რა განსხვავებაა მონაცემთა საწყობსა და vs. მონაცემთა ბაზა?

მონაცემთა ბაზები უეჭველად ორგანიზაციების აბსოლუტური უმრავლესობისთვის ჩანაწერების შენახვის აუცილებლობას წარმოადგენს. ამასთან, ყველა ორგანიზაციას არ აქვს მონაცემთა საწყობი. ზოგიერთ საწარმოს შეიძლება გაუკვირდეს, რატომ სჭირდებათ მონაცემთა საწყობების დაარსება. მიუხედავად ამისა, მონაცემთა საწყობები შეიძლება ფასდაუდებელი იყოს ბიზნესის ანალიზის მიზნით.

ა სტანდარტული მონაცემთა ბაზა არის მონაცემთა ჩანაწერების კრებული შენახვის, გარიგებების და მოძიების მიზნით. მაგალითად, ბიბლიოთეკებს აქვთ წიგნების მონაცემთა ბაზები, ამიტომ თანამშრომლებსაც და მომხმარებლებსაც შეუძლიათ წიგნების ძებნა და პოვნა მათში. ჩვეულებრივ, მომხმარებლებს შეუძლიათ მოძებნონ წიგნები ბიბლიოთეკის კომპიუტერიდან მონაცემთა ბაზაში მოთხოვნების შეყვანით.

როგორც წესი, სტანდარტული მონაცემთა ბაზაა SQL მიმართებითი პირობა ურთიერთდამოკიდებულების მონაცემთა ბაზა ემყარება მონაცემთა დაკავშირებულ და ურთიერთდაკავშირებულ მონაცემთა ცხრილების სერიას. მიმართებითი ცხრილის დიზაინი გამორიცხავს მონაცემთა დუბლირებულ ან ზედმეტ მონაცემებს.

მონაცემთა საწყობი მონაცემთა ბაზის სულ სხვა ჯიშია, რომელიც მონაცემთა ბაზაში მრავალი მონაცემთა წყაროდან აგროვებს მონაცემებს ორგანიზაციაში. ეს არის მონაცემთა მართვის სისტემა, რომელიც დადგენილია სტატისტიკური მონაცემებისთვის მონაცემთა ანალიზი წარმოდგენილია ანგარიშებისა და გრაფიკების სახით.

მონაცემთა საწყობი უფრო ჰგავს კომპანიის სტანდარტულ მონაცემთა ბაზების დამატებით ფენას. მონაცემთა საწყობის მქონე კომპანიებს შეუძლიათ სხვადასხვა გზით გააანალიზონ მათში შეტანილი ისტორიული მონაცემები. ასე რომ, მონაცემთა საწყობი არის მენეჯმენტის საინფორმაციო სისტემის ტიპი.

აქ მოცემულია ძირითადი განსხვავებები მონაცემთა საწყობსა და vs. მონაცემთა ბაზა

დამუშავების სხვადასხვა ტიპი

სტანდარტული მიმართებითი მონაცემთა ბაზა დაფუძნებულია ონლაინ ტრანსაქციულ დამუშავებაზე (OLTP), რომელიც დაუყოვნებლივ რეაგირებს მომხმარებლის მოთხოვნებზე. ბიბლიოთეკის მონაცემთა ბაზები ხშირად განახლდება OLTP– ით, ნასესხები და დაბრუნებული წიგნებისთვის.

მონაცემთა საწყობას აქვს სხვადასხვა OnLine ანალიტიკური დამუშავება (OLAP), რაც საშუალებას აძლევს მას გაანალიზოს დიდი მოცულობის მონაცემები გაცილებით ეფექტურად ვიდრე OLTP მონაცემთა ბაზები. ეს საშუალებას აძლევს მონაცემთა საწყობის მომხმარებლებს სწრაფად დააგროვონ მონაცემები გამოყენებული სხვადასხვა გათვლებით.

---

დიზაინისა და მონაცემთა ორგანიზება

მონაცემთა ბაზების ნორმალიზება ხდება მონაცემთა სიჭარბის აღმოსაფხვრელად, ან მინიმუმ მინიმუმამდე შესამცირებლად, რაც ზოგავს მყარი დისკის ადგილს და ამცირებს ტრანზაქციების რეაგირების დროს. ამასთან, მონაცემთა ნორმალიზებული ბაზები ბევრად ნელა და უფრო რთულია, ვიდრე მონაცემთა საწყობები.

მონაცემთა საწყობებს აქვთ დენორმალიზებული დიზაინი ნაკლები ცხრილებით და უფრო დუბლირებული მონაცემებით. მათი დენორმალიზებული დიზაინები უზრუნველყოფს ანალიტიკური რეაგირების უფრო სწრაფ დროს, ვიდრე რელაციური მონაცემთა ბაზები. ამრიგად, მონაცემთა საწყობები კითხვის ოპერაციების პრიორიტეტს ანიჭებენ.

---

Uptime მოქნილობა

სტანდარტული მონაცემთა ბაზები თითქმის ყველა დროის ხელმისაწვდომი უნდა იყოს ორგანიზაციებისათვის. ასე რომ, მათი uptime ხელმისაწვდომობა უნდა იყოს 100 პროცენტთან ახლოს. მაგალითად, ბიბლიოთეკა ადრე უნდა დაიხუროს, თუ მონაცემთა ბაზა ჩაიშლება დახურვის ჩვეულ დროზე ადრე.

ამასთან, მონაცემთა საწყობებს აქვთ uptime– ის უფრო დიდი მოქნილობა, რადგან ისინი არ არიან დაკავშირებული წინა – ოპერაციებთან, როგორც ეს არის სტანდარტული მონაცემთა ბაზა. ორგანიზაციების მონაცემთა საწყობებს შეუძლიათ დაანგრიონ თითქმის დღეში ერთხელ, თუ საჭიროა მათი წყაროებიდან მონაცემების განახლება.

---

ერთდროული მომხმარებლის ბაზა

სტანდარტული მონაცემთა ბაზები მხარს უჭერს ბევრად უფრო ფართო მომხმარებელთა ბაზას, ვიდრე მონაცემთა საწყობები, რადგან ისინი ხშირად დაკავშირებულია გარიგებებთან. ასე რომ, ისინი შექმნილია პოტენციურად ათასობით ერთდროული მომხმარებლის მხარდაჭერისთვის.

მონაცემთა საწყობები არ არის დაკავშირებული გარიგებებთან და, როგორც წესი, მათ სჭირდებათ ბევრად უფრო დეტალური მოთხოვნების დამუშავება. ამიტომ, მათ არ შეუძლიათ იმდენი თანამონაწილე მომხმარებლის მხარდაჭერა, რამდენადაც მათი მოთხოვნები, როგორც წესი, გაცილებით მეტია, ვიდრე სისტემის რესურსია.

---

პროგრამული უზრუნველყოფა

მომხმარებლების უმეტესობა უფრო კარგად გაეცნობა მონაცემთა ბაზის პროგრამებს, რომლებიც, ჩვეულებრივ, საოფისე პაკეტების ნაწილია, მაგალითად, MS Office და LibreOffice. პროგრამები, როგორიცაა MS Access მომხმარებლებს საშუალებას მისცემენ შექმნან რელაციური მონაცემთა ბაზები მრავალი დაკავშირებული მონაცემთა ცხრილით. ამასთან, მონაცემთა საწყობების დაყენება არ შეგიძლიათ რელაციური მონაცემთა ბაზის პროგრამული უზრუნველყოფით.

მონაცემთა საწყობის დასაყენებლად დაგჭირდებათ მონაცემთა საწყობის პროგრამული უზრუნველყოფა. ისეთი პროგრამული უზრუნველყოფა, როგორიცაა Jet Analytics, მომხმარებლებს უზრუნველყოფს წინასწარ ჩაშენებული მონაცემთა საწყობებით, რომლებიც მოიცავს მონაცემთა საჩვენებლად ბიბლიოთეკის რეპორტების ფართო შაბლონებს.

ეს არის ხუთი ძირითადი განსხვავება მონაცემთა ბაზასა და მონაცემთა საწყობებს შორის. მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა ბაზები ისეთივე არსებითია, მონაცემთა საწყობები მათი ფასდაუდებელი გაგრძელებაა იმ ორგანიზაციებისთვის, რომელთაც სჭირდებათ მათი მონაცემების უფრო დეტალური ანალიზი.