データ ウェアハウスとデータベースとは何ですか?それらはどのように異なりますか?また、データの保存にデータ ウェアハウスとデータベースのどちらを使用する必要があるか?以下では、それらの違いと類似点を見ていきます。

データベースとは何ですか？

データベースでは、データは簡単にアクセスして操作できるように構造化された方法で表示されます。膨大な量の情報を体系的な方法で保存し、効率的に検索できます。データを整理するには、データをさまざまなテーブルまたはエンティティに分類し、それらの間の関係を確立し、それらの属性またはフィールドを定義する必要があります。最後に、 データベース管理 これには、バックアップとリカバリ、ユーザー アクセス制御、データ整合性ルールの適用などのさまざまなプロセスを通じてデータの整合性とセキュリティを維持することが含まれます。 

テーブル、レコード、フィールド、およびリレーションシップ 

の領域で データベースを追加しました, テーブルは基本的な構成要素として機能します。これらは、データが保存される行と列で構成されるスプレッドシートのようなものです。データベース内の各レコードはテーブル内の行に対応し、これは特定のエンティティまたはオブジェクトに関する完全な情報セットに相当します。一方、テーブル内の列はフィールドと呼ばれ、名前や日付などの個々のデータ要素を保持します。リレーションシップは、共有データ ポイントまたはキーを介してテーブル間の接続を確立し、複数のテーブルにわたる情報の効率的な検索と編成を可能にします。 

クエリ、レポート、リレーショナル データベース、およびデータベース管理 

データベースの高度な概念とアプリケーションには、さまざまな重要な機能が含まれています。基本的な側面であるクエリを使用すると、ユーザーは構造化されたリクエストを作成してデータベースから特定の情報を取得できます。レポートを使用すると、整理されたデータを読みやすい形式で表示でき、意思決定プロセスを支援します。 リレーショナルデータベース 主要な属性を通じて異なるデータセット間の関係を確立し、データの整合性と効率を強化します。データベース管理には、パフォーマンスの最適化、セキュリティ管理、バックアップ手順などのタスクを含むデータベース システムの管理と保守が含まれます。 

データ ウェアハウスとは

データ主導の世界では、組織は通常、さまざまなソースから膨大な量の情報を収集します。ただし、このデータの管理と分析は複雑な作業となる場合があります。あ データウェアハウス の中央リポジトリとして機能します。 多様なタイプ 保存されたデータの割合: 組織内のさまざまなソースからの構造化データ、非構造化データ、および半構造化データ。 

データ統合は、データ ウェアハウスの機能において重要な役割を果たします。これには、トランザクション データベース、スプレッドシート、外部システムなどの複数のソースからのデータを統合したビューに結合することが含まれます。このプロセスにより、ウェアハウス内のデータが正確で一貫性があり、分析のために簡単にアクセスできることが保証されます。 

データ統合 抽出、変換、ロード (ETL) を含むいくつかの段階が必要です。まず、特殊なツールやプログラミング技術を使用して、さまざまなソース システムから関連データが抽出されます。次に、変換プロセスを経て、事前定義されたルールまたはビジネス要件に従ってデータをクリーンアップおよび標準化します。 ETL の最終段階では、データがウェアハウス分析にロードされます。

データ ウェアハウスの構成要素: ファクト テーブル、ディメンション テーブル、およびスキーマ 

の領域で データウェアハウジングの基礎を形成する構成要素は、ファクト テーブル、ディメンション テーブル、スキーマです。これらのコンポーネントは調和して連携して、膨大な量のデータを保存および分析するための構造化され組織化された環境を作成します。 

ファクト テーブルはデータ ウェアハウスの中核です。これらには、ビジネス プロセスの測定値や指標を表す、ファクトと呼ばれる数値データまたは定量化可能なデータが含まれています。ファクト テーブルには通常、これらのファクトのコンテキストを提供するさまざまなディメンションを表す複数の列があります。 

ディメンション テーブルには、ファクト テーブル内の属性に追加のコンテキストを提供するカテゴリまたは属性が含まれています。 

スキーマは、データ ウェアハウスの論理構造と構成を定義します。これらは、データベース スキーマ内でファクト テーブルとディメンション テーブルが相互にどのように関連するかを決定します。一般的に使用されるスキーマ タイプには、スター スキーマとスノーフレーク スキーマが含まれます。 

クラウドベースのデータ ウェアハウスとデータ マート 

近年では、 クラウドコンピューティング データ ウェアハウスの管理とアクセスの方法に革命をもたらしました。クラウドベースのデータ ウェアハウスは、スケーラブルでコスト効率が高く、柔軟性に優れています。これらの最新のデータ ウェアハウス ソリューションは、クラウド インフラストラクチャの力を活用して、膨大な量のデータを保存および処理します。クラウドベースのデータ ウェアハウスの大きな利点の 1 つは、オンデマンドでスケールアップまたはスケールダウンできることです。          

データ ウェアハウスとデータベース: 同様の機能と機能 

データウェアハウス データベースは、データの保存、処理、クエリ機能に関連するいくつかの共通機能を共有します。

• どちらも、大量のデータを効率的に管理および整理するように設計されています。データ ウェアハウスとデータベースはどちらも、堅牢なデータ ストレージ機能を提供します。 
• どちらも、さまざまな種類のデータを保存するための構造化されたフレームワークを提供し、その整合性とセキュリティを保証します。 

• どちらも、データ取得速度を最適化するためのインデックスの使用をサポートしています。 
• どちらも所持 高度な 処理能力。データセットの集計、フィルタリング、並べ替え、結合などの複雑な操作を処理できます。これらの処理機能により、システム内に保存されている膨大な量の情報を効率的に分析できます。 
• どちらも強力なクエリ機能を提供します。ユーザーは、構造化照会言語 (SQL) またはプラットフォームでサポートされているその他の照会言語を使用して照会を作成することにより、データの特定のサブセットを取得できます。これにより、ユーザーは保存されたデータセットから有意義な洞察を抽出できるようになります。 

• どちらも、リアルタイム分析、集計関数、アドホック クエリなどの同様の機能を提供します。リアルタイム分析を利用すると、データが生成または更新されるときに分析できるため、組織にとって有益です。この機能により、企業は入手可能な最新の情報に基づいてタイムリーな意思決定を行うことができます。
• どちらも、規制への準拠を確保し、プライバシー基準を維持し、アクセス権の制御を確立するためにデータ ガバナンスの実践を必要とします。 ガバナンスとは、データの適切な使用を保証するためのポリシー、手順、役割、および責任を指します。
• どちらも、コンテンツを保護するためにユーザー名/パスワードや暗号化技術などの認証メカニズムを採用しています。セキュリティ対策は、機密情報を不正アクセスや悪意のある活動から保護する上で重要な役割を果たします。

データ ウェアハウスとデータベース: 対照的な特徴と機能    

データ ウェアハウスとデータベースは、いくつかの重要な点で異なります。

スケーラビリティ： スケーラビリティは、時間の経過とともに増加するデータ量に対応するために不可欠です。データベースは通常、垂直スケーリング (ハードウェア リソースの増加) によってこれを処理しますが、データ ウェアハウスは多くの場合、水平スケーリング (複数のサーバー間でワークロードを分散) を利用します。

オペレーション： データベースは主にリアルタイムを処理します トランザクションの 一貫性と整合性の維持に重点を置いた運用。対照的に、データ ウェアハウスは、レポートと分析用に最適化された統一スキーマに異種データセットを統合することで、分析操作を優先します。 

データ統合： データベースにおけるデータ統合には、通常、ETL (抽出、変換、ロード) プロセスなどの技術を使用して、複数のソースを単一のリポジトリに統合することが含まれます。これにより、トランザクション処理のためのデータの効率的な保存、取得、操作が可能になります。一方、データ ウェアハウスでのデータ統合は、さまざまな運用システムからデータを抽出して統合し、分析用の統一ビューを作成することに重点を置いています。

データモデリング: データ モデリングに関しては、データベースでは主に、トランザクション処理用に最適化されたエンティティ リレーションシップ モデルまたはリレーショナル モデルが採用されています。これらのモデルは一貫性を確保し、主キーと外部キー制約を通じてエンティティ間の関係を強制します。対照的に、データ ウェアハウスでは、大量の履歴データの効率的なクエリと分析を容易にするスター スキーマやスノーフレーク スキーマなどの次元モデリング手法が採用されることがよくあります。

レポート機能: レポート機能もデータベースとデータ ウェアハウス間で異なります。データベースは通常、ユーザーの要件に基づいて標準レポートやカスタム クエリを生成するなど、基本的なレポート機能を提供します。ただし、複雑なビジネス インテリジェンス タスクに必要な高度な分析機能が欠けている場合があります。 

構造化データと非構造化データの処理: データ ウェアハウスでは、主に構造化データに焦点が当てられます。これにより、一貫したフォーマットが保証され、簡単なクエリとレポートが可能になります。データ ウェアハウスの一元化された性質により、組織はさまざまなシステムからの構造化情報を統合することで、ビジネス運営の全体像を得ることができます。 

一方、データベースも構造化データを効率的に収容できますが、非構造化情報または半構造化情報の処理においてはより柔軟です。データベースは、ドキュメント、画像、マルチメディア ファイル、その他の形式の非構造化コンテンツを従来の表形式のデータセットと並行して保存できます。この多用途性により、データベースは、さまざまな種類の情報を管理する必要があるコンテンツ管理システムやドキュメント リポジトリなどのアプリケーションに適しています。

データ品質管理: データ品質は、保存された情報が正確で、一貫性があり、信頼できるものであることを保証するため、データベースとデータ ウェアハウスの両方で不可欠です。制約や参照整合性などのデータ検証手法は、データベース内のデータ品質を維持するのに役立ちます。データ ウェアハウスにおけるデータ クレンジング ラボレーション 矛盾やエラーを排除するために採用されています。 

パフォーマンスの最適化： データ ウェアハウスは、次の点でデータベースを上回ります。 パフォーマンス。データ ウェアハウスにおけるパフォーマンス最適化の重要な側面の 1 つは、カラム型ストレージの使用です。データベースで使用される従来の行ベースのストレージとは異なり、列指向ストレージは行ではなく列でデータを編成します。これにより、分析に必要な特定の列のみを取得するため、クエリの実行が高速化され、ディスク I/O が削減され、全体的なパフォーマンスが向上します。データ ウェアハウスのもう 1 つの利点は、並列処理技術を活用できることです。クエリを複数のプロセッサまたはノードに分散することにより、データ ウェアハウスは複雑な分析クエリをより効率的に実行し、従来のデータベースと比較してより速く結果を提供できます。 

データ パーティショニングは、パフォーマンスを最適化するためにデータ ウェアハウスで採用されているもう 1 つの手法です。大規模なデータセットは、日付範囲や地域などの特定の基準に基づいて小さなパーティションに分割されます。このパーティショニングにより、クエリの実行中に関連するデータのサブセットに迅速にアクセスできるようになり、応答時間が向上します。 

まとめ

データ ウェアハウスとデータベースには、主な機能とアーキテクチャの点で違いがありますが、データ ストレージ、処理能力、クエリ機能に関連する機能に関しては、大きな類似点もあります。組織は、ビジネスのニーズに合ったものを選択することも、両方を組み合わせて使用​​することもできます。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/data-warehouse-vs-database/