Mis vahe on andmeladu vs. andmebaas?

Andmebaasid on kahtlemata vajalik enamiku organisatsioonide jaoks dokumentide säilitamiseks. Kõigil organisatsioonidel pole siiski andmehoidlaid. Mõni ettevõte võib mõelda, miks nad peavad andmeladusid looma. Andmeladud võivad siiski olla ärianalüüsi jaoks hindamatud.

A standard andmebaas on andmekirjete kogu salvestamise, tehingute ja otsimise eesmärgil. Näiteks on raamatukogudel raamatute andmebaasid, nii et nii töötajad kui ka kliendid saavad neist raamatuid otsida ja leida. Tavaliselt saavad kliendid raamatuid otsida, sisestades raamatukogu arvutist päringud andmebaasi.

Tavaliselt on tavalised andmebaasid SQL relatsiooniline ühed. Relatsioonandmebaasid põhinevad lingitud ja omavahel seotud andmetabelite seeriatel. Relatsioonitabeli kujundus välistab dubleeritud või üleliigsed andmed andmebaasides.

Andmeladu on täiesti erinev andmebaasitõug, mis koondab organisatsiooni andmed erinevatest andmebaasiallikatest. See on andmehaldussüsteem, mis on loodud peamiselt statistikaks andmete analüüs esitatakse aruannete ja graafikute kujul.

Andmeladu on pigem nagu ettevõtte tavaliste andmebaaside lisakiht. Andmeladudega ettevõtted saavad nendesse lisatud ajaloolisi andmeid analüüsida mitmel erineval viisil. Niisiis, andmeladu on teatud tüüpi juhtimise infosüsteem.

Siin on peamised erinevused andmelao vs. andmebaasi

Erinevad töötlemistüübid

Tavalised relatsioonandmebaasid põhinevad veebipõhisel tehingute töötlemisel (OLTP), mis vastab kasutaja päringutele kohe. Raamatukogude andmebaase ajakohastatakse sageli laenutatud ja tagastatud raamatute OLTP-ga.

Andmeladul on erinev OnLine Analytical Processing (OLAP), mis võimaldab analüüsida suuri andmemahte palju tõhusamalt kui OLTP andmebaasid. See võimaldab andmelao kasutajatel andmeid erinevate rakendatud arvutuste abil kiiresti koondada.

---

Kujundus ja andmete korraldamine

Relatsioonandmebaasid normaliseeritakse, et välistada või vähemalt vähendada andmete üleliigsust, mis säästab kõvakettaruumi ja lühendab tehingute reageerimisaega. Normaliseeritud andmebaaside päringud on aga palju aeglasemad ja kohmakamad kui andmeladudes.

Andmeladudel on denormaliseeritud kujundused, kus on vähem tabeleid ja rohkem dubleeritud andmeid. Nende denormaliseeritud kujundused tagavad palju kiirema analüütilise reageerimise aja kui relatsioonandmebaasid. Seega seavad andmehoidlad esikohale lugemisoperatsioonid.

---

Uptime paindlikkus

Standardandmebaasid peavad organisatsioonide jaoks olema peaaegu kogu aeg kättesaadavad. Seega peab nende tööaeg olema peaaegu 100 protsenti. Näiteks peaks raamatukogu varakult sulgema, kui selle andmebaas peaks langema enne tavapärast sulgemisaega.

Andmehoidlates on kasutusaegade paindlikkus siiski suurem, kuna need pole seotud esiotstega, nagu tavalised andmebaasid. Organisatsioonide andmeladud võivad langeda peaaegu üks kord päevas, kui vaja oma allikatest andmeid värskendada.

---

Samaaegne kasutajaskond

Standardsed andmebaasid toetavad palju laiemat samaaegset kasutajabaasi kui andmeladud, kuna need on sageli seotud tehingutega. Seega on need loodud potentsiaalselt tuhandete samaaegsete kasutajate toetamiseks.

Andmeladud pole seotud tehingutega ja tavaliselt nõutakse palju üksikasjalikumate päringute töötlemist. Seetõttu ei saa nad toetada nii palju samaaegseid kasutajaid, kuna nende päringud on tavaliselt süsteemi ressursimahukamad.

---

Tarkvara

Enamik kasutajaid on rohkem kursis andmebaasirakendustega, mis on tavaliselt kontoripakettide osad, näiteks MS Office ja LibreOffice. Rakendused nagu MS Access võimaldavad kasutajatel luua mitme lingitud andmetabeliga relatsioonandmebaasid. Relatsiooniandmebaasi tarkvaraga ei saa siiski andmeladusid seadistada.

Andmelao seadistamiseks vajate spetsiaalset andmelao tarkvara. Tarkvara nagu Jet Analytics pakub kasutajatele eelnevalt koostatud andmeladusid, mis sisaldavad andmete kuvamiseks ulatuslikke aruandekogu malle.

Need on viis peamist erinevust andmebaaside ja andmeladude vahel. Ehkki andmeladud pole nii hädavajalikud kui andmebaasid, on nende hindamatu laiendus organisatsioonidele, kes peavad oma andmeid üksikasjalikumalt analüüsima.