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डेटाबेस
डेटा वेयरहाउस
यह ध्यान रखना ज़रूरी है कि डेटा वेयरहाउस को शून्य से कई डेटाबेस में रखा जा सकता है।
एक गैर-तकनीकी दृष्टिकोण से: एक डेटाबेस एक विशेष अनुप्रयोगों या अनुप्रयोगों के सेट के लिए विवश है।
डेटा वेयरहाउस एक एंटरप्राइज़ स्तर डेटा रिपॉजिटरी है। यह व्यवसाय के सभी / कई क्षेत्रों के डेटा को समाहित करने वाला है। यह व्यवसाय की वैश्विक तस्वीर प्रदान करने के लिए इस जानकारी को साझा करने जा रहा है। व्यवसाय के विभिन्न क्षेत्रों के बीच एकीकरण करना भी महत्वपूर्ण है।
तकनीकी दृष्टि से: शब्द "डेटा वेयरहाउस" को कोई मान्यता प्राप्त परिभाषा नहीं दी गई है। व्यक्तिगत रूप से, मैं डेटा-मर्ट के संग्रह के रूप में डेटा वेयरहाउस को परिभाषित करता हूं। जहां प्रत्येक डेटा-मार्ट में एक या एक से अधिक डेटाबेस होते हैं जहां डेटाबेस विशिष्ट समस्या सेट (एप्लिकेशन, डेटा-सेट या प्रक्रिया) के लिए विशिष्ट होता है।
सीधे शब्दों में कहें डेटाबेस एक डेटा-वेयरहाउस का एक घटक है। इस अवधारणा का पता लगाने के लिए कई स्थान हैं, लेकिन क्योंकि कोई "परिभाषा" नहीं है, तो आप अपने द्वारा दिए गए किसी भी उत्तर के साथ चुनौतियों का सामना करेंगे।
एक डेटा वेयरहाउस डेटाबेस का एक प्रकार है।
लोगों ने जो पहले ही कहा है, इसके अलावा, डेटा वेयरहाउस ओएलएपी होते हैं, इंडेक्स के साथ, आदि पढ़ने के लिए, लेखन नहीं, और डेटा डी-सामान्यीकृत / रूप में परिवर्तित हो जाता है जो पढ़ने और विश्लेषण करने में आसान होते हैं।
कुछ लोगों ने कहा है कि "डेटाबेस" ओएलटीपी के समान हैं - यह सच नहीं है। OLTP, फिर से, डेटाबेस का एक प्रकार है।
अन्य प्रकार के "डेटाबेस": पाठ फाइलें, एक्सएमएल, एक्सेल, सीएसवी ..., फ्लैट फाइलें :-)
It is a logical subset of Data warehouse, generally based upon business functions.
यह समझाने का सबसे सरल तरीका यह कहना होगा कि एक डेटा वेयरहाउस में केवल एक डेटाबेस से अधिक होता है। एक डेटाबेस किसी तरह से आयोजित डेटा का एक संग्रह है, लेकिन एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से "रिपोर्टिंग और विश्लेषण की सुविधा" के लिए आयोजित किया जाता है। यह पूरी कहानी नहीं है क्योंकि डेटा वेयरहाउसिंग में "डेटा को पुनः प्राप्त करने और विश्लेषण करने, डेटा को निकालने, बदलने और लोड करने के साधन, और डेटा शब्दकोश का प्रबंधन करने के लिए डेटा वेयरहाउसिंग सिस्टम के आवश्यक घटक भी माना जाता है" शामिल हैं।
DataBase : - OLTP (ऑनलाइन लेनदेन प्रक्रिया)
डेटा वेयरहाउस
डेटा वेयरहाउस बनाम डेटाबेस: एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से डेटा एनालिटिक्स के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें डेटा में रिश्तों और रुझानों को समझने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा पढ़ना शामिल है। एक डेटाबेस का उपयोग डेटा को पकड़ने और स्टोर करने के लिए किया जाता है, जैसे कि लेनदेन का विवरण रिकॉर्ड करना।
डेटा वेयरहाउस: उपयुक्त कार्यभार - एनालिटिक्स, रिपोर्टिंग, बिग डेटा। डेटा स्रोत - कई स्रोतों से डेटा एकत्र और सामान्यीकृत। डेटा कैप्चर - बल्क राइट ऑपरेशन आमतौर पर एक पूर्व निर्धारित बैच शेड्यूल पर। डेटा सामान्यीकरण - सामान्य स्कीमा, जैसे स्टार स्कीमा या स्नोफ्लेक स्कीमा। डेटा संग्रहण - पहुंच की सादगी और उच्च गति क्वेरी के लिए अनुकूलित। स्तंभ भंडारण का उपयोग कर प्रदर्शन। डेटा एक्सेस - I / O को न्यूनतम करने और डेटा थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए अनुकूलित।
ट्रांसेक्शनल डेटाबेस: उपयुक्त वर्कलोड - लेन-देन प्रसंस्करण। डेटा स्रोत - डेटा जिस पर कब्जा किया गया है, वह एकल स्रोत से है, जैसे कि ट्रांसेक्शनल सिस्टम। डेटा कैप्चर - लेन-देन थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए नए डेटा के रूप में निरंतर लिखने के संचालन के लिए अनुकूलित। डेटा सामान्यीकरण - अत्यधिक सामान्यीकृत, स्थिर स्कीमा। डेटा संग्रहण - एकल पंक्ति-उन्मुख भौतिक ब्लॉक में उच्च लेखन कार्यों के लिए उच्चीकृत। डेटा एक्सेस - छोटे रीड ऑपरेशंस की उच्च मात्रा।
एप्लिकेशन के लिए कोई भी डेटा स्टोरेज आमतौर पर डेटाबेस का उपयोग करता है। यह रिलेशनल डेटाबेस या कोई sql डेटाबेस नहीं हो सकता है जो वर्तमान में ट्रेंडिंग हैं।
डेटा वेयरहाउस भी डेटाबेस है। हम डेटा वेयरहाउस डेटाबेस को कंपनी के लिए विश्लेषणात्मक रिपोर्टिंग उद्देश्यों के लिए विशेष डेटा संग्रहण के रूप में कह सकते हैं। यह डेटा मुख्य व्यावसायिक निर्णय के लिए उपयोग किया जाता है।
संगठित डेटा मदद करता है और रिपोर्टिंग और व्यावसायिक निर्णय प्रभावी ढंग से ले रहा है।
डेटाबेस:
ऑनलाइन ट्रांजेक्शनल प्रोसेसिंग (OLTP) के लिए उपयोग किया जाता है।
डेटा वेयरहाउस:
ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग (OLAP) के लिए उपयोग किया जाता है।
डेटा वेयरहाउसिंग (डीडब्ल्यू) सार्थक व्यापारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने के लिए प्रक्रिया है। डेटा वेयरहाउस का उपयोग आमतौर पर विषम स्रोतों से व्यावसायिक डेटा को जोड़ने और विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। डेटा वेयरहाउस BI सिस्टम का मूल है जो डेटा विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए बनाया गया है।
डेटा वेयरहाउस के लिए स्रोत डेटाबेस का क्लस्टर हो सकता है, क्योंकि डेटाबेस का उपयोग ऑनलाइन लेनदेन प्रक्रिया के लिए किया जाता है जैसे कि वर्तमान रिकॉर्ड रखने के लिए..लेकिन डेटा वेयरहाउस में यह ऐतिहासिक डेटा संग्रहीत करता है जो ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रक्रिया के लिए हैं।
डेटा वेयरहाउस एक प्रकार का डेटा स्ट्रक्चर है, जिसे आमतौर पर डेटाबेस में रखा जाता है। डेटा वेयरहाउस डेटा मॉडल को संदर्भित करता है और किस प्रकार के डेटा को वहां संग्रहीत किया जाता है - डेटा जो एक विश्लेषणात्मक उद्देश्य को पूरा करने के लिए मॉडल (डेटा मॉडल) है।
एक डेटाबेस को किसी भी संरचना के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है, जिसमें डेटा होता है। परंपरागत रूप से वह Oracle, SQL सर्वर या MySQL की तरह RDBMS होगा। हालाँकि एक डेटाबेस Apache Cassandra जैसा एक NoSQL डाटाबेस या AWS RedShift जैसा एक स्तंभ MPP भी हो सकता है।
आप देखते हैं कि एक डेटाबेस केवल डेटा स्टोर करने के लिए एक जगह है; डेटा वेयरहाउस डेटा को स्टोर करने का एक विशिष्ट तरीका है और एक विशिष्ट उद्देश्य को पूरा करता है, जो विश्लेषणात्मक प्रश्नों की सेवा के लिए है।
OLTP बनाम OLAP आपको DW और डेटाबेस के बीच का अंतर नहीं बताता है, OLTP और OLAP दोनों डेटाबेस पर रहते हैं। वे सिर्फ एक अलग फैशन (अलग डेटा मॉडल के तरीके) में डेटा स्टोर करते हैं और विभिन्न उद्देश्यों (OLTP - रिकॉर्ड लेनदेन, अपडेट के लिए अनुकूलित) की सेवा करते हैं; OLAP - जानकारी का विश्लेषण, रीड्स के लिए अनुकूलित)।
सरल शब्दों में देखें: डेटावेयर -> विश्लेषणात्मक / भंडारण / कॉपी और विश्लेषण के लिए विशाल डेटा का उपयोग करना। डेटाबेस -> अक्सर इस्तेमाल किए जाने वाले डेटा के साथ CRUD ऑपरेशन।
डाटवेयर हाउस एक तरह का स्टोरेज है, जिसे आप दैनिक आधार पर उपयोग नहीं कर रहे हैं और डेटाबेस कुछ ऐसा है जो आपका अक्सर काम करता है।
उदाहरण के लिए। अगर हम बैंक का स्टेटमेंट पूछ रहे हैं तो यह हमें पिछले 3/4/6 / अधिक महीनों के लिए देता है bcoz यह डेटाबेस में है। यदि आप इससे अधिक चाहते हैं तो यह डाटवेयर घर पर संग्रहीत है।
उदाहरण: एक घर के लायक है $100,000, और यह $1000प्रति वर्ष की सराहना कर रहा है ।
वर्तमान घर के मूल्य पर नज़र रखने के लिए, आप एक डेटाबेस का उपयोग करेंगे क्योंकि मूल्य हर साल बदल जाएगा।
तीन साल बाद, आप घर के मूल्य को देख पाएंगे $103,000.
ऐतिहासिक घर के मूल्य पर नज़र रखने के लिए, आप एक डेटा वेयरहाउस का उपयोग करेंगे क्योंकि घर का मूल्य होना चाहिए
$100,000 on year 0,
$101,000 on year 1,
$102,000 on year 2,
$103,000 on year 3.