Чем отличается DWH от СУБД?
Разница между этими двумя БД заметна уже в терминологии. Так DWH (Data Warehouse) – это своеобразный «склад» данных, которые требуются для проведения качественного бизнес-анализа. По сути, это хранилище, которое собирает и обрабатывает исторические данные организации за всё время её существования. Здесь может размещаться самая разная информация: от сведений о сотрудниках компании до контактных данных каждого клиента. В случае необходимости аналитик берёт нужные ему сведения именно из DWS.
В свою очередь СУБД – это система управления базами данных, которая имеет операционное значение и используется для постоянной работы. Если речь идёт о большой компании, то у каждого отдела может быть своя СУБД: например, в отделе кадров, у маркетологов, в бухгалтерии и так далее. В отличие от DWH, в такой базе хранятся только актуальные данные, поскольку подобная СУБД должна быть компактной и оптимизированной для максимально быстрой работы. Теперь же стоит рассмотреть основные различия подробнее.
Существуют определённые типы хранилищ Data Warehouse, которые предназначены для решения разных задач. Для того, чтобы лучше понять определение DWH стоит рассмотреть основные типы подобных хранилищ подробнее:
Теперь стоит рассмотреть основные виды СУБД, поскольку эта информация позволит разобраться лучше в структуре БД и в том, для чего можно применять подобные системы. Вот какие бывают СУБД:
DWH используется теми компаниями, которым важно регулярно проводить анализ своей деятельности для того, чтобы на основе полученных данных можно было принять решение, позволяющее улучшить результаты. Бизнес-аналитик (приглашённый или штатный) извлекает из DWH сведения за определённый промежуток времени и на их основе проводит анализ. Если бы для этого использовались «рабочие» базы данных, то работа компании была бы полностью парализована. Кроме того, именно DWH используются для архивации данных и в случае какой-нибудь неприятности с основной БД можно будет легко восстановить нужные сведения.
СУБД же, напротив, используются в конкретный момент времени и содержат в себе всю актуальную информацию (которая со временем всё равно перемещается в DWH). СУБД активнее всего используются в приложениях, где важны операции вставки, обновления и удаления данных, например, в онлайн-магазинах, банковских системах и других транзакционных системах. В таких компаниях большинство БД являются реляционными (что, впрочем, характерно практически для любого бизнеса). Но парадокс заключается в том, что информация из любой СУБД со временем становится достоянием DWH.
Теперь можно рассмотреть основные различия DWH и СУБД. Поскольку они представляют собой два разных типа инструментов, используемых для хранения и управления данными в информационных системах, необходимо подробно остановиться на некоторых моментах.
DWH ставит своей целью анализ очень больших объёмов для поддержки бизнеса и принятия правильных и обоснованных решений. Подобное хранилище предназначено для хранения больших объёмов структурированных данных и обеспечивает возможность выполнения аналитических запросов. СУБД же используется для эффективного хранения, управления, манипулирования и извлечения данных. Они предназначены для транзакционных операций, когда важна скорость записи и чтения данных. К тому же, СУБД являются операционными базами и хранят только актуальную информацию, которую без проблем можно наращивать.
Системы Data Warehouse работают исключительно с чётко структурированными данными в больших объёмах. Это могут быть исторические данные, отчеты и агрегированные данные. В этом случае скорость считывания данных достаточно высокая. А вот добавить новые сведения в систему проблематично, поскольку скорость записи крайне низкая. СУБД в отличие от DWH работает с совершенно разными типами данных, включая структурированные, наполовину структурированные и даже неструктурированные данные. Подобные системы оптимизированы так, чтобы скорость считывания и записи были примерно равны. Это позволяет без проблем использовать базу в повседневной работе.
В системах Data Warehouse данные обычно денормализованы и агрегированы для того, чтобы увеличить скорость выполнения запросов. Это необходимо, поскольку аналитики иногда могут запрашивать огромные объёмы информации. И если бы это действие выполнялось на «рабочих» базах, вся деятельность компании была бы парализована. В СУБД, наоборот, данные в обязательном порядке нормализуются для того, чтобы была возможность быстро добавить новую информацию или извлечь требуемые сведения из БД. Также нормализация подобных баз требуется минимизации избыточности информации и обеспечения целостности.
Для структуризации и хранения данных DWH использует классические схемы моделирования «звезда» или «снежинка». Это существенно облегчает выполнение аналитических запросов и агрегацию данных. СУБД может использовать различные модели данных, включая реляционную, объектно-ориентированную, и другие. В этом плане подобные БД более гибкие, чем Data Warehouse, но в то же время не такие надёжные.
Системы DWH оптимизированы для выполнения различных аналитических запросов, особенно агрегатных операций. Также они предназначены для выборки больших объёмов данных. Но и единичные операции также выполняются с большой скоростью. СУБД созданы для обработки транзакционных вопросов с максимально высокой скоростью. Их задача – оперативно реагировать на добавление новой информации, а не хранить исторические данные и резервные копии.
Системы DWH могут быть только горизонтально масштабируемыми, что позволяет расширять хранилище по мере необходимости, добавляя в него новые данные в процессе их обработки. Это положительно сказывается на стабильности всей системы. СУБД масштабируются только вертикально и в большинстве случаев путём улучшения аппаратного обеспечения. Это позволяет существенно повысить производительность баз данных. В итоге скорость работы в повседневном режиме достаточно высокая.
Итак, DWH и СУБД – это совершенно разные базы данных, предназначенные для решения разных задач. Если DWH ориентированы на длительное хранение архивных данных, то СУБД оперируют информацией, которая требуется компании для повседневной работы. Data Warehouse же предназначены для выполнения бизнес-анализа. Помимо этого, СУБД и DWH имеют разную структуру и оптимизацию. Хранилища DataWarehouse должны быстро обрабатывать аналитические запросы, а СУБД должны быстро реагировать на добавление новой информации. Именно поэтому для проектирования подобных хранилищ должны использоваться разные методики.
Витрина данных (Data Mart)
Современные компании генерируют огромные объемы данных, которые требуют систематизации и эффективного управления. Однако в условиях постоянного роста бизнеса использование единого корпоративного хранилища данных (Data Warehouse) не всегда оказывается достаточным. В таких случаях на помощь приходят витрины данных (Data Mart) — компактные и специализированные решения для хранения и анализа информации, заточенные под конкретные бизнес-задачи.
Self-Service BI
Облачное хранилище: определение, плюсы и минусы,...
Облачное хранилище представляет собой современный способ хранения данных, который избавляет от необходимости использовать локальные серверы и физические носители. Оно позволяет централизовать управление информацией и обеспечивает удобный доступ к файлам через интернет. Благодаря своей гибкости и простоте, облачное хранение данных активно применяется как крупными компаниями, так и частными пользователями. В этой статье мы рассмотрим, зачем необходимо облачное хранилище, как оно функционирует, какие преимущества и ограничения имеет, а также дадим рекомендации по его выбору.
Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Отправить
Пн-Пт 09:00-18:00
Я даю свое согласие на обработку персональных данных
