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-- Title : Database vs. Data Warehouse
-- Reference : https://www.guru99.com/database-vs-data-warehouse.html
-- Tag :
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매개 변수😊 | 데이터 베이스 | 데이터웨어 하우스 |
목적 | 기록하도록 설계되었습니다. | 분석하도록 설계되었습니다. |
가공 방법 | 데이터베이스는 OLTP (온라인 트랜잭션 처리) | 데이터웨어 하우스는 온라인 분석 처리 (OLAP)를 사용합니다. |
용법 | 데이터베이스는 비즈니스를위한 기본적인 작업 수행에 도움이됩니다. | 데이터웨어 하우스를 사용하면 비즈니스를 분석 할 수 있습니다. |
테이블과 조인 | 데이터베이스의 테이블과 조인은 정규화되면 복잡합니다. | 테이블 및 조인은 비정규 화되어 있기 때문에 데이터웨어 하우스에서 간단합니다. |
정위 | 응용 프로그램 지향 데이터 수집 | 주제 중심의 데이터 모음입니다. |
저장 용량 한도 | 일반적으로 단일 응용 프로그램으로 제한됩니다. | 여러 애플리케이션의 데이터 저장 |
유효성 | 실시간으로 데이터를 이용할 수 있습니다. | 필요한 경우 원본 시스템에서 데이터를 새로 고칩니다. |
용법 | ER 모델링 기술은 설계에 사용됩니다. | 데이터 모델링 기술은 설계에 사용됩니다. |
기술 | 데이터 캡처 | 데이터 분석 |
데이터 형식 | 데이터베이스에 저장된 데이터는 최신 상태입니다. | 현재 및 과거 데이터는 데이터웨어 하우스에 저장됩니다. 최신이 아닐 수도 있습니다. |
데이터 저장 | Flat Relational Approach 방법은 데이터 저장에 사용됩니다. | Data Ware House는 데이터 구조에 대해 차원적이고 표준화 된 접근 방식을 사용합니다. 예 : 스타 및 스노우 플레이크 스키마. |
쿼리 유형 | 간단한 트랜잭션 쿼리가 사용됩니다. | 복잡한 쿼리는 분석 목적으로 사용됩니다. |
데이터 요약 | 상세 데이터는 데이터베이스에 저장됩니다. | 고도로 요약 된 데이터를 저장합니다. |
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