डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा वेयरहाउस में क्या अंतर है? डेटाबेस?

डेटाबेस निस्संदेह अधिकांश संगठनों के लिए रिकॉर्ड स्टोर करने की आवश्यकता है। हालांकि, सभी संगठनों के पास डेटा वेयरहाउस नहीं होते हैं। कुछ उद्यमों को आश्चर्य हो सकता है कि उन्हें डेटा वेयरहाउस स्थापित करने की आवश्यकता क्यों है। फिर भी, डेटा वेयरहाउस व्यावसायिक विश्लेषण उद्देश्यों के लिए अमूल्य हो सकते हैं।

ए मानक डेटाबेस भंडारण, लेनदेन और पुनर्प्राप्ति के प्रयोजनों के लिए डेटा रिकॉर्ड का एक संग्रह है। उदाहरण के लिए, पुस्तकालयों में पुस्तक डेटाबेस होते हैं ताकि कर्मचारी और ग्राहक दोनों उनमें पुस्तकें खोज सकें और ढूंढ सकें। ग्राहक आमतौर पर लाइब्रेरी पीसी से डेटाबेस में प्रश्न दर्ज करके पुस्तकों की खोज कर सकते हैं।

मानक डेटाबेस आमतौर पर होते हैं एसक्यूएल संबंधपरक वाले। रिलेशनल डेटाबेस लिंक्ड और इंटर-रिलेटेड डेटा टेबल की एक श्रृंखला पर आधारित होते हैं। रिलेशनल टेबल डिज़ाइन डेटाबेस में डुप्लिकेट, या अनावश्यक, डेटा को समाप्त करता है।

एक डेटा वेयरहाउस एक पूरी तरह से अलग डेटाबेस नस्ल है जो एक संगठन के भीतर कई डेटाबेस स्रोतों से डेटा एकत्र करता है। यह मुख्य रूप से सांख्यिकीय के लिए स्थापित एक डेटा प्रबंधन प्रणाली है डेटा विश्लेषण रिपोर्ट और ग्राफ के रूप में प्रस्तुत किया गया।

डेटा वेयरहाउस कंपनी के मानक डेटाबेस के लिए एक अतिरिक्त परत की तरह है। डेटा वेयरहाउस वाली कंपनियां अपने भीतर शामिल ऐतिहासिक डेटा का कई अलग-अलग तरीकों से विश्लेषण कर सकती हैं। तो, डेटा वेयरहाउस एक प्रकार की प्रबंधन सूचना प्रणाली है।

यहाँ डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा वेयरहाउस के बीच मुख्य अंतर हैं। डेटाबेस

विभिन्न प्रसंस्करण प्रकार

मानक रिलेशनल डेटाबेस ऑनलाइन ट्रांजेक्शनल प्रोसेसिंग (OLTP) पर आधारित होते हैं जो उपयोगकर्ता के अनुरोधों का तुरंत जवाब देते हैं। उधार ली गई और लौटाई गई पुस्तकों के लिए पुस्तकालय डेटाबेस अक्सर ओएलटीपी के साथ अद्यतन होते हैं।

एक डेटा वेयरहाउस में अलग-अलग ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग (OLAP) होती है जो इसे OLTP डेटाबेस की तुलना में बड़ी मात्रा में डेटा का अधिक कुशलता से विश्लेषण करने में सक्षम बनाती है। यह डेटा वेयरहाउस उपयोगकर्ताओं को लागू विभिन्न गणनाओं के साथ डेटा को त्वरित रूप से संयोजित करने में सक्षम बनाता है।

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डिजाइन और डेटा संगठन

रिलेशनल डेटाबेस को डेटा रिडंडेंसी को खत्म करने, या कम से कम कम करने के लिए सामान्यीकृत किया जाता है, जो हार्ड ड्राइव स्थान बचाता है और लेनदेन प्रतिक्रिया समय को कम करता है। हालाँकि, सामान्यीकृत डेटाबेस डेटा वेयरहाउस की तुलना में बहुत धीमे और क्वेरी के लिए अधिक बोझिल होते हैं।

डेटा वेयरहाउस ने कम टेबल और अधिक डुप्लिकेट डेटा के साथ डिज़ाइन को विकृत कर दिया है। उनके असामान्य डिज़ाइन रिलेशनल डेटाबेस की तुलना में बहुत तेज़ विश्लेषणात्मक प्रतिक्रिया समय सुनिश्चित करते हैं। इस प्रकार, डेटा वेयरहाउस रीड ऑपरेशंस को प्राथमिकता देते हैं।

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अपटाइम लचीलापन

संगठनों के लिए मानक डेटाबेस लगभग हर समय उपलब्ध होने की आवश्यकता है। इसलिए, उनकी अपटाइम उपलब्धता 100 प्रतिशत के करीब होनी चाहिए। उदाहरण के लिए, एक पुस्तकालय को जल्दी बंद करना होगा यदि उसका डेटाबेस अपने सामान्य समापन समय से पहले नीचे चला गया।

हालाँकि, डेटा वेयरहाउस में अधिक अपटाइम लचीलापन होता है क्योंकि वे फ्रंट-एंड ऑपरेशंस से जुड़े नहीं होते हैं जैसे मानक डेटाबेस हैं। संगठनों के डेटा वेयरहाउस दिन में लगभग एक बार नीचे जा सकते हैं यदि उनके स्रोतों से डेटा ताज़ा करने के लिए आवश्यक हो।

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समवर्ती उपयोगकर्ता आधार

मानक डेटाबेस डेटा वेयरहाउस की तुलना में बहुत व्यापक समवर्ती उपयोगकर्ता आधार का समर्थन करते हैं क्योंकि वे अक्सर लेनदेन से जुड़े होते हैं। इसलिए, वे संभावित रूप से हजारों समवर्ती उपयोगकर्ताओं का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

डेटा वेयरहाउस लेनदेन से जुड़े नहीं हैं और आमतौर पर अधिक विस्तृत प्रश्नों को संसाधित करने की आवश्यकता होती है। इसलिए, वे कई समवर्ती उपयोगकर्ताओं का समर्थन नहीं कर सकते क्योंकि उनके प्रश्न आमतौर पर बहुत अधिक सिस्टम संसाधन-भारी होते हैं।

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सॉफ्टवेयर

अधिकांश उपयोगकर्ता डेटाबेस अनुप्रयोगों से अधिक परिचित होंगे जो आमतौर पर ऑफिस सुइट्स का एक हिस्सा होते हैं, जैसे कि एमएस ऑफिस और लिब्रे ऑफिस. आवेदन जैसे एमएस एक्सेस उपयोगकर्ताओं को एकाधिक लिंक किए गए डेटा तालिकाओं के साथ संबंधपरक डेटाबेस स्थापित करने में सक्षम बनाता है। हालाँकि, आप रिलेशनल डेटाबेस सॉफ़्टवेयर के साथ डेटा वेयरहाउस सेट नहीं कर सकते।

डेटा वेयरहाउस स्थापित करने के लिए, आपको समर्पित डेटा वेयरहाउस सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होगी। जेट एनालिटिक्स जैसा सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ताओं को पूर्व-निर्मित डेटा वेयरहाउस प्रदान करता है जिसमें डेटा प्रदर्शित करने के लिए व्यापक रिपोर्ट लाइब्रेरी टेम्प्लेट शामिल होते हैं।

वे डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस के बीच पाँच मुख्य अंतर हैं। हालांकि डेटाबेस जितना आवश्यक नहीं है, डेटा वेयरहाउस उन संगठनों के लिए अमूल्य एक्सटेंशन हैं जिन्हें अपने डेटा का अधिक विस्तार से विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है।