데이터 웨어하우스와 데이터베이스란 무엇입니까? 그것들은 어떻게 다르며, 언제 데이터 웨어하우스와 데이터베이스를 사용하여 데이터를 저장해야 합니까? 아래에서는 이들 간의 차이점과 유사점을 살펴보겠습니다.

데이터베이스란?

데이터베이스에서 데이터는 쉽게 접근하고 조작할 수 있도록 구조화된 방식으로 표시됩니다. 방대한 양의 정보를 체계적으로 저장하여 효율적인 검색이 가능합니다. 데이터를 구성하려면 데이터를 다양한 테이블이나 엔터티로 분류하고, 이들 간의 관계를 설정하고, 해당 속성이나 필드를 정의해야 합니다. 마지막으로, 데이터베이스 관리 여기에는 백업 및 복구, 사용자 액세스 제어, 데이터 일관성 규칙 적용 등 다양한 프로세스를 통해 데이터의 무결성과 보안을 유지하는 작업이 포함됩니다. 

테이블, 레코드, 필드 및 관계 

영역에서 데이터베이스, 테이블은 기본 구성 요소 역할을 합니다. 이는 데이터가 저장되는 행과 열로 구성된 스프레드시트와 같습니다. 데이터베이스의 각 레코드는 테이블의 행에 해당하며, 이는 특정 엔터티나 개체에 대한 전체 정보 집합에 해당합니다. 반면, 테이블의 열은 이름이나 날짜와 같은 개별 데이터 요소를 포함하는 필드라고 합니다. 관계는 공유 데이터 포인트 또는 키를 통해 테이블 ​​간의 연결을 설정하여 여러 테이블에서 정보를 효율적으로 검색하고 구성할 수 있도록 합니다. 

쿼리, 보고서, 관계형 데이터베이스 및 데이터베이스 관리 

데이터베이스의 고급 개념과 응용 프로그램에는 다양한 중요한 기능이 포함됩니다. 기본적인 측면인 쿼리를 통해 사용자는 구조화된 요청을 공식화하여 데이터베이스에서 특정 정보를 검색할 수 있습니다. 보고서를 사용하면 체계화된 데이터를 읽을 수 있는 형식으로 표시할 수 있어 의사 결정 프로세스에 도움이 됩니다. 관계형 데이터베이스 주요 속성을 통해 다양한 데이터 세트 간의 관계를 설정하여 데이터 무결성과 효율성을 향상합니다. 데이터베이스 관리에는 성능 최적화, 보안 관리, 백업 절차 등의 작업을 포함하여 데이터베이스 시스템을 관리하고 유지하는 작업이 포함됩니다. 

데이터 웨어하우스란 무엇입니까?

데이터 중심 세계에서 조직은 일반적으로 다양한 소스로부터 방대한 양의 정보를 수집합니다. 그러나 이 데이터를 관리하고 분석하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다. ㅏ 데이터웨어 하우스 중앙 저장소 역할을 합니다. 다양한 유형 저장된 데이터: 조직 내 다양한 ​​소스의 구조화된, 비구조화된, 반구조화된 데이터. 

데이터 통합은 데이터 웨어하우스의 기능에 있어 중요한 역할을 합니다. 여기에는 트랜잭션 데이터베이스, 스프레드시트, 외부 시스템 등 여러 소스의 데이터를 통합된 보기로 결합하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스를 통해 웨어하우스의 데이터는 정확하고 일관되며 분석을 위해 쉽게 액세스할 수 있습니다. 

데이터 통합 추출, 변환, 로딩(ETL)을 포함한 여러 단계가 포함됩니다. 먼저, 전문 도구나 프로그래밍 기술을 사용하여 다양한 소스 시스템에서 관련 데이터를 추출합니다. 그런 다음 사전 정의된 규칙이나 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터를 정리하고 표준화하는 변환 프로세스를 거칩니다. ETL의 마지막 단계에서는 데이터가 웨어하우스 분석에 로드됩니다.

데이터 웨어하우스의 빌딩 블록: 팩트 테이블, 차원 테이블 및 스키마 

영역에서 데이터웨어 하우징에서 기초를 형성하는 빌딩 블록은 팩트 테이블, 차원 테이블 및 스키마입니다. 이러한 구성 요소는 조화롭게 함께 작동하여 방대한 양의 데이터를 저장하고 분석하기 위한 체계적이고 체계적인 환경을 만듭니다. 

팩트 테이블은 데이터 웨어하우스의 핵심입니다. 여기에는 비즈니스 프로세스의 측정 또는 지표를 나타내는 사실이라고 알려진 숫자 또는 정량화 가능한 데이터가 포함되어 있습니다. 팩트 테이블에는 일반적으로 이러한 팩트에 대한 컨텍스트를 제공하는 다양한 차원을 나타내는 여러 열이 있습니다. 

차원 테이블에는 사실 테이블의 속성에 대한 추가 컨텍스트를 제공하는 범주 또는 속성이 포함되어 있습니다. 

스키마는 데이터 웨어하우스의 논리적 구조와 구성을 정의합니다. 데이터베이스 스키마 내에서 팩트 테이블과 차원 테이블이 서로 어떻게 관련되어 있는지 결정합니다. 일반적으로 사용되는 스키마 유형에는 스타 스키마와 눈송이 스키마가 있습니다. 

클라우드 기반 데이터 웨어하우스 및 데이터 마트 

최근 몇 년 동안 클라우드 컴퓨팅 데이터 웨어하우스를 관리하고 액세스하는 방식을 혁신했습니다. 클라우드 기반 데이터 웨어하우스는 확장 가능하고 비용 효율적이며 유연합니다. 이러한 최신 데이터 웨어하우징 솔루션은 클라우드 인프라의 강력한 기능을 활용하여 방대한 양의 데이터를 저장하고 처리합니다. 클라우드 기반 데이터 웨어하우스의 중요한 장점 중 하나는 주문형 확장 또는 축소 기능입니다.          

데이터 웨어하우스와 데이터베이스: 유사한 특징 및 기능 

데이터웨어 하우스 데이터베이스는 데이터 저장, 처리 및 쿼리 기능과 관련된 몇 가지 공통 기능을 공유합니다.

• 두 가지 모두 대용량 데이터를 효율적으로 관리하고 구성하도록 설계되었습니다. 데이터 웨어하우스와 데이터베이스 모두 강력한 데이터 저장 기능을 제공합니다. 
• 두 가지 모두 다양한 유형의 데이터를 저장하기 위한 구조화된 프레임워크를 제공하여 무결성과 보안을 보장합니다. 

• 둘 다 인덱스 사용을 지원하여 데이터 검색 속도를 최적화합니다. 
• 둘 다 소유 많은 처리 능력. 데이터세트 집계, 필터링, 정렬, 조인과 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 이러한 처리 기능을 통해 시스템 내에 저장된 방대한 양의 정보를 효율적으로 분석할 수 있습니다. 
• 둘 다 강력한 쿼리 기능을 제공합니다. 사용자는 SQL(구조적 쿼리 언어) 또는 플랫폼에서 지원하는 기타 쿼리 언어를 사용하여 쿼리를 작성하여 특정 데이터 하위 집합을 검색할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 저장된 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있습니다. 

• 둘 다 실시간 분석, 집계 기능, 임시 쿼리와 같은 유사한 기능을 제공합니다. 실시간 분석을 활용하면 데이터가 생성되거나 업데이트될 때 데이터를 분석할 수 있으므로 조직에 도움이 됩니다. 이 기능을 통해 기업은 최신 정보를 바탕으로 적시에 결정을 내릴 수 있습니다.
• 두 가지 모두 규정 준수를 보장하고, 개인 정보 보호 표준을 유지하고, 액세스 권한에 대한 제어를 설정하기 위해 데이터 거버넌스 관행이 필요합니다. 거버넌스는 데이터의 적절한 사용을 보장하기 위한 정책, 절차, 역할 및 책임을 의미합니다.
• 둘 다 콘텐츠를 보호하기 위해 사용자 이름/비밀번호 또는 암호화 기술과 같은 인증 메커니즘을 사용합니다. 보안 조치는 무단 액세스나 악의적인 활동으로부터 중요한 정보를 보호하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 웨어하우스와 데이터베이스: 특징과 기능의 대조    

데이터 웨어하우스와 데이터베이스는 몇 가지 주요 측면에서 다릅니다.

확장성: 시간이 지남에 따라 증가하는 데이터 볼륨을 수용하려면 확장성이 필수적입니다. 데이터베이스는 일반적으로 수직적 확장(하드웨어 리소스 증가)으로 이를 처리하는 반면, 데이터 웨어하우스는 수평적 확장(여러 서버에 워크로드 분산)을 활용하는 경우가 많습니다.

운영 : 데이터베이스는 주로 실시간을 처리합니다. 거래상의 일관성과 무결성 유지에 중점을 두고 운영합니다. 반면, 데이터 웨어하우스는 서로 다른 데이터 세트를 보고 및 분석에 최적화된 통합 스키마로 통합하여 분석 작업의 우선 순위를 지정합니다. 

데이터 통합: 데이터베이스에서 데이터 통합에는 일반적으로 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스와 같은 기술을 사용하여 여러 소스를 단일 저장소로 통합하는 작업이 포함됩니다. 이를 통해 트랜잭션 처리를 위한 데이터의 효율적인 저장, 검색 및 조작이 가능해집니다. 반면, 데이터 웨어하우스의 데이터 통합은 다양한 운영 시스템에서 데이터를 추출하고 통합하여 분석을 위한 통합 뷰를 만드는 데 중점을 둡니다.

데이터 모델링: 데이터 모델링과 관련하여 데이터베이스는 주로 트랜잭션 처리에 최적화된 엔터티-관계 모델 또는 관계형 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 일관성을 보장하고 기본 키와 외래 키 제약 조건을 통해 엔터티 간의 관계를 적용합니다. 이와 대조적으로 데이터 웨어하우스는 대용량 기록 데이터에 대한 효율적인 쿼리 및 분석을 용이하게 하는 별형 또는 눈송이 스키마와 같은 차원 모델링 기술을 사용하는 경우가 많습니다.

보고 기능: 보고 기능도 데이터베이스와 데이터 웨어하우스에 따라 다릅니다. 데이터베이스는 일반적으로 사용자 요구 사항에 따라 표준 보고서 또는 사용자 정의 쿼리 생성과 같은 기본 보고 기능을 제공합니다. 그러나 복잡한 비즈니스 인텔리전스 작업에 필요한 고급 분석 기능이 부족할 수 있습니다. 

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 처리: 데이터 웨어하우스에서 주요 초점은 구조화된 데이터에 있습니다. 이를 통해 일관된 형식이 보장되고 쿼리 및 보고가 쉬워집니다. 데이터 웨어하우스의 중앙 집중식 특성을 통해 조직은 다양한 시스템의 구조화된 정보를 통합하여 비즈니스 운영에 대한 전체적인 시각을 얻을 수 있습니다. 

반면, 데이터베이스는 구조화된 데이터를 효율적으로 수용하는 동시에 구조화되지 않은 정보나 반구조화된 정보를 보다 유연하게 처리합니다. 데이터베이스는 기존의 표 형식 데이터 세트와 함께 문서, 이미지, 멀티미디어 파일 및 기타 형태의 구조화되지 않은 콘텐츠를 저장할 수 있습니다. 이러한 다양성 덕분에 데이터베이스는 다양한 유형의 정보를 관리해야 하는 콘텐츠 관리 시스템이나 문서 저장소와 같은 애플리케이션에 적합합니다.

데이터 품질 관리: 데이터 품질은 저장된 정보가 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있도록 보장하므로 데이터베이스와 데이터 웨어하우스 모두에 필수적입니다. 제약 조건 및 참조 무결성과 같은 데이터 검증 기술은 데이터베이스의 데이터 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다. 데이터 웨어하우스에서는 데이터 정리 프로세스 불일치와 오류를 제거하기 위해 사용됩니다. 

성능 최적화: 데이터 웨어하우스는 다음과 같은 측면에서 데이터베이스보다 성능이 뛰어납니다. 성능. 데이터 웨어하우스 성능 최적화의 주요 측면 중 하나는 컬럼형 스토리지를 사용하는 것입니다. 데이터베이스에 사용되는 기존 행 기반 스토리지와 달리 열형 스토리지는 행이 아닌 열을 기준으로 데이터를 구성합니다. 이를 통해 분석에 필요한 특정 열만 검색하여 쿼리 실행 속도를 높이고 디스크 I/O를 줄이고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 웨어하우스의 또 다른 장점은 병렬 처리 기술을 활용할 수 있다는 것입니다. 여러 프로세서 또는 노드에 쿼리를 분산함으로써 데이터 웨어하우스는 복잡한 분석 쿼리를 보다 효율적으로 실행하고 기존 데이터베이스에 비해 더 빠르게 결과를 제공할 수 있습니다. 

데이터 파티셔닝은 데이터 웨어하우스에서 성능을 최적화하기 위해 사용하는 또 다른 기술입니다. 대규모 데이터 세트는 날짜 범위 또는 지역과 같은 특정 기준에 따라 더 작은 파티션으로 나뉩니다. 이러한 분할을 통해 쿼리 실행 중에 관련 데이터 하위 집합에 더 빠르게 액세스할 수 있으므로 응답 시간이 향상됩니다. 

요약

데이터 웨어하우스와 데이터베이스는 기본 기능과 아키텍처 측면에서 차이가 있지만 데이터 저장, 처리 능력, 쿼리 기능과 관련된 기능에 있어서도 상당한 유사성을 나타냅니다. 조직에서는 비즈니스 요구 사항에 맞는 것을 선택하거나 두 가지를 조합하여 사용할 수 있습니다.

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