Kaj so podatkovna skladišča in baze podatkov? V čem se razlikujeta in kdaj morate za shranjevanje podatkov uporabiti podatkovno skladišče in kdaj bazo podatkov? V nadaljevanju si bomo ogledali razlike in podobnosti med njimi.

Kaj je zbirka podatkov?

V bazi podatkov so podatki predstavljeni na strukturiran način za lažji dostop in manipulacijo. Ogromne količine informacij je mogoče shraniti na sistematičen način, da se zagotovi učinkovito iskanje. Organiziranje podatkov vključuje njihovo kategorizacijo v različne tabele ali entitete, vzpostavljanje odnosov med njimi in definiranje njihovih atributov ali polj. nazadnje, upravljanje baz podatkov vključuje vzdrževanje celovitosti in varnosti podatkov z različnimi procesi, kot so varnostno kopiranje in obnovitev, nadzor uporabniškega dostopa in uveljavljanje pravil o skladnosti podatkov. 

Tabele, zapisi, polja in relacije 

V kraljestvu baze podatkov, mize služijo kot temeljni gradniki. So kot preglednice, sestavljene iz vrstic in stolpcev, kjer so shranjeni podatki. Vsak zapis v zbirki podatkov ustreza vrstici v tabeli, ki predstavlja celoten niz informacij o določeni entiteti ali predmetu. Po drugi strani se stolpci v tabeli imenujejo polja, ki vsebujejo posamezne podatkovne elemente, kot so imena ali datumi. Relacije vzpostavljajo povezave med tabelami prek skupnih podatkovnih točk ali ključev, kar omogoča učinkovito iskanje in organizacijo informacij v več tabelah. 

Poizvedbe, poročila, relacijske baze podatkov in administracija baz podatkov 

Napredni koncepti in aplikacije v bazah podatkov zajemajo vrsto ključnih funkcionalnosti. Poizvedbe, temeljni vidik, omogočajo uporabnikom, da pridobijo specifične informacije iz baz podatkov z oblikovanjem strukturiranih zahtev. Poročila omogočajo predstavitev organiziranih podatkov v berljivi obliki, kar pomaga pri odločanju. Relacijske baze podatkov vzpostavite razmerja med različnimi nabori podatkov prek ključnih atributov, s čimer izboljšate celovitost in učinkovitost podatkov. Upravljanje baze podatkov vključuje upravljanje in vzdrževanje sistema baze podatkov, vključno z nalogami, kot so optimizacija delovanja, upravljanje varnosti in postopki varnostnega kopiranja. 

Kaj je podatkovno skladišče?

V svetu, ki temelji na podatkih, organizacije običajno zbirajo ogromne količine informacij iz različnih virov. Vendar je lahko upravljanje in analiziranje teh podatkov zapletena naloga. A podatkovno skladišče deluje kot osrednji repozitorij za raznolike vrste shranjenih podatkov: strukturirani, nestrukturirani in polstrukturirani podatki iz različnih virov znotraj organizacije. 

Integracija podatkov igra ključno vlogo pri delovanju podatkovnega skladišča. Vključuje združevanje podatkov iz več virov, kot so transakcijske baze podatkov, preglednice in zunanji sistemi, v enoten pogled. Ta proces zagotavlja, da so podatki v skladišču točni, dosledni in lahko dostopni za analizo. 

Integracija podatkov vključuje več stopenj, vključno z ekstrakcijo, transformacijo in nalaganjem (ETL). Najprej se ustrezni podatki izvlečejo iz različnih izvornih sistemov z uporabo specializiranih orodij ali tehnik programiranja. Nato je podvržen procesom transformacije za čiščenje in standardizacijo podatkov v skladu z vnaprej določenimi pravili ali poslovnimi zahtevami. V končni fazi ETL se podatki naložijo v analizo skladišča.

Gradniki podatkovnega skladišča: tabele dejstev, tabele dimenzij in sheme 

V kraljestvu skladiščenje podatkov, so gradniki, ki tvorijo njegov temelj, tabele dejstev, tabele dimenzij in sheme. Te komponente harmonično delujejo skupaj in ustvarjajo strukturirano in organizirano okolje za shranjevanje in analiziranje velikih količin podatkov. 

Tabele dejstev so jedro podatkovnega skladišča. Vsebujejo numerične ali merljive podatke, znane kot dejstva, ki predstavljajo meritve ali metrike poslovnega procesa. Tabele dejstev imajo običajno več stolpcev, ki predstavljajo različne dimenzije, ki zagotavljajo kontekst tem dejstvom. 

Tabele dimenzij vsebujejo kategorije ali atribute, ki zagotavljajo dodaten kontekst atributom v tabeli dejstev. 

Sheme določajo logično strukturo in organizacijo podatkovnega skladišča. Določajo, kako so tabele dejstev in razsežnosti povezane med seboj znotraj sheme baze podatkov. Pogosto uporabljeni tipi shem vključujejo shemo zvezde in shemo snežinke. 

Podatkovna skladišča in podatkovne tržnice v oblaku 

V zadnjih letih je pojav računalništvo v oblaku je revolucioniral način upravljanja in dostopa do podatkovnih skladišč. Podatkovna skladišča v oblaku so razširljiva, stroškovno učinkovita in prilagodljiva. Te sodobne rešitve za shranjevanje podatkov izkoriščajo moč infrastrukture v oblaku za shranjevanje in obdelavo ogromnih količin podatkov. Ena od pomembnih prednosti podatkovnih skladišč v oblaku je njihova zmožnost povečanja ali zmanjšanja na zahtevo.          

Skladišče podatkov v primerjavi z zbirko podatkov: podobne lastnosti in funkcije 

Podatkovna skladišča in baze podatkov imajo več skupnih funkcij, povezanih s shranjevanjem podatkov, obdelavo in zmogljivostmi poizvedovanja.

• Oba sta zasnovana za učinkovito upravljanje in organiziranje velikih količin podatkov. Tako podatkovna skladišča kot baze podatkov ponujajo robustne zmogljivosti shranjevanja podatkov. 
• Oba zagotavljata strukturiran okvir za shranjevanje različnih vrst podatkov, kar zagotavlja njihovo celovitost in varnost. 

• Oba podpirata uporabo indeksov za optimizacijo hitrosti iskanja podatkov. 
• Oba imata napredno zmožnosti obdelave. Lahko upravljajo s kompleksnimi operacijami, kot so združevanje, filtriranje, razvrščanje in združevanje naborov podatkov. Te funkcije obdelave omogočajo učinkovito analizo velikih količin informacij, shranjenih v sistemih. 
• Oba nudita zmogljive zmožnosti poizvedovanja. Uporabniki lahko pridobijo določene podnabore podatkov tako, da oblikujejo poizvedbe z uporabo strukturiranega poizvedbenega jezika (SQL) ali drugih poizvedovalnih jezikov, ki jih podpirajo platforme. To uporabnikom omogoča pridobivanje pomembnih vpogledov iz shranjenih naborov podatkov. 

• Oba ponujata podobne funkcije, kot so analitika v realnem času, agregatne funkcije in ad hoc poizvedbe. Uporaba analitike v realnem času je koristna za organizacije, saj jim omogoča analizo podatkov, ko so ustvarjeni ali posodobljeni. Ta funkcija podjetjem omogoča pravočasno sprejemanje odločitev na podlagi najnovejših razpoložljivih informacij.
• Oba zahtevata prakse upravljanja podatkov, da se zagotovi skladnost s predpisi, ohranijo standardi zasebnosti in vzpostavi nadzor nad pravicami dostopa. Upravljanje se nanaša na politike, postopke, vloge in odgovornosti za zagotavljanje pravilne uporabe podatkov.
• Oba uporabljata mehanizme za preverjanje pristnosti, kot so uporabniška imena/gesla ali tehnike šifriranja za zaščito svoje vsebine. Varnostni ukrepi igrajo ključno vlogo pri zaščiti občutljivih informacij pred nepooblaščenim dostopom ali zlonamernimi dejavnostmi.

Podatkovno skladišče proti podatkovni zbirki: kontrastne lastnosti in funkcije    

Podatkovna skladišča in baze podatkov se razlikujejo v nekaj ključnih pogledih.

Razširljivost: Razširljivost je bistvenega pomena za prilagajanje vse večjih količin podatkov skozi čas. Podatkovne baze običajno to rešujejo z navpičnim skaliranjem (povečanje virov strojne opreme), medtem ko podatkovna skladišča pogosto uporabljajo horizontalno skaliranje (razporeditev delovne obremenitve na več strežnikov).

Operacije: Baze podatkov obravnavajo predvsem realni čas transakcijski delovanja s poudarkom na ohranjanju doslednosti in integritete. Nasprotno pa podatkovna skladišča dajejo prednost analitičnim operacijam z integracijo različnih naborov podatkov v enotno shemo, optimizirano za poročanje in analizo. 

Integracija podatkov: V zbirki podatkov integracija podatkov običajno vključuje združevanje več virov v en sam repozitorij z uporabo tehnik, kot so procesi ETL (izvleček, transformacija, nalaganje). To omogoča učinkovito shranjevanje, iskanje in manipulacijo podatkov za obdelavo transakcij. Po drugi strani pa se integracija podatkov v podatkovnem skladišču osredotoča na pridobivanje in integracijo podatkov iz različnih operativnih sistemov, da se ustvari enoten pogled za analizo.

Modeliranje podatkov: Ko gre za modeliranje podatkov, baze podatkov uporabljajo predvsem modele entitetnih odnosov ali relacijske modele, ki so optimizirani za transakcijsko obdelavo. Ti modeli zagotavljajo doslednost in uveljavljajo odnose med entitetami prek primarnih ključev in omejitev tujih ključev. Nasprotno pa podatkovna skladišča pogosto uporabljajo tehnike dimenzijskega modeliranja, kot so sheme zvezde ali snežinke, ki olajšajo učinkovito poizvedovanje in analizo velikih količin zgodovinskih podatkov.

Zmogljivosti poročanja: Tudi zmožnosti poročanja se med bazami podatkov in podatkovnimi skladišči razlikujejo. Zbirke podatkov običajno ponujajo osnovne funkcije poročanja, kot je ustvarjanje standardnih poročil ali poizvedb po meri glede na zahteve uporabnikov. Vendar pa morda nimajo naprednih analitičnih funkcij, potrebnih za zapletene naloge poslovne inteligence. 

Ravnanje s strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki: V podatkovnem skladišču je primarni poudarek na strukturiranih podatkih. To zagotavlja dosledno oblikovanje in omogoča enostavno poizvedovanje in poročanje. Centralizirana narava podatkovnega skladišča omogoča organizacijam, da pridobijo celovit pogled na svoje poslovanje s konsolidacijo strukturiranih informacij iz različnih sistemov. 

Po drugi strani pa zbirke podatkov učinkovito sprejemajo tudi strukturirane podatke, vendar so bolj prilagodljive pri ravnanju z nestrukturiranimi ali polstrukturiranimi informacijami. Podatkovne baze lahko poleg tradicionalnih tabelaričnih naborov podatkov hranijo dokumente, slike, večpredstavnostne datoteke in druge oblike nestrukturirane vsebine. Zaradi te vsestranskosti so baze podatkov primerne za aplikacije, kot so sistemi za upravljanje vsebine ali repozitoriji dokumentov, kjer je treba upravljati različne vrste informacij.

Upravljanje kakovosti podatkov: Kakovost podatkov je bistvenega pomena tako v zbirkah podatkov kot v podatkovnih skladiščih, saj zagotavlja, da so shranjene informacije točne, dosledne in zanesljive. Tehnike potrjevanja podatkov, kot so omejitve in referenčna celovitost, pomagajo ohranjati kakovost podatkov v zbirkah podatkov. V podatkovnih skladiščih, čiščenje podatkov Procesi se uporabljajo za odpravo nedoslednosti in napak. 

Optimizacija delovanja: Podatkovna skladišča prekašajo baze podatkov performance. Eden ključnih vidikov optimizacije zmogljivosti v podatkovnih skladiščih je uporaba stolpčnega shranjevanja. Za razliko od tradicionalnega shranjevanja na podlagi vrstic, ki se uporablja v zbirkah podatkov, stolpčno shranjevanje organizira podatke po stolpcih in ne po vrsticah. To omogoča hitrejše izvajanje poizvedbe, saj pridobi samo določene stolpce, potrebne za analizo, zmanjša V/I disk in izboljša splošno zmogljivost. Druga prednost podatkovnih skladišč je njihova sposobnost izkoriščanja tehnik vzporedne obdelave. Z distribucijo poizvedb med več procesorji ali vozlišči lahko podatkovna skladišča učinkoviteje izvajajo kompleksne analitične poizvedbe in hitreje zagotavljajo rezultate v primerjavi s tradicionalnimi bazami podatkov. 

Particioniranje podatkov je še ena tehnika, ki jo uporabljajo podatkovna skladišča za optimizacijo delovanja. Veliki nabori podatkov so razdeljeni na manjše particije na podlagi posebnih meril, kot so datumska obdobja ali regije. To particioniranje omogoča hitrejši dostop do ustreznih podnaborov podatkov med izvajanjem poizvedbe, kar ima za posledico izboljšane odzivne čase. 

Povzetek

Medtem ko obstajajo razlike med podatkovnimi skladišči in zbirkami podatkov v smislu njihovih primarnih funkcij in arhitektur, kažejo tudi precejšnje podobnosti, ko gre za njihove lastnosti, povezane s shranjevanjem podatkov, zmožnostmi obdelave in zmožnostmi poizvedovanja. Organizacije bodo morda želele izbrati tisto, ki ustreza potrebam podjetja, ali uporabiti kombinacijo obeh.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/data-warehouse-vs-database/