ডাটাবেস এবং ডেটা গুদামের মধ্যে পার্থক্য কী?
তারা কি একই জিনিস না, বা কমপক্ষে একই জিনিস (যেমন। ওরাকল আরডিবিএমএস) লেখা আছে?
ডাটাবেস এবং ডেটা গুদামের মধ্যে পার্থক্য কী?
তারা কি একই জিনিস না, বা কমপক্ষে একই জিনিস (যেমন। ওরাকল আরডিবিএমএস) লেখা আছে?
উত্তর:
পরীক্ষা করে দেখুন এই আরও তথ্যের জন্য।
পূর্ববর্তী লিঙ্ক থেকে:
তথ্যশালা
তথ্য ভাণ্ডার
পাশাপাশি এটিও গুরুত্বপূর্ণ যে ডেটা ওয়্যারহাউসগুলি শূন্য থেকে অনেক ডাটাবেসে সঞ্চিত হতে পারে।
নন-টেকনিক্যাল ভিউ থেকে: একটি ডাটাবেস নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন বা অ্যাপ্লিকেশনগুলির সেটকে সীমাবদ্ধ।
একটি ডেটা গুদাম একটি এন্টারপ্রাইজ স্তরের ডেটা সংগ্রহস্থল। এতে ব্যবসায়ের সমস্ত / অনেকগুলি বিভাগের ডেটা থাকবে। ব্যবসায়ের বিশ্বব্যাপী চিত্র সরবরাহ করতে এটি এই তথ্যটি ভাগ করে চলেছে। ব্যবসায়ের বিভিন্ন বিভাগের মধ্যে একীকরণের পক্ষেও এটি সমালোচিত।
প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে: "ডেটা গুদাম" শব্দটির কোনও স্বীকৃত সংজ্ঞা দেওয়া হয়নি। ব্যক্তিগতভাবে, আমি ডেটা-মার্টের সংগ্রহ হিসাবে একটি ডেটা গুদামকে সংজ্ঞায়িত করি। যেখানে প্রতিটি ডেটা-মার্টে এক বা একাধিক ডাটাবেস থাকে যেখানে ডাটাবেস নির্দিষ্ট সমস্যা সেট (অ্যাপ্লিকেশন, ডেটা-সেট বা প্রক্রিয়া) এর জন্য নির্দিষ্ট।
সহজভাবে বলতে গেলে একটি ডাটাবেস একটি ডেটা-গুদামের উপাদান। এই ধারণাটি অন্বেষণ করার জন্য অনেকগুলি জায়গা রয়েছে তবে কোনও "সংজ্ঞা" নেই বলে আপনি যে কোনও উত্তর দিয়ে চ্যালেঞ্জ পাবেন find
ডেটা গুদাম হ'ল ডাটাবেসের একটি TYPE।
লোকেরা ইতিমধ্যে যা বলেছে তা ছাড়াও, ডেটা গুদামগুলিতে ওএলএপি প্রবণতা রয়েছে, সূচিপত্র ইত্যাদির সাথে পড়ার জন্য সুর করা হয়, লেখা হয় না, এবং ডেটাগুলি সাধারণকরণ / ফর্মগুলিতে রূপান্তরিত হয় যা পড়া এবং বিশ্লেষণ করা সহজ।
কিছু লোক বলেছেন যে "ডাটাবেসগুলি" ওলটিপি-র মতোই - এটি সত্য নয়। ওএলটিপি, আবার, ডাটাবেসের একটি টিওয়াইপি।
অন্যান্য ধরণের "ডাটাবেস": পাঠ্য ফাইল, এক্সএমএল, এক্সেল, সিএসভি ..., ফ্ল্যাট ফাইলগুলি :-)
It is a logical subset of Data warehouse, generally based upon business functions.
এটির ব্যাখ্যা দেওয়ার সহজতম উপায়টি বলতে হবে যে কোনও ডেটা গুদামে কেবলমাত্র একটি ডাটাবেস থাকে না। একটি ডাটাবেস হ'ল কিছু উপায়ে ডেটা সংগ্রহ করা হয়, তবে "রিপোর্টিং এবং বিশ্লেষণের সুবিধার্থে" বিশেষভাবে একটি ডেটা গুদাম সাজানো হয়। এটি অবশ্য পুরো গল্প নয় কারণ ডেটা গুদামজাতকরণে "তথ্য পুনরুদ্ধার এবং বিশ্লেষণের উপায়, নিষ্কাশন, রূপান্তর এবং ডেটা লোড করার উপায় এবং ডেটা ডিকশনারি পরিচালনার উপায়গুলিও ডেটা গুদাম সিস্টেমের প্রয়োজনীয় উপাদান হিসাবে বিবেচিত হয়"।
ডেটাবেস : - ওলটিপি (অনলাইন লেনদেন প্রক্রিয়া)
তথ্য ভাণ্ডার
ডেটা গুদাম বনাম ডাটাবেস: একটি ডেটা গুদাম বিশেষ করে ডেটা অ্যানালিটিক্সের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার মধ্যে ডেটা জুড়ে সম্পর্ক এবং প্রবণতা বোঝার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা পড়া জড়িত। একটি ডাটাবেস ডেটা ক্যাপচার এবং সঞ্চয় করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন কোনও লেনদেনের বিবরণ রেকর্ডিং।
ডেটা গুদাম: উপযুক্ত কাজের চাপ - বিশ্লেষণ, রিপোর্টিং, বড় ডেটা। ডেটা উত্স - ডেটা সংগ্রহ এবং বহু উত্স থেকে স্বাভাবিককরণ। ডেটা ক্যাপচার - সাধারণত পূর্বনির্ধারিত ব্যাচের সময়সূচীতে বাল্ক লেখার ক্রিয়াকলাপ। ডেটা সাধারণকরণ - স্টার স্কিমা বা স্নোফ্লেক স্কিমা হিসাবে ডেনরমালাইজড স্কিমা। ডেটা সঞ্চয়স্থান - অ্যাক্সেসের সরলতার জন্য এবং উচ্চ-গতির ক্যোয়ারির জন্য অনুকূলিত। কলামার স্টোরেজ ব্যবহার করে কর্মক্ষমতা। ডেটা অ্যাক্সেস - আই / ও হ্রাস করতে এবং ডেটা থ্রুটপুট সর্বাধিক করতে অনুকূলিত tim
লেনদেনের ডেটাবেস: উপযুক্ত কাজের চাপ - লেনদেন প্রক্রিয়াজাতকরণ। ডেটা উত্স - লেনদেনমূলক সিস্টেমের মতো একক উত্স থেকে নেওয়া ডেটা। ডেটা ক্যাপচার - লেনদেনের মাধ্যমে আউটপুট সর্বাধিকীকরণের জন্য নতুন ডেটা উপলভ্য হওয়ায় ধারাবাহিক লেখার ক্রিয়াকলাপের জন্য অনুকূলিত। ডেটা নরমালাইজেশন - উচ্চতর সাধারণীকরণ, স্ট্যাটিক স্কিমাস। ডেটা স্টোরেজ - একক সারি-ভিত্তিক দৈহিক ব্লকে রাইট অপারেশন জুড়ে উচ্চের জন্য অনুকূলিত। ডেটা অ্যাক্সেস - ছোট পড়ার ক্রিয়াকলাপগুলির উচ্চ পরিমাণ।
অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য যে কোনও ডেটা স্টোরেজ সাধারণত ডাটাবেস ব্যবহার করে। এটি রিলেশনাল ডাটাবেস বা কোনও স্কিল ডাটাবেস হতে পারে যা বর্তমানে ট্রেন্ডিং করছে।
ডেটা গুদামও ডাটাবেস। আমরা সংস্থার বিশ্লেষণী প্রতিবেদনের উদ্দেশ্যে ডেটা গুদামের ডেটাবেসটিকে বিশেষায়িত ডেটা স্টোরেজ হিসাবে কল করতে পারি। কী ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের জন্য ব্যবহৃত এই ডেটা।
সংগঠিত ডেটা কার্যকরভাবে ব্যবসায়ের সিদ্ধান্তকে প্রতিবেদন করা এবং গ্রহণে সহায়তা করে।
তথ্যশালা:
অনলাইন লেনদেন প্রক্রিয়াজাতকরণ (ওলটিপি) জন্য ব্যবহৃত হয়।
তথ্য ভাণ্ডার:
অনলাইন অ্যানালিটিকাল প্রসেসিং (OLAP) এর জন্য ব্যবহৃত
একটি ডেটা ওয়ারহাউজিং (ডিডাব্লু) অর্থপূর্ণ ব্যবসায়ের অন্তর্দৃষ্টি প্রদানের জন্য বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং পরিচালনা করার প্রক্রিয়া। একটি ডেটা গুদাম সাধারণত বৈজাতীয় উত্স থেকে ব্যবসায়িক ডেটা সংযোগ এবং বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। ডেটা গুদাম বিআই সিস্টেমের মূল যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য নির্মিত।
ডেটা গুদামের উত্স ডাটাবেসগুলির গুচ্ছ হতে পারে, কারণ অনলাইন লেনদেন প্রক্রিয়াতে ডাটাবেসগুলি বর্তমান রেকর্ডগুলি রাখার মতো ব্যবহার করা হয় .. তবে এটি ডেটা গুদামে historicalতিহাসিক ডেটা সংরক্ষণ করে যা অনলাইন বিশ্লেষণমূলক প্রক্রিয়ার জন্য।
ডেটা গুদাম হ'ল এক ধরণের ডেটা স্ট্রাকচার যা সাধারণত ডেটাবেজে থাকে। ডেটা ওয়্যারহাউস ডেটা মডেল এবং সেখানে কী ধরণের ডেটা সংরক্ষণ করা হয় তা বোঝায় - একটি বিশ্লেষণমূলক উদ্দেশ্যে সার্ভারে ডেটা মডেল করা (ডেটা মডেল)।
ডেটাবেসকে এমন কোনও কাঠামো হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা যেতে পারে যা ডেটা রাখে। Ditionতিহ্যগতভাবে এটি আরাকবিএমএস যেমন ওরাকল, এসকিউএল সার্ভার বা মাইএসকিউএল হতে পারে। তবে একটি ডাটাবেস অ্যাপাচি ক্যাসানড্রার মতো নোএসকিউএল ডাটাবেস, বা এডাব্লুএস রেডশিফ্টের মতো একটি কলামার এমপিপিও হতে পারে।
আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে একটি ডাটাবেস কেবল ডেটা সঞ্চয় করার জায়গা; ডেটা গুদাম হ'ল ডেটা সংরক্ষণের একটি নির্দিষ্ট উপায় এবং একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে কাজ করে যা বিশ্লেষণাত্মক অনুসন্ধানগুলি পরিবেশন করা হয়।
ওএলটিপি বনাম ওএলএপি আপনাকে ডিডাব্লু এবং একটি ডেটাবেসগুলির মধ্যে পার্থক্য বলে না, ওলটিপি এবং ওএলএপি উভয়ই ডাটাবেজে থাকে। তারা কেবল একটি ভিন্ন ফ্যাশনে (বিভিন্ন ডেটা মডেল পদ্ধতিগুলি) ডেটা সঞ্চয় করে এবং বিভিন্ন উদ্দেশ্যে পরিবেশন করে (ওএলটিপি - রেকর্ড লেনদেন, আপডেটের জন্য অনুকূলিতকরণ; ওএলএপি - তথ্য বিশ্লেষণ, পাঠকদের জন্য অনুকূলিতকরণ)।
সাধারণ কথায় দেখুন: ডেটাওয়ার -> অ্যানালিটিকাল / স্টোরেজ / অনুলিপি এবং বিশ্লেষণের জন্য বিশাল ডেটা। ডাটাবেস -> প্রায়শই ব্যবহৃত ডেটা সহ সিআরইউডি অপারেশন।
ডেটাওয়ার বাড়ি হ'ল ধরণের স্টোরেজ যা আপনি প্রতিদিনের ভিত্তিতে ব্যবহার করছেন না এবং ডেটাবেস এমন একটি জিনিস যা আপনার ঘন ঘন কাজ করে।
যেমন। যদি আমরা ব্যাঙ্কের বিবৃতি জিজ্ঞাসা করি তবে এটি আমাদের গত 3/4/6 / আরও মাসের জন্য বেকোজ দেয় এটি ডাটাবেসে রয়েছে। আপনি যদি এর চেয়ে বেশি চান তবে এটি ডেটাওয়ারে বাড়িতে সঞ্চয় করে।
উদাহরণ: একটি বাড়ি মূল্যবান $100,000এবং এটি প্রশংসা করছে$1000 প্রতি বছর ।
বর্তমান বাড়ির মান ট্র্যাক রাখতে, আপনি একটি ডাটাবেস ব্যবহার করবেন কারণ প্রতি বছর মানটি পরিবর্তিত হয়।
তিন বছর পরে, আপনি যে বাড়ির মূল্য তা দেখতে সক্ষম হবেন $103,000.
Houseতিহাসিক বাড়ির মূল্য ট্র্যাক রাখতে, আপনি বাড়ির মূল্য হওয়া উচিত হিসাবে একটি ডেটা গুদাম ব্যবহার করবেন
$100,000 on year 0,
$101,000 on year 1,
$102,000 on year 2,
$103,000 on year 3.