- 데이터웨어 하우스는 기업 사용자에게 매우 귀중한 관리 정보 시스템이 될 수 있습니다.
- 이 기사에서는 관계형 데이터베이스와 데이터웨어 하우스의 주요 차이점에 대해 설명합니다.
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데이터베이스 의심 할 여지없이 대부분의 조직에 대한 기록을 저장하는 데 필요합니다. 그러나 모든 조직에 데이터웨어 하우스가있는 것은 아닙니다. 일부 기업에서는 데이터웨어 하우스를 구축해야하는 이유를 궁금해 할 수 있습니다. 그러나 데이터웨어 하우스는 비즈니스 분석 목적으로 매우 유용 할 수 있습니다.
ㅏ 표준 데이터베이스 저장, 트랜잭션 및 검색을위한 데이터 레코드 모음입니다. 예를 들어 도서관에는 책 데이터베이스가 있으므로 직원과 고객 모두 책을 검색하고 찾을 수 있습니다. 고객은 일반적으로 도서관 PC에서 데이터베이스에 쿼리를 입력하여 책을 검색 할 수 있습니다.
표준 데이터베이스는 일반적으로 SQL 관계형 하나. 관계형 데이터베이스는 일련의 연결되고 상호 관련된 데이터 테이블을 기반으로합니다. 관계형 테이블 디자인은 데이터베이스에서 중복되거나 중복되는 데이터를 제거합니다.
데이터웨어 하우스는 여러 데이터베이스 소스의 데이터를 한 조직 내에서 함께 모으는 완전히 다른 데이터베이스 유형입니다. 주로 통계를 위해 구축 된 데이터 관리 시스템입니다. 데이터 분석 보고서 및 그래프 형태로 제공됩니다.
데이터웨어 하우스는 회사의 표준 데이터베이스에 대한 추가 계층과 비슷합니다. 데이터웨어 하우스를 보유한 회사는 그 안에 포함 된 기록 데이터를 다양한 방법으로 분석 할 수 있습니다. 따라서 데이터웨어 하우스는 관리 정보 시스템의 한 유형입니다.
다음은 데이터웨어 하우스와 데이터 베이스
다양한 처리 유형
표준 관계형 데이터베이스는 사용자 요청에 즉시 응답하는 OLTP (Online Transactional Processing)를 기반으로합니다. 도서관 데이터베이스는 대출 및 반환 된 도서에 대해 OLTP로 자주 업데이트됩니다.
데이터웨어 하우스에는 OLTP 데이터베이스보다 훨씬 더 효율적으로 대량의 데이터를 분석 할 수있는 다른 OLAP (OnLine Analytical Processing)가 있습니다. 이를 통해 데이터웨어 하우스 사용자는 다양한 계산이 적용된 데이터를 빠르게 대조 할 수 있습니다.
디자인 및 데이터 구성
관계형 데이터베이스는 데이터 중복성을 제거하거나 최소한 줄 이도록 정규화되어 하드 드라이브 공간을 절약하고 트랜잭션 응답 시간을 줄입니다. 그러나 정규화 된 데이터베이스는 데이터웨어 하우스보다 쿼리가 훨씬 느리고 번거 롭습니다.
데이터웨어 하우스는 더 적은 수의 테이블과 더 많은 중복 데이터로 설계를 비정규 화했습니다. 비정규 화 된 설계는 관계형 데이터베이스보다 훨씬 빠른 분석 응답 시간을 보장합니다. 따라서 데이터웨어 하우스는 읽기 작업의 우선 순위를 지정합니다.
가동 시간 유연성
표준 데이터베이스는 조직에서 거의 항상 사용할 수 있어야합니다. 따라서 가동 시간 가용성은 100 %에 가까워 야합니다. 예를 들어, 데이터베이스가 일반적인 종료 시간 전에 다운되면 라이브러리를 일찍 종료해야합니다.
그러나 데이터웨어 하우스는 표준 데이터베이스와 같은 프런트 엔드 작업에 연결되지 않기 때문에 가동 시간 유연성이 더 뛰어납니다. 조직의 데이터웨어 하우스는 소스에서 데이터를 새로 고쳐야하는 경우 거의 하루에 한 번 다운 될 수 있습니다.
동시 사용자 기반
표준 데이터베이스는 종종 트랜잭션과 연결되기 때문에 데이터웨어 하우스보다 훨씬 더 광범위한 동시 사용자 기반을 지원합니다. 따라서 잠재적으로 수천 명의 동시 사용자를 지원하도록 설계되었습니다.
데이터웨어 하우스는 트랜잭션과 연결되지 않으며 일반적으로 훨씬 더 자세한 쿼리를 처리하는 데 필요합니다. 따라서 쿼리가 일반적으로 시스템 리소스를 훨씬 많이 사용하므로 동시 사용자를 지원할 수 없습니다.
소프트웨어
대부분의 사용자는 일반적으로 MS Office와 같은 Office 제품군의 일부인 데이터베이스 응용 프로그램에 더 익숙 할 것입니다. LibreOffice. 같은 응용 프로그램 MS 액세스 사용자가 여러 개의 연결된 데이터 테이블이있는 관계형 데이터베이스를 설정할 수 있습니다. 그러나 관계형 데이터베이스 소프트웨어로는 데이터웨어 하우스를 설정할 수 없습니다.
데이터웨어 하우스를 설정하려면 전용 데이터웨어 하우스 소프트웨어가 필요합니다. Jet Analytics와 같은 소프트웨어는 데이터 표시를위한 광범위한 보고서 라이브러리 템플릿을 통합하는 사전 구축 된 데이터웨어 하우스를 사용자에게 제공합니다.
이것이 바로 데이터베이스와 데이터웨어 하우스의 5 가지 주요 차이점입니다. 데이터베이스만큼 필수는 아니지만 데이터웨어 하우스는 데이터를 더 자세히 분석해야하는 조직을위한 귀중한 확장입니다.
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