डेटा वेयरहाउस और डेटाबेस क्या हैं? वे कैसे भिन्न हैं, और आपको डेटा संग्रहीत करने के लिए डेटा वेयरहाउस बनाम डेटाबेस का उपयोग कब करना चाहिए? नीचे, हम उनके बीच अंतर और समानताएं देखेंगे।
एक डेटाबेस क्या है?
डेटाबेस में, डेटा को आसान पहुंच और हेरफेर के लिए संरचित तरीके से प्रस्तुत किया जाता है। कुशल पुनर्प्राप्ति सुनिश्चित करने के लिए बड़ी मात्रा में जानकारी को व्यवस्थित तरीके से संग्रहीत किया जा सकता है। डेटा को व्यवस्थित करने में इसे विभिन्न तालिकाओं या संस्थाओं में वर्गीकृत करना, उनके बीच संबंध स्थापित करना और उनकी विशेषताओं या क्षेत्रों को परिभाषित करना शामिल है। अंततः, डेटाबेस प्रबंधन इसमें बैकअप और पुनर्प्राप्ति, उपयोगकर्ता पहुंच नियंत्रण और डेटा स्थिरता नियमों को लागू करने जैसी विभिन्न प्रक्रियाओं के माध्यम से डेटा की अखंडता और सुरक्षा बनाए रखना शामिल है।
तालिकाएँ, रिकॉर्ड, फ़ील्ड और संबंध
के दायरे में डेटाबेस, टेबल मूलभूत बिल्डिंग ब्लॉक के रूप में काम करते हैं। वे पंक्तियों और स्तंभों वाली स्प्रेडशीट की तरह होते हैं जहां डेटा संग्रहीत होता है। डेटाबेस में प्रत्येक रिकॉर्ड एक तालिका में एक पंक्ति से मेल खाता है, जो किसी विशिष्ट इकाई या वस्तु के बारे में जानकारी का एक पूरा सेट होता है। दूसरी ओर, किसी तालिका में कॉलम को फ़ील्ड कहा जाता है, जिसमें नाम या दिनांक जैसे व्यक्तिगत डेटा तत्व होते हैं। रिश्ते साझा डेटा बिंदुओं या कुंजियों के माध्यम से तालिकाओं के बीच संबंध स्थापित करते हैं, जिससे कई तालिकाओं में जानकारी की कुशल पुनर्प्राप्ति और संगठन सक्षम होता है।
प्रश्न, रिपोर्ट, संबंधपरक डेटाबेस और डेटाबेस प्रशासन
डेटाबेस में उन्नत अवधारणाएँ और अनुप्रयोग महत्वपूर्ण कार्यात्मकताओं की एक श्रृंखला को शामिल करते हैं। क्वेरीज़, एक मूलभूत पहलू है, जो उपयोगकर्ताओं को संरचित अनुरोध तैयार करके डेटाबेस से विशिष्ट जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है। रिपोर्ट निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सहायता करते हुए, सुव्यवस्थित डेटा को पठनीय प्रारूप में प्रस्तुत करने में सक्षम बनाती है। रिलेशनल डेटाबेस प्रमुख विशेषताओं के माध्यम से विभिन्न डेटासेट के बीच संबंध स्थापित करना, डेटा अखंडता और दक्षता को बढ़ाना। डेटाबेस प्रशासन में डेटाबेस सिस्टम का प्रबंधन और रखरखाव शामिल है, जिसमें प्रदर्शन अनुकूलन, सुरक्षा प्रबंधन और बैकअप प्रक्रियाएँ जैसे कार्य शामिल हैं।
डाटा वेयरहाउस क्या है?
डेटा-संचालित दुनिया में, संगठन आमतौर पर विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में जानकारी एकत्र करते हैं। हालाँकि, इस डेटा का प्रबंधन और विश्लेषण एक जटिल कार्य हो सकता है। ए डाटा गोदाम के लिए एक केंद्रीय भंडार के रूप में कार्य करता है विविध प्रकार संग्रहीत डेटा का: एक संगठन के भीतर विभिन्न स्रोतों से संरचित, असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा।
डेटा वेयरहाउस के कामकाज में डेटा एकीकरण एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसमें कई स्रोतों, जैसे ट्रांसेक्शनल डेटाबेस, स्प्रेडशीट और बाहरी सिस्टम से डेटा को एक एकीकृत दृश्य में संयोजित करना शामिल है। यह प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि वेयरहाउस में डेटा सटीक, सुसंगत और विश्लेषण के लिए आसानी से उपलब्ध है।
डेटा एकीकरण इसमें निष्कर्षण, परिवर्तन और लोडिंग (ईटीएल) सहित कई चरण शामिल हैं। सबसे पहले, प्रासंगिक डेटा को विशेष उपकरण या प्रोग्रामिंग तकनीकों का उपयोग करके विभिन्न स्रोत प्रणालियों से निकाला जाता है। फिर यह पूर्वनिर्धारित नियमों या व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुसार डेटा को साफ और मानकीकृत करने के लिए परिवर्तन प्रक्रियाओं से गुजरता है। ईटीएल के अंतिम चरण में, डेटा को वेयरहाउस विश्लेषण में लोड किया जाता है।
डेटा वेयरहाउस के बिल्डिंग ब्लॉक्स: फैक्ट टेबल्स, डायमेंशन टेबल्स और स्कीमा
के दायरे में विवरण भण्डारण, इसकी नींव बनाने वाले बिल्डिंग ब्लॉक तथ्य तालिकाएं, आयाम तालिकाएं और स्कीमा हैं। ये घटक बड़ी मात्रा में डेटा के भंडारण और विश्लेषण के लिए एक संरचित और संगठित वातावरण बनाने के लिए सामंजस्यपूर्ण ढंग से एक साथ काम करते हैं।
तथ्य तालिकाएँ डेटा वेयरहाउस के मूल में हैं। उनमें संख्यात्मक या मात्रात्मक डेटा होता है जिसे तथ्यों के रूप में जाना जाता है, जो किसी व्यावसायिक प्रक्रिया के माप या मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करता है। तथ्य तालिकाओं में आम तौर पर विभिन्न आयामों का प्रतिनिधित्व करने वाले कई कॉलम होते हैं जो इन तथ्यों का संदर्भ प्रदान करते हैं।
आयाम तालिका में श्रेणियां या विशेषताएँ होती हैं जो तथ्य तालिका में विशेषताओं को अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करती हैं।
स्कीमा डेटा वेयरहाउस की तार्किक संरचना और संगठन को परिभाषित करती हैं। वे यह निर्धारित करते हैं कि डेटाबेस स्कीमा के भीतर तथ्य और आयाम तालिकाएँ एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं। आम तौर पर उपयोग किए जाने वाले स्कीमा प्रकारों में स्टार स्कीमा और स्नोफ्लेक स्कीमा शामिल हैं।
क्लाउड-आधारित डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट
हाल के वर्षों में, का आगमन बादल कंप्यूटिंग डेटा वेयरहाउसों को प्रबंधित करने और उन तक पहुंचने के तरीके में क्रांति ला दी है। क्लाउड-आधारित डेटा वेयरहाउस स्केलेबल, लागत प्रभावी और लचीले हैं। ये आधुनिक डेटा वेयरहाउसिंग समाधान बड़ी मात्रा में डेटा को संग्रहीत और संसाधित करने के लिए क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर की शक्ति का लाभ उठाते हैं। क्लाउड-आधारित डेटा वेयरहाउस का एक महत्वपूर्ण लाभ उनकी ऑन-डिमांड क्षमता को ऊपर या नीचे करने की क्षमता है।
डेटा वेयरहाउस बनाम डेटाबेस: समान विशेषताएं और कार्य
डेटा वेयरहाउस और डेटाबेस डेटा भंडारण, प्रसंस्करण और क्वेरी क्षमताओं से संबंधित कई सामान्य विशेषताएं साझा करते हैं।
- दोनों को बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक प्रबंधित और व्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेटा वेयरहाउस और डेटाबेस दोनों ही मजबूत डेटा भंडारण क्षमताएं प्रदान करते हैं।
- दोनों विभिन्न प्रकार के डेटा को संग्रहीत करने, इसकी अखंडता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एक संरचित ढांचा प्रदान करते हैं।
- दोनों डेटा पुनर्प्राप्ति गति को अनुकूलित करने के लिए इंडेक्स के उपयोग का समर्थन करते हैं।
- दोनों के पास है उन्नत प्रसंस्करण क्षमताएं. वे एकत्रीकरण, फ़िल्टरिंग, सॉर्टिंग और डेटासेट में शामिल होने जैसे जटिल संचालन को संभाल सकते हैं। ये प्रसंस्करण सुविधाएँ सिस्टम के भीतर संग्रहीत बड़ी मात्रा में जानकारी के कुशल विश्लेषण को सक्षम बनाती हैं।
- दोनों शक्तिशाली पूछताछ क्षमताएं प्रदान करते हैं। उपयोगकर्ता संरचित क्वेरी भाषा (एसक्यूएल) या प्लेटफ़ॉर्म द्वारा समर्थित अन्य क्वेरी भाषाओं का उपयोग करके क्वेरी तैयार करके डेटा के विशिष्ट उपसमूह को पुनः प्राप्त कर सकते हैं। यह उपयोगकर्ताओं को संग्रहीत डेटासेट से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने की अनुमति देता है।
- दोनों वास्तविक समय विश्लेषण, समग्र कार्य और तदर्थ क्वेरी जैसी समान सुविधाएँ प्रदान करते हैं। रीयल-टाइम एनालिटिक्स का उपयोग संगठनों के लिए फायदेमंद है क्योंकि यह उन्हें डेटा उत्पन्न या अद्यतन होने पर उसका विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। यह सुविधा व्यवसायों को उपलब्ध नवीनतम जानकारी के आधार पर समय पर निर्णय लेने की अनुमति देती है।
- दोनों को नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करने, गोपनीयता मानकों को बनाए रखने और पहुंच अधिकारों पर नियंत्रण स्थापित करने के लिए डेटा गवर्नेंस प्रथाओं की आवश्यकता होती है। शासन डेटा के उचित उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए नीतियों, प्रक्रियाओं, भूमिकाओं और जिम्मेदारियों को संदर्भित करता है।
- दोनों अपनी सामग्री की सुरक्षा के लिए उपयोगकर्ता नाम/पासवर्ड या एन्क्रिप्शन तकनीक जैसे प्रमाणीकरण तंत्र का उपयोग करते हैं। संवेदनशील जानकारी को अनधिकृत पहुंच या दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों से बचाने में सुरक्षा उपाय महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
डेटा वेयरहाउस बनाम डेटाबेस: विपरीत विशेषताएं और कार्य
डेटा वेयरहाउस और डेटाबेस कुछ प्रमुख तरीकों से भिन्न होते हैं।
अनुमापकता: समय के साथ डेटा की बढ़ती मात्रा को समायोजित करने के लिए स्केलेबिलिटी आवश्यक है। डेटाबेस आमतौर पर ऊर्ध्वाधर स्केलिंग (हार्डवेयर संसाधनों को बढ़ाकर) द्वारा इसे संभालते हैं, जबकि डेटा वेयरहाउस अक्सर क्षैतिज स्केलिंग (कई सर्वरों पर कार्यभार वितरित करना) का उपयोग करते हैं।
संचालन: डेटाबेस मुख्य रूप से वास्तविक समय को संभालते हैं लेन-देन संबंधी निरंतरता और अखंडता बनाए रखने पर जोर देने के साथ संचालन। इसके विपरीत, डेटा वेयरहाउस रिपोर्टिंग और विश्लेषण के लिए अनुकूलित एकीकृत स्कीमा में अलग-अलग डेटासेट को एकीकृत करके विश्लेषणात्मक संचालन को प्राथमिकता देते हैं।
डेटा एकीकरण: डेटाबेस में, डेटा एकीकरण में आम तौर पर ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) प्रक्रियाओं जैसी तकनीकों का उपयोग करके कई स्रोतों को एक ही भंडार में समेकित करना शामिल होता है। यह लेनदेन प्रसंस्करण के लिए डेटा के कुशल भंडारण, पुनर्प्राप्ति और हेरफेर को सक्षम बनाता है। दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउस में डेटा एकीकरण विश्लेषण के लिए एक एकीकृत दृश्य बनाने के लिए विभिन्न परिचालन प्रणालियों से डेटा निकालने और एकीकृत करने पर केंद्रित है।
मॉडलिंग की दिनांक: जब डेटा मॉडलिंग की बात आती है, तो डेटाबेस मुख्य रूप से इकाई-संबंध मॉडल या रिलेशनल मॉडल को नियोजित करते हैं जो लेनदेन संबंधी प्रसंस्करण के लिए अनुकूलित होते हैं। ये मॉडल प्राथमिक कुंजी और विदेशी कुंजी बाधाओं के माध्यम से संस्थाओं के बीच स्थिरता सुनिश्चित करते हैं और संबंधों को लागू करते हैं। इसके विपरीत, डेटा वेयरहाउस अक्सर स्टार या स्नोफ्लेक स्कीमा जैसी आयामी मॉडलिंग तकनीकों को नियोजित करते हैं जो बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा की कुशल क्वेरी और विश्लेषण की सुविधा प्रदान करते हैं।
रिपोर्टिंग क्षमताएँ: डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस के बीच रिपोर्टिंग क्षमताएं भी भिन्न होती हैं। डेटाबेस आम तौर पर उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के आधार पर मानक रिपोर्ट या कस्टम क्वेरी तैयार करने जैसी बुनियादी रिपोर्टिंग कार्यक्षमता प्रदान करते हैं। हालाँकि, उनमें जटिल व्यावसायिक खुफिया कार्यों के लिए आवश्यक उन्नत विश्लेषणात्मक सुविधाओं का अभाव हो सकता है।
संरचित और असंरचित डेटा को संभालना: डेटा वेयरहाउस में, प्राथमिक फोकस संरचित डेटा पर होता है। यह सुसंगत स्वरूपण सुनिश्चित करता है और आसान पूछताछ और रिपोर्टिंग की अनुमति देता है। डेटा वेयरहाउस की केंद्रीकृत प्रकृति संगठनों को विभिन्न प्रणालियों से संरचित जानकारी को समेकित करके अपने व्यवसाय संचालन का समग्र दृष्टिकोण प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।
दूसरी ओर, जबकि डेटाबेस संरचित डेटा को कुशलतापूर्वक समायोजित करते हैं, वे असंरचित या अर्ध-संरचित जानकारी को संभालने में अधिक लचीले होते हैं। डेटाबेस पारंपरिक सारणीबद्ध डेटासेट के साथ दस्तावेजों, छवियों, मल्टीमीडिया फ़ाइलों और असंरचित सामग्री के अन्य रूपों को संग्रहीत कर सकते हैं। यह बहुमुखी प्रतिभा डेटाबेस को सामग्री प्रबंधन प्रणालियों या दस्तावेज़ रिपॉजिटरी जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाती है जहां विभिन्न प्रकार की जानकारी को प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है।
डेटा गुणवत्ता प्रबंधन: डेटा गुणवत्ता डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस दोनों में आवश्यक है, क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि संग्रहीत जानकारी सटीक, सुसंगत और विश्वसनीय है। बाधाएं और संदर्भात्मक अखंडता जैसी डेटा सत्यापन तकनीकें डेटाबेस में डेटा गुणवत्ता बनाए रखने में मदद करती हैं। डेटा वेयरहाउस में, डेटा सफ़ाई प्रक्रियाओं विसंगतियों और त्रुटियों को दूर करने के लिए नियोजित किया जाता है।
प्रदर्शन अनुकूलन: डेटा वेयरहाउस डेटाबेस से बेहतर प्रदर्शन करते हैं प्रदर्शन. डेटा वेयरहाउस में प्रदर्शन अनुकूलन का एक प्रमुख पहलू स्तंभ भंडारण का उपयोग है। डेटाबेस में उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक पंक्ति-आधारित भंडारण के विपरीत, स्तंभ भंडारण पंक्तियों के बजाय स्तंभों द्वारा डेटा को व्यवस्थित करता है। यह तेजी से क्वेरी निष्पादन की अनुमति देता है क्योंकि यह केवल विश्लेषण के लिए आवश्यक विशिष्ट कॉलम पुनर्प्राप्त करता है, डिस्क I/O को कम करता है और समग्र प्रदर्शन में सुधार करता है। डेटा वेयरहाउस का एक अन्य लाभ समानांतर प्रसंस्करण तकनीकों का लाभ उठाने की उनकी क्षमता है। कई प्रोसेसर या नोड्स में प्रश्नों को वितरित करके, डेटा वेयरहाउस जटिल विश्लेषणात्मक प्रश्नों को अधिक कुशलता से निष्पादित कर सकते हैं और पारंपरिक डेटाबेस की तुलना में तेजी से परिणाम दे सकते हैं।
डेटा विभाजन प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए डेटा वेयरहाउस द्वारा नियोजित एक और तकनीक है। बड़े डेटासेट को विशिष्ट मानदंडों जैसे दिनांक सीमा या क्षेत्र के आधार पर छोटे विभाजनों में विभाजित किया जाता है। यह विभाजन क्वेरी निष्पादन के दौरान डेटा के प्रासंगिक सबसेट तक त्वरित पहुंच को सक्षम बनाता है, जिसके परिणामस्वरूप प्रतिक्रिया समय में सुधार होता है।
सारांश
जबकि डेटा वेयरहाउस और डेटाबेस के बीच उनके प्राथमिक कार्यों और आर्किटेक्चर के संदर्भ में अंतर हैं, जब डेटा भंडारण, प्रसंस्करण क्षमताओं और क्वेरी क्षमताओं से संबंधित उनकी सुविधाओं की बात आती है तो वे महत्वपूर्ण समानताएं भी प्रदर्शित करते हैं। संगठन वह चुनना चाह सकते हैं जो व्यवसाय की आवश्यकताओं के अनुरूप हो या दोनों के संयोजन का उपयोग करें।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/data-warehouse-vs-database/
