Data Warehouse vs Database
Il data warehouse è un sistema particolarmente utilizzato nell'analisi e nel reporting dei dati per trovare la sua utilità più importante nella business intelligence. Il data warehouse, come suggerisce il nome, è un concetto di repository di dati per più origini e coinvolto nella memorizzazione e nell'analisi di dati attuali e legacy che sono stati ampiamente utilizzati nella generazione di report analitici. Il data warehouse è un componente cruciale delle tecnologie ETL (Estrai, Trasformazione, Carica). Tipicamente, il data warehouse è composto da livelli di gestione temporanea, integrazione, tuttavia esistono altri livelli come i livelli di accesso. Queste case di livelli sono le funzioni chiave coinvolte nel processo di analisi dei dati. In questo argomento, impareremo a conoscere Data Warehouse vs Database e le loro differenze. Proviamo quindi a capire la differenza nelle funzionalità dei livelli: -
- Livello di gestione temporanea: - Questo livello funziona principalmente come un repository di dati per i dati provenienti da varie fonti e, a sua volta, funge da fonte per i livelli di magazzino.
- Livello di integrazione: - Il livello di integrazione è coinvolto nell'integrazione dei dati ricevuti da varie fonti dopo la trasformazione degli stessi mediante la funzione di trasformazione.
- Livello di accesso: - Questo livello è principalmente coinvolto nel contenuto Load di EL e consente all'utente di accedere al livello trasformato.
Un database è riferito a una raccolta organizzata di dati, è generalmente riferito a un insieme di dati correlati. Quindi, in convenzione generale, possiamo definire un database come una raccolta integrata di informazioni relative in modo che sia disponibile per il riferimento generale degli utenti su una rete. Un database è composto da entità con i suoi attributi.
Le caratteristiche delle entità sono denominate attributi. Il vantaggio principale del database è che semplifica la gestione dei dati in quanto è sistematicamente organizzata per riferimento con un'adeguata mappatura per distinguere tra le funzionalità.
Esistono quattro tipi principali di database:
- Database gerarchico
- Database di rete
- Database relazionale
- Database orientato agli oggetti
Cerchiamo di controllare i dettagli per sopra nei dettagli
- Database gerarchico: - Questo tipo di database utilizza la relazione genitore-figlio, è progettato come un albero con nodi che rappresentano record e rami per rappresentare campi, ad esempio il registro di Windows utilizzato nel sistema operativo Windows XP è un esempio del database gerarchico.
- Database di rete: - Viene generalmente utilizzato da molte a molte tabelle relazionali con conseguente struttura di database complessi.
- Database relazionale: - Definisce le dipendenze dei dati in forma di relazioni tra loro e quindi trova il suo uso più comune nei sistemi di gestione del database che organizza i dati in tabelle per determinare le relazioni interdipendenti e generare tendenze nei dati. Non supporta molte o molte relazioni e ha tipi di dati predefiniti che possono supportare, ad esempio MySQL, Oracle, ecc.
- Database orientato agli oggetti: - Hanno avuto origine dal database relazionale, Gli oggetti da archiviare come trattati come Oggetti e associati ad essi sono attributi. Ad esempio PostgreSQL.
Data warehouse vs Database Infographics
Di seguito è la principale differenza 6 tra Data Warehouse vs Database: 
Differenze chiave
- Il database si basa su OLTP e il data warehouse si basa su OLAP,
- Il database si concentra principalmente sui dati attuali e il processo di normalizzazione riduce il contenuto storico. Tuttavia, il data warehouse utilizza dati storici per determinare approfondimenti sulla business intelligence.
- Il database è una variante del tempo in natura e tratta solo i dati attuali, tuttavia, il concetto di analisi dei dati che utilizza i dati storici semplifica il processo decisionale aziendale fornendo le tendenze e il comportamento dei dati storici.
- Il data warehouse è migliore nel confrontare i report, l'analisi e progettato per archiviare i dati disponibili da diverse fonti di dati. Tuttavia, il database si basa sull'esecuzione dell'elaborazione dinamica delle transazioni di dati.
Confronto testa a testa (formato tabella)
| Data Warehouse | Banca dati |
| Un data warehouse utilizza OLAP (Online Analytical Processing) ed è quindi in grado di occuparsi contemporaneamente solo di una piccola query complessa limitata | Un database utilizza OLTP (elaborazione delle transazioni online) per eseguire le operazioni CRUD (Crea, Leggi, Aggiorna, Elimina) per ottimizzare l'efficienza di elaborazione dei dati e la velocità transazionale del sistema di database |
| Data Warehouse esegue inoltre l'elaborazione rapida delle query, tuttavia il numero di query per transazione è inferiore alla capacità transazionale del database. Inoltre, nell'ambito delle sue capacità di business intelligence, i sistemi di data warehouse sono in grado di fornire informazioni riepilogative sulle tendenze dei dati | Il database può essere utilizzato per eseguire l'elaborazione rapida delle query, consentire l'accesso multiplo alla singola origine dati e un'elevata efficienza transazionale. |
| Data Warehouse utilizza strutture di dati denormalizzate in quanto è utile per le operazioni analitiche sui dati. | Il database utilizza una struttura di dati normalizzata con disposizioni per ridurre i dati ridondanti e i gruppi di dati organizzati sulla base degli attributi |
| Invariante nel tempo poiché il data warehousing utilizza dati storici per fornire tendenze analitiche e quindi deve registrare sia le correnti che i dati storici per determinare lo stesso | Variante del tempo: - Il database è una variante del tempo in natura in quanto sono generalmente privi di dati storici. I dati storici sono considerati come ambito di ridondanza nella normalizzazione e quindi lo stesso viene rimosso dopo i commit successivi sulle query di dati. |
| La tecnica del data warehouse si basa sulla tecnologia OLAP e quindi si basa su query complesse per l'analisi dei dati. Queste query complesse incidono sulle prestazioni del sistema in base al numero di transazioni eseguite nel sistema. | L'accesso simultaneo dell'utente è il più grande vantaggio del database, poiché il modello OLTP per l'analisi dei dati offre la possibilità a un gran numero di utenti simultanei di svolgere l'elaborazione e le operazioni dei dati contemporaneamente senza influire sulle prestazioni del sistema |
| Esistono troppe relazioni tra i campi di dati nel data warehouse | Esiste solo una relazione uno a uno tra i campi dell'entità, le tabelle sono normalizzate per fornire dati liberi ed efficienti in termini di ridondanza. |
Conclusione: Data Warehouse vs Database
Data warehouse vs database utilizza una struttura basata su tabella per gestire i dati e utilizzare query SQL per eseguire lo stesso. Tuttavia, lo scopo di entrambi è completamente diverso poiché il data warehouse viene utilizzato per influenzare le decisioni aziendali, tuttavia il database viene utilizzato per l'elaborazione delle transazioni online e le operazioni sui dati. Inoltre, il tipo di dati considerato è diverso in entrambi i casi poiché il database utilizza i dati correnti per le sue operazioni, tuttavia il data warehouse si basa sull'utilizzo generale delle tendenze storiche nei dati.
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