データウェアハウスとの違いは何ですか。 データベース？

データベース 間違いなく、大多数の組織のレコードを保存する必要があります。 ただし、すべての組織にデータウェアハウスがあるわけではありません。 一部の企業は、なぜデータウェアハウスを確立する必要があるのか​​疑問に思うかもしれません。 それでも、データウェアハウスは、ビジネス分析の目的で非常に貴重な場合があります。

A 標準データベース は、ストレージ、トランザクション、および取得を目的としたデータレコードのコレクションです。 たとえば、図書館には本のデータベースがあるため、スタッフと顧客の両方が図書館で本を検索して見つけることができます。 顧客は通常、図書館のPCからデータベースにクエリを入力して本を検索できます。

標準データベースは通常、 SQLリレーショナル もの。 リレーショナルデータベースは、リンクされ相互に関連する一連のデータテーブルに基づいています。 リレーショナルテーブルの設計により、データベース内の重複または冗長なデータが排除されます。

データウェアハウスは、組織内の複数のデータベースソースからのデータをプールするまったく異なるデータベースの種類です。 これは主に統計のために確立されたデータ管理システムです データ解析 レポートとグラフの形で提示されます。

データウェアハウスは、企業の標準データベースへの追加レイヤーのようなものです。 データウェアハウスを持つ企業は、さまざまな方法でデータウェアハウスに含まれる履歴データを分析できます。 つまり、データウェアハウスは一種の経営情報システムです。

データウェアハウスとの主な違いは次のとおりです。 データベース

さまざまな処理タイプ

標準のリレーショナルデータベースは、ユーザーの要求に即座に応答するオンライントランザクション処理（OLTP）に基づいています。 図書館のデータベースは、貸し出されて返却された本のOLTPで頻繁に更新されます。

データウェアハウスにはさまざまなオンライン分析処理（OLAP）があり、OLTPデータベースよりもはるかに効率的に大量のデータを分析できます。 これにより、データウェアハウスのユーザーは、さまざまな計算を適用してデータをすばやく照合できます。

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設計とデータの編成

リレーショナルデータベースは、データの冗長性を排除または少なくとも削減するために正規化されます。これにより、ハードドライブのスペースが節約され、トランザクションの応答時間が短縮されます。 ただし、正規化されたデータベースは、データウェアハウスよりもはるかに遅く、クエリを実行するのが面倒です。

データウェアハウスは、テーブルが少なく、データの重複が多い非正規化された設計になっています。 それらの非正規化された設計により、リレーショナルデータベースよりもはるかに高速な分析応答時間が保証されます。 したがって、データウェアハウスは読み取り操作を優先します。

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稼働時間の柔軟性

標準データベースは、組織がほぼ常に利用できる必要があります。 したがって、稼働時間の可用性は100％に近い必要があります。 たとえば、データベースが通常の終了時間より前にダウンした場合、ライブラリは早期に終了する必要があります。

ただし、データウェアハウスは、標準データベースのようにフロントエンド操作にリンクされていないため、稼働時間の柔軟性が高くなります。 組織のデータウェアハウスは、ソースからのデータを更新する必要がある場合、ほぼ1日に1回ダウンする可能性があります。

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同時ユーザーベース

標準データベースは、トランザクションにリンクされていることが多いため、データウェアハウスよりもはるかに幅広い同時ユーザーベースをサポートします。 そのため、潜在的に数千人の同時ユーザーをサポートするように設計されています。

データウェアハウスはトランザクションに接続されておらず、通常、はるかに詳細なクエリを処理する必要があります。 したがって、クエリが通常はるかにシステムリソースを大量に消費するため、多くの同時ユーザーをサポートすることはできません。

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ソフトウェア

ほとんどのユーザーは、MSOfficeやMSOfficeなどの通常はオフィススイートの一部であるデータベースアプリケーションに精通しています。 LibreOffice. のようなアプリケーション MSAccess ユーザーが複数のリンクトデータテーブルを使用してリレーショナルデータベースを設定できるようにします。 ただし、リレーショナルデータベースソフトウェアを使用してデータウェアハウスを設定することはできません。

データウェアハウスを設定するには、専用のデータウェアハウスソフトウェアが必要です。 Jet Analyticsのようなソフトウェアは、データを表示するための広範なレポートライブラリテンプレートを組み込んだ構築済みのデータウェアハウスをユーザーに提供します。

これらは、データベースとデータウェアハウスの5つの主な違いです。 データベースほど重要ではありませんが、データウェアハウスは、データをより詳細に分析する必要がある組織にとって、データベースの非常に貴重な拡張機能です。