Unterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse
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Der Hauptunterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse besteht darin ein Datenbank ist eine organisierte Sammlung verwandter Daten, die die Daten in einem Tabellenformat speichert, während Data Warehouse ein zentraler Ort ist, an dem konsolidierte Daten aus mehreren Datenbanken gespeichert werden.
Eine Datenbank enthält eine Sammlung von Daten. DBMS ist eine Software, mit der Benutzer Datenbanken erstellen, bearbeiten und verwalten können. Die Datenbank hilft bei der Ausführung der grundlegenden Funktionen einer Organisation. Auf der anderen Seite ist Data Warehouse ein System zur Berichterstellung und Datenanalyse. Es ist die Hauptkomponente von Business Intelligence. Es bietet eine hohe Leistung für analytische Abfragen. Normalerweise verwendet die Manager-Community das Data Warehouse.
Wichtige Bereiche
1. Was ist Datenbank?
- Definition, Funktionalität
2. Was ist Data Warehouse?
- Definition, Funktionalität
3. Unterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse
- Vergleich der wichtigsten Unterschiede
Schlüsselbegriffe
Datenbank, Data Warehouse, DBMS
Was ist Datenbank?
Eine Datenbank ist eine Sammlung von Daten, in denen Daten in Tabellen gespeichert werden. Jede Tabelle besteht aus Zeilen und Spalten. Die Spalten repräsentieren Attribute. Beispielsweise kann die Schülertabelle in der Schuldatenbank Attribute wie id, name, Ort, Ort, mark1, mark2 usw. haben. Jede Zeile in der Datenbank steht für eine einzelne Entität. In diesem Szenario kennzeichnet jede Zeile einen vollständigen Datensatz, der zu einem einzelnen Schüler gehört. Normalerweise ist die Pflege einer Datenbank von Vorteil, da sie Daten organisiert. Eine Schuldatenbank kann beispielsweise über separate Tabellen verfügen, in denen Details zu Lehrern, Schülern, Kursen usw. gespeichert werden.
Abbildung 1: Ein DBMS
Ein Database Management System (DBMS) ist die Software, die beim Verwalten von Datenbanken hilft. Einige beliebte DBMS umfassen MySQL, MSSQL, Oracle und PostgreSQL. Der Benutzer kann Abfragen in SQL (Structured Query Language) schreiben, um Daten in der Datenbank zu bearbeiten. Das Ausführen von Abfragen in der Datenbank wird als OLTP oder Online Transactional Processing bezeichnet. Daher verwendet eine Datenbank OLTP. Insgesamt hilft eine Datenbank, einen Datensatz zusammenzustellen.
Was ist Data Warehouse?
Business Intelligence hilft, das Geschäft zu verbessern. Es wandelt Daten in nützliche Informationen für die Geschäftsanalyse um. Es hilft auch, geschäftliche Einblicke für Endbenutzer zu gewinnen. Data Warehouse unterstützt Business Intelligence-Prozesse. Ein Unternehmen kann über verschiedene Datenbanken von Oracle, MySQL usw. verfügen. Es ist nicht möglich, die Daten in diesen Datenbanken direkt zu visualisieren. Ein Data Warehouse bietet eine Lösung für dieses Problem. Es nimmt Daten, führt Integration und Datenverarbeitung durch. Diese Daten können zur Visualisierung verwendet werden. Data Warehouses sind themenorientiert, integriert, zeitvariant und nichtflüchtig.
Abbildung 2: Data Warehouse
Das Extrahieren, Umwandeln und Laden von Daten aus mehreren Datenbanken in das Warehouse wird als ETL bezeichnet. Anschließend führt das Data Warehouse Analysen mithilfe der OLAP-Strategie durch. Es steht für Online Analytical Processing. Schließlich können die analysierten Daten in ein Datenvisualisierungswerkzeug für Geschäftsbenutzer wie Datenanalysten, Datenwissenschaftler und Manager geladen werden, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Darüber hinaus können die Daten im Data Warehouse in Data Marts unterteilt werden. Diese Data Marts enthalten Daten für bestimmte Benutzer. Zum Beispiel kann die Verkaufsabteilung ein Verkaufs-Mart verwenden. Die Marketingabteilung kann Marketing-Mart usw. verwenden. Diese Data Marts bieten mehr Sicherheit und Datenintegrität.
Normalerweise befindet sich das Data Warehouse an einem anderen Ort als die normalen Betriebsdatenbanken. Zu beachten ist, dass ein Data Warehouse kein Produkt ist, das ein Unternehmen erwerben kann. Es sollte entsprechend den Unternehmensanforderungen gestaltet werden.
Unterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse
Definition
Datenbank ist eine organisierte Sammlung verwandter Daten, in der Daten in Tabellenform gespeichert werden. Im Gegensatz dazu ist ein Data Warehouse ein zentraler Ort, an dem konsolidierte Daten aus mehreren Datenbanken gespeichert werden.
Datentyp
Datenbank enthält detaillierte Daten, während Data Warehouse zusammengefasste Daten enthält.
Verarbeitungsmethode
Datenbank verwendet Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP), während Data Warehouse Online Analytical-Verarbeitung (OLAP) verwendet..
Verwendungszweck
Die Datenbank hilft bei grundlegenden Vorgängen eines Unternehmens, während Data Warehouse bei der Analyse des Geschäfts hilft.
Geschwindigkeit und Genauigkeit
Data Warehouse ist schneller und genauer als die normale Datenbank.
Orientierung
Datenbank ist anwendungsorientiert. Data Warehouse ist themenorientiert. Es kategorisiert und speichert nach Geschäftsbereich und nicht nach Anwendung.
Tabellen und Joins
Tabellen und Joins einer Datenbank sind komplex, da sie normalisiert werden. Dies minimiert die Datenredundanz. Auf der anderen Seite sind Tabellen und Joins im Data Warehouse einfach, da sie nicht normalisiert werden. Dadurch soll die Antwortzeit für analytische Abfragen reduziert werden.
Design-Methode
Die Entity-Relationship-Modellierung hilft beim Entwurf einer Datenbank. Datenmodellierungstechniken helfen bei der Gestaltung eines Data Warehouse.
Fazit
Der Unterschied zwischen Datenbank und Data Warehouse besteht darin, dass es sich bei der Datenbank um eine organisierte Sammlung verwandter Daten handelt, die die Daten in einem Tabellenformat speichert, während ein Data Warehouse ein zentraler Ort ist, an dem konsolidierte Daten aus mehreren Datenbanken gespeichert werden. Kurz gesagt hilft Datenbank bei grundlegenden Operationen eines Unternehmens, während Data Warehouse bei der Analyse des Unternehmens hilft.
Referenz:
1. „Datenbank“. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 16. Juni 2018, hier verfügbar.
2. „Data Warehouse“. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 16. Juni 2018, hier verfügbar.
Bildhöflichkeit:
1. "Data Warehouse-Architektur" von Soha Jamil - Eigene Arbeit (CC BY-SA 4.0) über Commons Wikimedia
2. „Database-mysql“ von RRZEicons - Eigene Arbeit (CC BY-SA 3.0) über Commons Wikimedia
