Unterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse - Unterschied Zwischen

Unterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse

Der Hauptunterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse besteht darin ein Datenbank ist eine organisierte Sammlung verwandter Daten, die die Daten in einem Tabellenformat speichert, während Data Warehouse ein zentraler Ort ist, an dem konsolidierte Daten aus mehreren Datenbanken gespeichert werden.

Eine Datenbank enthält eine Sammlung von Daten. DBMS ist eine Software, mit der Benutzer Datenbanken erstellen, bearbeiten und verwalten können. Datenbank hilft, die grundlegenden Funktionen einer Organisation auszuführen. Andererseits ist Data Warehouse ein System zur Berichterstellung und Datenanalyse. Es ist die Hauptkomponente von Business Intelligence. Es bietet eine hohe Leistung für analytische Abfragen. Normalerweise verwendet die Manager-Community das Data Warehouse.

Wichtige Bereiche

1. Was ist Datenbank?
- Definition, Funktionalität
2. Was ist Data Warehouse?
- Definition, Funktionalität
3. Unterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse
- Vergleich der wichtigsten Unterschiede

Schlüsselbegriffe

Datenbank, Data Warehouse, DBMS


Was ist Datenbank?

Eine Datenbank ist eine Sammlung von Daten, in denen Daten in Tabellen gespeichert werden. Jede Tabelle besteht aus Zeilen und Spalten. Die Spalten repräsentieren Attribute. Zum Beispiel kann die Schülertabelle in der Schuldatenbank Attribute wie id, name, Ort, Ort, mark1, mark2 usw. haben. Jede Zeile in der Datenbank steht für eine einzelne Entität. In diesem Szenario kennzeichnet jede Zeile einen vollständigen Datensatz, der zu einem einzelnen Schüler gehört. Normalerweise ist die Pflege einer Datenbank von Vorteil, da sie Daten organisiert. Eine Schuldatenbank kann beispielsweise über separate Tabellen verfügen, in denen Details zu Lehrern, Schülern, Kursen usw. gespeichert werden.


Abbildung 1: Ein DBMS

Ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS) ist die Software, die beim Verwalten von Datenbanken hilft. Einige beliebte DBMS umfassen MySQL, MSSQL, Oracle und PostgreSQL. Der Benutzer kann Abfragen in SQL (Structured Query Language) schreiben, um Daten in der Datenbank zu bearbeiten. Das Ausführen von Abfragen in der Datenbank wird als OLTP oder Online Transactional Processing bezeichnet. Daher verwendet eine Datenbank OLTP. Insgesamt hilft eine Datenbank, einen Datensatz zusammenzustellen.

Was ist Data Warehouse?

Business Intelligence hilft, das Geschäft zu verbessern. Es wandelt Daten in nützliche Informationen für die Geschäftsanalyse um. Es hilft auch, geschäftliche Einblicke für Endbenutzer zu gewinnen. Data Warehouse unterstützt Business Intelligence-Prozesse. Ein Unternehmen kann über verschiedene Datenbanken von Oracle, MySQL usw. verfügen. Es ist nicht möglich, die Daten in diesen Datenbanken direkt zu visualisieren. Ein Data Warehouse bietet eine Lösung für dieses Problem. Es nimmt Daten, führt Integration und Datenverarbeitung durch. Diese Daten können zur Visualisierung verwendet werden. Data Warehouses sind themenorientiert, integriert, zeitvariant und nichtflüchtig.


Abbildung 2: Data Warehouse

Das Extrahieren, Umwandeln und Laden von Daten aus mehreren Datenbanken in das Warehouse wird als ETL bezeichnet. Dann führt das Data Warehouse Analysen mit der OLAP-Strategie durch. Es steht für Online Analytical Processing. Schließlich können die analysierten Daten in ein Datenvisualisierungswerkzeug für Geschäftsbenutzer wie Datenanalysten, Datenwissenschaftler und Manager geladen werden, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Darüber hinaus können die Daten im Data Warehouse in Data Marts unterteilt werden. Diese Data Marts enthalten Daten für bestimmte Benutzer. Zum Beispiel kann die Verkaufsabteilung ein Verkaufs-Mart verwenden. Die Marketingabteilung kann Marketing-Mart usw. verwenden. Diese Data Marts bieten mehr Sicherheit und Datenintegrität.

Normalerweise befindet sich das Data Warehouse an einem anderen Ort als die normalen Betriebsdatenbanken. Zu beachten ist, dass ein Data Warehouse kein Produkt ist, das ein Unternehmen erwerben kann. Es sollte entsprechend den Unternehmensanforderungen gestaltet werden.

Unterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse

Definition

Datenbank ist eine organisierte Sammlung verwandter Daten, in der Daten in Tabellenform gespeichert werden. Im Gegensatz dazu ist ein Data Warehouse ein zentraler Ort, an dem konsolidierte Daten aus mehreren Datenbanken gespeichert werden.

Datentyp

Datenbank enthält detaillierte Daten, während Data Warehouse zusammengefasste Daten enthält.

Verarbeitungsmethode

Datenbank verwendet Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP), während Data Warehouse Online Analytical-Verarbeitung (OLAP) verwendet.

Verwendungszweck

Die Datenbank unterstützt grundlegende Vorgänge eines Unternehmens, während Data Warehouse die Analyse des Geschäfts unterstützt.

Geschwindigkeit und Genauigkeit

Data Warehouse ist schneller und genauer als die normale Datenbank.

Orientierung

Datenbank ist anwendungsorientiert. Data Warehouse ist themenorientiert. Es kategorisiert und speichert nach Geschäftsbereich und nicht nach Anwendung.

Tabellen und Joins

Tabellen und Joins einer Datenbank sind komplex, da sie normalisiert werden. Dies minimiert die Datenredundanz. Im Gegensatz dazu sind Tabellen und Joins im Data Warehouse einfach, da sie nicht normalisiert werden. Dadurch soll die Antwortzeit für analytische Abfragen reduziert werden.

Design-Methode

Die Entity-Relationship-Modellierung hilft beim Entwurf einer Datenbank. Datenmodellierungstechniken helfen bei der Gestaltung eines Data Warehouse.

Fazit

Der Unterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse besteht darin, dass es sich bei der Datenbank um eine organisierte Sammlung verwandter Daten handelt, die die Daten in einem Tabellenformat speichert, während ein Data Warehouse ein zentraler Ort ist, an dem konsolidierte Daten aus mehreren Datenbanken gespeichert werden. Kurz gesagt hilft Datenbank bei grundlegenden Operationen eines Unternehmens, während Data Warehouse bei der Analyse des Unternehmens hilft.

Referenz:

1. „Datenbank“. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 16. Juni 2018,