103,000.

To keep track of the historical house value, you would use a data warehouse as the value of the house should be

$100,000 on year 0, 
$101,000 on year 1, 
$102,000 on year 2, 
$103,000 on year 3. 

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Source for the Data warehouse can be cluster of Databases, because databases are used for Online Transaction process like keeping the current records..but in Data warehouse it stores historical data which are for Online analytical process.

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A Data Warehouse is a type of Data Structure usually housed on a Database. The Data Warehouse refers the the data model and what type of data is stored there - data that is modeled (data model) to server an analytical purpose.

A Database can be classified as any structure that houses data. Traditionally that would be an RDBMS like Oracle, SQL Server, or MySQL. However a Database can also be a NoSQL Database like Apache Cassandra, or an columnar MPP like AWS RedShift.

You see a database is simply a place to store data; a data warehouse is a specific way to store data and serves a specific purpose, which is to serve analytical queries.

OLTP vs OLAP does not tell you the difference between a DW and a Database, both OLTP and OLAP reside on databases. They just store data in a different fashion (different data model methodologies) and serve different purposes (OLTP - record transactions, optimized for updates; OLAP - analyze information, optimized for reads).

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See in simple words : Dataware --> Huge data using for Analytical/storage/ copy and Analysis . Database --> CRUD operation with Frequently used data .

Dataware house is Kind of storage which u are not using on daily basis & Database is something which your dealing frequently .

Eg. If we are asking statement of bank then it gives us for last 3/4/6/more months bcoz it is in database. If you want more than that it stores on Dataware house.

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Database and Data warehouse are same because We will find data in an organized manner in both of these. But Wait...

OLTP(online transaction processing) or we can say operational system which provide day to day transaction facility in an organization. Databases are used for this type of work(OLTP or Operational system).

Q. What we are doing in Operational System environment?

**we are deleting, updating, inserting records for customers from database. In parallel to this on all the data of the OLTP(operational system) the transformation(Extraction, aggregation, cleansing) is performed and data is going to be stored in a warehouse for manager and executives to support them in decision making, in setting goals and objectives for there businesses.

So, conclusion data warehouse is a place where the data should be in an organized form like database but it should provide strategic information(information for making a business strategy, information for setting goals./objectives).

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Database:

Used for Online Transactional Processing (OLTP).

• Transaction-oriented.
• Application oriented.
• Current data.
• Detailed data.
• Scalable data.
• Many Users, Administrators / Operational.
• Execution time: short.

Data Warehouse:

Used for Online Analytical Processing (OLAP).

• Oriented analysis.
• Subject oriented.
• Historical data.
• Aggregated data.
• Static data.
• Not many users, manager.
• Execution time: long.

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/3419353/what-is-the-difference-between-a-database-and-a-data-warehouse