Veri ambarları ve veritabanları nelerdir? Bunlar nasıl farklıdır ve verileri depolamak için ne zaman veri ambarı ve veritabanı kullanmalısınız? Aşağıda aralarındaki farklara ve benzerliklere bakacağız.

Veritabanı Nedir?

Bir veritabanında veriler, kolay erişim ve manipülasyon için yapılandırılmış bir şekilde sunulur. Etkin bir şekilde geri alımı sağlamak için çok miktarda bilgi sistematik bir şekilde saklanabilir. Verileri düzenlemek, onu farklı tablolara veya varlıklara ayırmayı, aralarında ilişkiler kurmayı ve niteliklerini veya alanlarını tanımlamayı gerektirir. Son olarak, veritabanı Yönetimi yedekleme ve kurtarma, kullanıcı erişim kontrolü ve veri tutarlılığı kurallarının uygulanması gibi çeşitli süreçler yoluyla verilerin bütünlüğünü ve güvenliğini korumayı içerir. 

Tablolar, Kayıtlar, Alanlar ve İlişkiler 

Aleminde veritabanları, tablolar temel yapı taşları olarak hizmet eder. Verilerin depolandığı satır ve sütunlardan oluşan elektronik tablolar gibidirler. Bir veritabanındaki her kayıt, bir tablodaki bir satıra karşılık gelir; bu, belirli bir varlık veya nesne hakkında eksiksiz bir bilgi kümesi anlamına gelir. Öte yandan, bir tablodaki sütunlara, adlar veya tarihler gibi ayrı veri öğelerini tutan alanlar adı verilir. İlişkiler, paylaşılan veri noktaları veya anahtarlar aracılığıyla tablolar arasında bağlantılar kurarak birden fazla tablodaki bilgilerin verimli bir şekilde alınmasına ve düzenlenmesine olanak tanır. 

Sorgular, Raporlar, İlişkisel Veritabanları ve Veritabanı Yönetimi 

Veritabanlarındaki gelişmiş kavramlar ve uygulamalar, bir dizi önemli işlevi kapsar. Temel bir özellik olan sorgular, kullanıcıların yapılandırılmış istekleri formüle ederek veritabanlarından belirli bilgileri almasına olanak tanır. Raporlar, organize verilerin okunabilir bir formatta sunulmasına olanak tanıyarak karar verme süreçlerine yardımcı olur. İlişkisel veritabanları Temel özellikler aracılığıyla farklı veri kümeleri arasında ilişkiler kurarak veri bütünlüğünü ve verimliliğini artırın. Veritabanı yönetimi, performans optimizasyonu, güvenlik yönetimi ve yedekleme prosedürleri gibi görevler de dahil olmak üzere veritabanı sisteminin yönetilmesini ve bakımını içerir. 

Veri Ambarı Nedir?

Veri odaklı bir dünyada kuruluşlar genellikle çeşitli kaynaklardan büyük miktarda bilgi toplar. Ancak bu verileri yönetmek ve analiz etmek karmaşık bir iş olabilir. A veri ambarı için merkezi bir depo görevi görür. çeşitli türler Depolanan veriler: bir kuruluş içindeki farklı kaynaklardan gelen yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler. 

Veri entegrasyonu, veri ambarının işleyişinde çok önemli bir rol oynar. İşlemsel veritabanları, elektronik tablolar ve harici sistemler gibi birden fazla kaynaktan gelen verileri birleşik bir görünümde birleştirmeyi içerir. Bu süreç, depodaki verilerin doğru, tutarlı ve analiz için kolayca erişilebilir olmasını sağlar. 

Veri entegrasyonu çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) dahil olmak üzere çeşitli aşamaları içerir. İlk olarak, ilgili veriler, özel araçlar veya programlama teknikleri kullanılarak çeşitli kaynak sistemlerden çıkarılır. Daha sonra verileri önceden tanımlanmış kurallara veya iş gereksinimlerine göre temizlemek ve standartlaştırmak için dönüşüm süreçlerinden geçer. ETL'nin son aşamasında veriler depo analizine yüklenir.

Veri Ambarının Yapı Taşları: Gerçek Tabloları, Boyut Tabloları ve Şemalar 

Aleminde veri depolama, temelini oluşturan yapı taşları olgu tabloları, boyut tabloları ve şemalardır. Bu bileşenler, büyük miktarda veriyi depolamak ve analiz etmek için yapılandırılmış ve organize bir ortam oluşturmak üzere uyumlu bir şekilde birlikte çalışır. 

Gerçek tabloları bir veri ambarının merkezinde yer alır. Bir iş sürecinin ölçümlerini veya metriklerini temsil eden, gerçekler olarak bilinen sayısal veya ölçülebilir verileri içerirler. Gerçek tabloları genellikle bu gerçeklere bağlam sağlayan farklı boyutları temsil eden birden fazla sütuna sahiptir. 

Boyut tabloları, olgu tablosundaki niteliklere ek bağlam sağlayan kategoriler veya nitelikler içerir. 

Şemalar bir veri ambarının mantıksal yapısını ve organizasyonunu tanımlar. Veri tabanı şeması içerisinde olgu ve boyut tablolarının birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu belirlerler. Yaygın olarak kullanılan şema türleri arasında yıldız şeması ve kar tanesi şeması bulunur. 

Bulut Tabanlı Veri Ambarları ve Veri Pazarları 

Son yıllarda ortaya çıkan cloud computing veri ambarlarının yönetilme ve erişilme biçiminde devrim yarattı. Bulut tabanlı veri ambarları ölçeklenebilir, uygun maliyetli ve esnektir. Bu modern veri depolama çözümleri, büyük miktarda veriyi depolamak ve işlemek için bulut altyapısının gücünden yararlanır. Bulut tabanlı veri ambarlarının önemli bir avantajı, isteğe bağlı olarak ölçeklendirme veya küçültme yetenekleridir.          

Veri Ambarı ve Veritabanı: Benzer Özellikler ve İşlevler 

Veri depoları ve veritabanları, veri depolama, işleme ve sorgulama yetenekleriyle ilgili birçok ortak özelliği paylaşır.

• Her ikisi de büyük hacimli verileri verimli bir şekilde yönetmek ve düzenlemek için tasarlanmıştır. Hem veri ambarları hem de veritabanları güçlü veri depolama yetenekleri sunar. 
• Her ikisi de çeşitli veri türlerini depolamak, bütünlüğünü ve güvenliğini sağlamak için yapılandırılmış bir çerçeve sağlar. 

• Her ikisi de veri alma hızını optimize etmek için indekslerin kullanımını destekler. 
• İkisi de sahip ileri işleme yetenekleri. Toplama, filtreleme, sıralama ve veri kümelerini birleştirme gibi karmaşık işlemleri gerçekleştirebilirler. Bu işleme özellikleri, sistemlerde depolanan büyük miktardaki bilginin verimli bir şekilde analiz edilmesini sağlar. 
• Her ikisi de güçlü sorgulama yetenekleri sunar. Kullanıcılar, yapılandırılmış sorgu dilini (SQL) veya platformlar tarafından desteklenen diğer sorgu dillerini kullanarak sorgular oluşturarak belirli veri alt kümelerini alabilir. Bu, kullanıcıların depolanan veri kümelerinden anlamlı bilgiler elde etmesine olanak tanır. 

• Her ikisi de gerçek zamanlı analizler, toplu işlevler ve geçici sorgular gibi benzer özellikler sunar. Gerçek zamanlı analitiği kullanmak, verileri oluşturulurken veya güncellenirken analiz etmelerine olanak tanıdığından kuruluşlar için faydalıdır. Bu özellik, işletmelerin mevcut en güncel bilgilere dayanarak zamanında kararlar almasına olanak tanır.
• Her ikisi de düzenlemelere uygunluğu sağlamak, gizlilik standartlarını sürdürmek ve erişim hakları üzerinde kontrol sağlamak için Veri Yönetişimi uygulamaları gerektirir. Yönetişim, verilerin doğru kullanımını sağlamaya yönelik politikaları, prosedürleri, rolleri ve sorumlulukları ifade eder.
• Her ikisi de içeriklerini korumak için kullanıcı adları/şifreler veya şifreleme teknikleri gibi kimlik doğrulama mekanizmalarını kullanır. Güvenlik önlemleri, hassas bilgilerin yetkisiz erişime veya kötü niyetli faaliyetlere karşı korunmasında kritik bir rol oynar.

Veri Ambarı ve Veritabanı: Zıt Özellikler ve İşlevler    

Veri ambarları ve veritabanları birkaç temel açıdan farklılık gösterir.

Ölçeklenebilirlik: Ölçeklenebilirlik, zaman içinde artan veri hacimlerine uyum sağlamak için gereklidir. Veritabanları bunu genellikle dikey ölçeklendirmeyle (donanım kaynaklarını artırarak) hallederken, veri ambarları genellikle yatay ölçeklendirmeyi (iş yükünü birden fazla sunucuya dağıtarak) kullanır.

Operasyonlar: Veritabanları öncelikle gerçek zamanlı verileri işler işlemsel tutarlılık ve bütünlüğün korunmasına önem veren operasyonlar. Buna karşılık veri ambarları, farklı veri kümelerini raporlama ve analiz için optimize edilmiş birleşik bir şemaya entegre ederek analitik operasyonlara öncelik verir. 

Veri entegrasyonu: Bir veritabanında veri entegrasyonu tipik olarak ETL (çıkarma, dönüştürme, yükleme) işlemleri gibi teknikler kullanılarak birden fazla kaynağın tek bir depoda birleştirilmesini içerir. Bu, işlemsel işlemler için verilerin verimli bir şekilde depolanmasına, alınmasına ve işlenmesine olanak tanır. Öte yandan, bir veri ambarındaki veri entegrasyonu, analiz için birleşik bir görünüm oluşturmak amacıyla çeşitli operasyonel sistemlerden verilerin çıkarılmasına ve entegre edilmesine odaklanır.

Veri modelleme: Veri modelleme söz konusu olduğunda, veritabanları öncelikle varlık-ilişki modellerini veya işlemsel işleme için optimize edilmiş ilişkisel modelleri kullanır. Bu modeller tutarlılık sağlar ve birincil anahtarlar ve yabancı anahtar kısıtlamaları aracılığıyla varlıklar arasındaki ilişkileri güçlendirir. Buna karşılık, veri ambarları sıklıkla büyük hacimli geçmiş verilerin verimli bir şekilde sorgulanmasını ve analizini kolaylaştıran yıldız veya kar tanesi şemaları gibi boyutlu modelleme tekniklerini kullanır.

Raporlama yetenekleri: Raporlama yetenekleri veritabanları ve veri ambarları arasında da farklılık gösterir. Veritabanları genellikle standart raporlar veya kullanıcı gereksinimlerine dayalı özel sorgular oluşturma gibi temel raporlama işlevleri sunar. Ancak karmaşık iş zekası görevleri için gereken gelişmiş analitik özelliklerden yoksun olabilirler. 

Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işleme: Bir veri ambarında öncelikli odak noktası yapılandırılmış verilerdir. Bu, tutarlı biçimlendirme sağlar ve kolay sorgulama ve raporlamaya olanak tanır. Veri ambarının merkezi doğası, kuruluşların farklı sistemlerden gelen yapılandırılmış bilgileri birleştirerek iş operasyonlarına ilişkin bütünsel bir görünüm kazanmalarını sağlar. 

Öte yandan veritabanları yapılandırılmış verileri de verimli bir şekilde barındırırken, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış bilgilerin işlenmesinde daha esnektir. Veritabanları, geleneksel tablosal veri kümelerinin yanı sıra belgeleri, görüntüleri, multimedya dosyalarını ve diğer yapısal olmayan içerik biçimlerini de depolayabilir. Bu çok yönlülük, veritabanlarını, çeşitli türde bilgilerin yönetilmesi gereken içerik yönetim sistemleri veya belge depoları gibi uygulamalar için uygun hale getirir.

Veri kalitesi yönetimi: Veri kalitesi, saklanan bilgilerin doğru, tutarlı ve güvenilir olmasını sağladığı için hem veritabanlarında hem de veri ambarlarında önemlidir. Kısıtlamalar ve referans bütünlüğü gibi veri doğrulama teknikleri, veritabanlarındaki veri kalitesinin korunmasına yardımcı olur. Veri ambarlarında veri temizliği Süreçler Tutarsızlıkları ve hataları ortadan kaldırmak için kullanılır. 

Verim iyileştirmesi: Veri ambarları veritabanlarından daha iyi performans gösterir performans. Veri ambarlarında performans optimizasyonunun önemli bir yönü sütunlu depolamanın kullanılmasıdır. Veritabanlarında kullanılan geleneksel satır tabanlı depolamanın aksine, sütunlu depolama, verileri satırlar yerine sütunlara göre düzenler. Bu, yalnızca analiz için gereken belirli sütunları aldığından, sorgunun daha hızlı yürütülmesine olanak tanır, disk G/Ç'sini azaltır ve genel performansı artırır. Veri ambarlarının bir diğer avantajı da paralel işleme tekniklerinden yararlanma yetenekleridir. Veri ambarları, sorguları birden fazla işlemciye veya düğüme dağıtarak karmaşık analitik sorguları daha verimli bir şekilde yürütebilir ve geleneksel veritabanlarına kıyasla sonuçları daha hızlı sunabilir. 

Veri bölümleme, veri ambarlarının performansı optimize etmek için kullandığı başka bir tekniktir. Büyük veri kümeleri, tarih aralıkları veya bölgeler gibi belirli kriterlere göre daha küçük bölümlere ayrılır. Bu bölümleme, sorgu yürütme sırasında ilgili veri alt kümelerine daha hızlı erişim sağlayarak yanıt sürelerinin iyileşmesini sağlar. 

Özet

Veri ambarları ve veritabanları arasında temel işlevleri ve mimarileri açısından farklılıklar olsa da, veri depolama, işleme yetenekleri ve sorgulama yetenekleriyle ilgili özellikler açısından da önemli benzerlikler gösterirler. Kuruluşlar işin ihtiyaçlarına uygun olanı seçmek veya her ikisinin bir kombinasyonunu kullanmak isteyebilir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/data-warehouse-vs-database/