주요 차이점 : 데이터웨어 하우스는 데이터를 저장하는 데 사용되는 데이터베이스입니다. 다양한 소스의 데이터가 저장되는 중앙 저장소입니다. 그런 다음 데이터웨어 하우스는보고 및 데이터 분석에 사용됩니다. 반면에 데이터베이스는 기본 또는 모든 데이터 저장소입니다. 그것은 조직 된 데이터 모음입니다. 데이터베이스는 데이터를 저장하는 데 사용되는 반면 데이터웨어 하우스는 주로보고 및 분석을 용이하게하기 위해 사용됩니다.
그런 다음 데이터웨어 하우스는보고 및 데이터 분석에 사용됩니다. 연간 및 분기 별 비교와 같은 고위 관리자보고를위한 추세 보고서를 작성하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터웨어 하우스의 목적은 데이터에 대한 유연한 액세스를 사용자에게 제공하는 것입니다. 데이터웨어 하우징은 일반적으로 전체 엔터프라이즈에서 다양한 데이터베이스의 조합을 나타냅니다. 데이터웨어 하우스는 현재 및 과거 데이터를 저장하므로 모든 관련 데이터를 분석에 사용할 수 있습니다. 분석은 데이터 간의 관계를 찾고 보여 주며 데이터에서 의미를 추출하는 데 도움이됩니다.
반면에 데이터베이스는 기본 또는 모든 데이터 저장소입니다. 그것은 조직 된 데이터 모음입니다. 다양한 출처의 데이터가 단일 장소에 수집되며이 장소는 데이터베이스입니다. 데이터는 주로 데이터베이스 모델에 따라 일종의 구조로 구성됩니다. 가장 일반적으로 사용되는 데이터베이스 모델은 관계형 모델이고 다른 모델은 계층 적 모델, 네트워크 모델 등입니다.
데이터베이스에서 데이터를 검색하려면 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)을 사용해야합니다. 데이터베이스 관리 시스템은 사용자, 다른 응용 프로그램 및 데이터베이스 자체와 상호 작용하여 데이터를 캡처하고 분석하는 응용 프로그램입니다. DBMS는 데이터베이스의 정의, 생성, 질의, 갱신 및 관리를 허용하도록 설계되었습니다. 일부 유명한 DBMS에는 MySQL, PostgreSQL, SQLite, Microsoft SQL Server, Microsoft Access, Oracle 등이 있습니다.
데이터베이스와 데이터웨어 하우스가 동일하게 보일 수도 있지만 실제로는 다릅니다.
데이터베이스와 데이터웨어 하우스의 차이점은 다음과 같습니다.
- 데이터베이스는 OLTP (Online Transactional Processing)에 사용되지만 데이터웨어 하우징과 같은 다른 목적으로도 사용될 수 있습니다.
- 데이터웨어 하우스는 OLAP (Online Analytical Processing)에 사용됩니다. 이것은 비즈니스 의사 결정을 위해 사용자의 히스토리 데이터를 읽습니다.
- 데이터베이스에서 RDMS에 대해 정규화 되었기 때문에 테이블과 조인은 복잡합니다. 이렇게하면 중복 데이터가 줄어들고 저장 공간이 절약됩니다.
- 데이터웨어 하우스에서 테이블과 조인은 정규화되지 않았기 때문에 간단합니다. 이는 분석적 쿼리의 응답 시간을 줄이기 위해 수행됩니다.
- 관계형 모델링 기술은 RDMS 데이터베이스 디자인에 사용되는 반면 모델링 기술은 데이터웨어 하우스 디자인에 사용됩니다.
- 데이터베이스는 쓰기 작업에 최적화되어 있으며 데이터웨어 하우스는 읽기 작업에 맞게 최적화되어 있습니다.
- 데이터베이스에서는 분석 쿼리에 대한 성능이 떨어지고 데이터웨어 하우스에서는 분석 쿼리에 대한 성능이 우수합니다.
- 데이터웨어 하우스는 데이터베이스보다 한 발 앞서 있습니다. 그것은 그 구조 안에 데이터베이스를 포함합니다.