Vad är skillnaden mellan datalager vs. databas?

Databaser är utan tvekan en nödvändighet att lagra register för de allra flesta organisationer. Men inte alla organisationer har datalager. Vissa företag kanske undrar varför de behöver etablera datalager. Ändå kan datalager vara ovärderliga för affärsanalysändamål.

A standarddatabas är en samling dataposter för lagring, transaktioner och hämtning. Till exempel har bibliotek bokdatabaser så att både personal och kunder kan söka efter och hitta böcker i dem. Kunder kan vanligtvis söka efter böcker genom att ange frågor i databasen från en biblioteks-PC.

Standarddatabaser är vanligtvis SQL-relation de. Relationsdatabaser baseras på en serie länkade och inbördes relaterade datatabeller. Relationstabellens design eliminerar duplicerad eller överflödig data i databaser.

Ett datalager är en helt annan databasras som sammanför data i en organisation från flera databaskällor. Det är ett datahanteringssystem som främst är inrättat för statistik dataanalys presenteras i form av rapporter och diagram.

Ett datalager liknar mer ett extra lager till ett företags standarddatabaser. Företag med datalager kan analysera historisk data som ingår i dem på många olika sätt. Så, datalageret är en typ av managementinformationssystem.

Här är de viktigaste skillnaderna mellan datalager vs. databas

Olika bearbetningstyper

Standard relationsdatabaser baseras på OLTP (Online Transactional Processing) som svarar omedelbart på användarförfrågningar. Biblioteksdatabaser uppdateras ofta med OLTP för böcker som lånas ut och returneras.

Ett datalager har olika OnLine Analytical Processing (OLAP) som gör det möjligt att analysera stora datamängder mycket mer effektivt än OLTP-databaser. Detta gör det möjligt för datalageranvändare att snabbt samla in data med olika beräkningar som tillämpas.

---

Design och organisering av data

Relationsdatabaser normaliseras för att eliminera, eller åtminstone minska, dataredundans, vilket sparar hårddiskutrymme och minskar transaktionssvarstider. Normaliserade databaser är dock mycket långsammare och mer besvärliga att fråga än datalager.

Datalager har denormaliserade mönster med färre tabeller och mer duplicerad data. Deras denormaliserade mönster säkerställer mycket snabbare analytiska svarstider än relationsdatabaser. Således prioriterar datalager läsoperationer.

---

Driftstid flexibilitet

Standarddatabaser måste vara tillgängliga nästan hela tiden för organisationer. Så tillgängligheten för drifttid måste vara nära 100 procent. Till exempel skulle ett bibliotek behöva stängas tidigt om dess databas gick ned innan dess vanliga stängningstid.

Datalager har dock större flexibilitet för drifttid eftersom de inte är kopplade till front-end-operationer som standarddatabaser. Organisationernas datalager kan gå ner nästan en gång om dagen om det behövs för att uppdatera data från sina källor.

---

Samtidig användarbas

Standarddatabaser stöder en mycket bredare samtidig användarbas än datalager eftersom de ofta är kopplade till transaktioner. Så de är utformade för att stödja potentiellt tusentals samtidiga användare.

Datalager är inte kopplade till transaktioner och krävs vanligtvis för att behandla mycket mer detaljerade frågor. Därför kan de inte stödja så många samtidiga användare eftersom deras frågor vanligtvis är mycket mer systemresurstunga.

---

programvara

De flesta användare kommer att vara mer bekanta med databasapplikationer som vanligtvis ingår i kontorssviter, till exempel MS Office och LibreOffice. Applikationer som MS Access göra det möjligt för användare att skapa relationsdatabaser med flera länkade datatabeller. Du kan dock inte ställa in datalager med relationsdatabasprogramvara.

För att skapa ett datalager behöver du dedikerad datalagerprogramvara. Programvara som Jet Analytics förser användare med förbyggda datalager som innehåller omfattande rapportbibliotekmallar för att visa data.

Det är de fem huvudsakliga skillnaderna mellan databaser och datalager. Även om det inte är lika viktigt som databaser, är datalager ovärderliga förlängningar av dem för organisationer som behöver analysera deras data mer detaljerat.