データベースとデータ ウェアハウスの関係と違い

背景

私がビッグ データに触れるようになってから 2 年間、データ ウェアハウスという言葉が頻繁に使われるようになりました。ここで徐々に知識が蓄積され、データ ウェアハウスやデータベースについても大体理解できるようになりました。

#コンセプト

データベース (DB)

簡単に言うと、データベースはデータを格納する倉庫であり、主にリレーショナル データベースです。非リレーショナル データベースでは、これは論理的な概念です。

データ ウェアハウス (DW)

論理的に理解すると、データベースの概念と一致します。どちらもデータを保存するためのウェアハウスですが、データ ウェアハウスのデータ量は異なります。の方が大きいです。

データ ウェアハウスの特徴

• データ ウェアハウスは主題指向です

それでは、トピック 簡単に言うと、トピックはデータ ウェアハウスを使用する際にユーザーが懸念する側面です。

• データ ウェアハウスは変更をサポートしていません。これは簡単に理解できますが、データベースとは異なり、データ ウェアハウスは更新と削除の操作をサポートしていません。

• データ ウェアハウス内のデータは時間の経過とともに変化します。これは前の記事と矛盾しません。この変更は、更新または削除による変更を指しませんが、データ ウェアハウスの変更によって変更されます。時間の変化に応じて、新しいコンテンツが常に追加されたり、古いコンテンツが削除されたりします。

#データ ウェアハウスは、複数の異種データ ソースの統合です
データ ウェアハウスには通常、履歴データが保存されます

データ ウェアハウスは履歴データを保存し、通常はデータ シナリオを読み取る (分析する) ため、データ ウェアハウスはトランザクション性が弱いです。
データベースはデータを取得するように設計されており、データ ウェアハウスはデータを分析するように設計されています。
#データベースとデータ ウェアハウスの違い

データベースはデータを取得するように設計されているのに対し、データ ウェアハウスはデータを分析するように設計されています。データベースとデータ ウェアハウスの違いは、本質的に OLTP と OLAP の違いです。

OLTP: オンライン トランザクション処理は、従来のリレーショナル データベース アプリケーションです。

OLTP はユーザー指向であり、プログラマのトランザクション処理と顧客のクエリ処理に使用されます。

OLTP システムは、データベースのメモリ効率、さまざまなメモリ インジケータのコマンド レート、バインド変数、および同時操作を重視します。ユーザーは、操作の応答時間、データのセキュリティ、整合性、サポートされる同時ユーザー数などの問題をより懸念しています。

OLTP システムへのアクセスはアトミック性を保証する必要があるため、トランザクション メカニズムとリカバリ メカニズムが存在します。主にデータスクレイピングに使用されます。

OLAP: オンライン分析処理

OLAP は市場指向であり、ナレッジ ワーカー (マネージャー、スーパーバイザー、データ アナリスト) によるデータ分析に使用されます。

OLAP は通常、複数の異種データ ソースからの大量のデータを統合します。

はデータ ウェアハウス システムの主要なアプリケーションであり、複雑な分析操作をサポートし、意思決定支援に重点を置き、直観的でわかりやすいクエリ結果を提供します。

OLAP システムは、データ分析、SQL 実行市場、ディスク I/O、パーティショニングなどを重視します。主にデータ分析に使用されます。

OLAP システムは通常、履歴データを保存するため、そのほとんどは読み取り専用の操作であり、トランザクションを必要としません。

以上がデータベースとデータ ウェアハウスの関係と違いの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。