집 > 기사 > 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 연결과 차이점

데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 연결과 차이점

Background

빅데이터를 접한지 2년이 넘으면서 데이터 웨어하우스라는 단어가 자주 귀에 들어오더라구요. 창고 및 데이터베이스.

개념

데이터베이스(DB)

간단히 말하면, 데이터베이스는 데이터를 저장하는 창고로 크게 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스가 있습니다.

데이터 웨어하우스(DW)

논리적으로 이해하면 데이터베이스의 개념과 일치하며 둘 다 데이터를 저장하는 웨어하우스이지만 데이터 웨어하우스의 데이터 양이 더 큽니다.

데이터 웨어하우스의 특징

테마란 간단히 말하면, 사용자가 데이터 웨어하우스를 사용할 때 고민하는 부분을 말합니다.

데이터 웨어하우스는 수정을 지원하지 않습니다. 이는 이해하기 쉽습니다. 데이터 웨어하우스는 데이터베이스와 다르며 업데이트 및 삭제 작업을 지원하지 않습니다.
데이터 웨어하우스의 데이터는 시간에 따라 변경됩니다. 이는 이전 기사와 충돌하지 않습니다. 이 변경은 업데이트 또는 삭제로 인한 변경이 아니라 시간 변경에 따라 새로운 데이터가 지속적으로 추가되는 것을 의미합니다. 오래된 콘텐츠를 삭제하세요.
데이터 웨어하우스는 여러 이기종 데이터 소스의 통합입니다

데이터 웨어하우스는 일반적으로 기록 데이터를 저장합니다.

데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 차이점

데이터베이스는 데이터를 캡처하도록 설계되었지만 데이터 웨어하우스는 데이터를 분석하도록 설계되었습니다. 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 차이점은 본질적으로 OLTP와 OLAP의 차이점입니다

OLTP: 온라인 트랜잭션 처리는 전통적인 관계형 데이터베이스 애플리케이션입니다.

OLTP는 사용자 지향적이며 프로그래머 트랜잭션 처리 및 고객 쿼리 처리에 사용됩니다.

OLTP 시스템은 데이터베이스 메모리 효율성, 다양한 메모리 표시기의 명령 속도, 바인딩 변수 및 동시 작업을 강조합니다. 사용자는 작업 응답 시간, 데이터 보안, 무결성 및 동시 지원 사용자 수와 같은 문제에 대해 더 우려하고 있습니다.

OLTP 시스템에 대한 액세스는 원자성을 보장해야 하므로 트랜잭션 메커니즘과 복구 메커니즘이 있습니다. 주로 데이터 스크래핑에 사용됩니다.

OLAP: 온라인 분석 처리

OLAP은 시장 지향적이며 지식 근로자(관리자, 감독자 및 데이터 분석가)의 데이터 분석에 사용됩니다.

OLAP은 일반적으로 여러 이기종 데이터 소스의 데이터를 대량으로 통합합니다.

은 데이터 웨어하우스 시스템의 주요 애플리케이션으로 복잡한 분석 작업을 지원하고 의사결정 지원에 중점을 두고 직관적이고 이해하기 쉬운 쿼리 결과를 제공합니다.

OLAP 시스템은 데이터 분석, SQL 실행 시장, 디스크 I/O, 파티셔닝 등을 강조합니다. 주로 데이터 분석에 사용됩니다.

OLAP 시스템은 일반적으로 기록 데이터를 저장하므로 대부분 읽기 전용 작업이며 트랜잭션이 필요하지 않습니다.

위 내용은 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 연결과 차이점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명：