12 Unterschied zwischen Datenbanksystem und Data Warehouse

Was ist ein Datenbanksystem?

Ein Datenbanksystem ist eine organisierte Sammlung von Daten, die im Allgemeinen gespeichert und elektronisch von einem Computersystem abgerufen werden. Ein Datenbanksystem repräsentiert einige Aspekte der realen Welt und ist so konzipiert, dass es für bestimmte Aufgaben erstellt und mit Daten gefüllt wird. Ein Datenbanksystem enthält in Spalten, Zeilen und Tabellen organisierte Informationen, die regelmäßig indiziert werden, um den Zugriff auf relevante Informationen flexibler zu gestalten.

Was ist ein Data Warehouse?

Data Warehouse, auch als Enterprise Data Warehouse bezeichnet, ist ein Aggregat von Unternehmensinformationen und Daten, die sowohl aus Betriebssystemen als auch aus externen Quellen stammen. Ein Data Warehouse soll Geschäftsentscheidungen unterstützen, indem es Datenaggregation, -analyse und -berichterstellung in verschiedenen Phasen ermöglicht.

Im Data Warehouse werden verschiedene Quellen in einem einzigen Bereich extrahiert, entsprechend den Anforderungen des Entscheidungsunterstützungssystems transformiert und in einem Warehouse gespeichert, um zur zukünftigen Entscheidungsfindung beizutragen.

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Unterschied zwischen Datenbanksystem und Data Warehouse in Tabellenform

VERGLEICHSGRUNDLAGEDATENBANKSYSTEMDATENLAGER  
BeschreibungEin Datenbanksystem enthält in Spalten, Zeilen und Tabellen organisierte Informationen, die regelmäßig indiziert werden, um den Zugriff auf relevante Informationen flexibler zu gestalten.Ein Data Warehouse ist ein System, das Daten aus vielen verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation für die Berichterstattung und Analyse zusammenführt.
ZweckEine Datenbank wird aufgebaut, um aktuelle Transaktionen zu speichern und einen schnellen Zugriff auf bestimmte Transaktionen für laufende Geschäftsprozesse zu ermöglichen, bekannt als Online Transaction Processing (OLTP).Ein Data Warehouse wird gebaut, um große Mengen historischer Daten zu speichern und schnelle, komplexe Abfragen über alle Daten hinweg zu ermöglichen, in der Regel mithilfe von (Online Analytical Processing (OLAP).
DatenDaten in operativen Datenbanksystemen werden in der Regel regelmäßig aktualisiert.  Daten in einem Data Warehouse sind nichtflüchtig, d. h. wenn Daten hinzugefügt werden, werden alte Daten nicht gelöscht und werden daher selten aktualisiert.
Gleichzeitige BenutzerEin Datenbanksystem ist in der Lage, Tausende von Benutzern gleichzeitig zu verwalten, ohne die Systemleistung zu beeinträchtigen.Data Warehouse unterstützt eine begrenzte Anzahl gleichzeitiger Benutzer.
AnwendungenBei Datenbanken besteht eine Eins-zu-Eins-Beziehung mit einer einzelnen Anwendung als Quelle.Bei Data Warehouses gibt es Eins-zu-viele-Beziehungen zwischen einem Data Warehouse und der Anwendung, die als Datenquelle dient.
RepräsentiertDas Datenbanksystem liest aktuelle (tägliche) Transaktionen innerhalb einer Organisation.  Das Data-Warehouse-System liest historische Daten für analytische Zwecke und für die Geschäftsberichterstattung.  
VerwendungszweckZum Entwerfen werden ER-Modellierungstechniken verwendet.  Für den Entwurf werden Datenmodellierungstechniken verwendet.
DatenspeicheransatzFür die Datenspeicherung wird die Methode des flachen relationalen Ansatzes verwendet.  Data Warehouse verwendet einen dimensionalen und normalisierten Ansatz für die Datenstruktur. Beispiel für ein Schneeflockenschema und einen Stern.
Geschwindigkeit und EffizienzAufgrund der Anzahl von Tabellenverknüpfungen ist die Durchführung analytischer Abfragen schwierig und erfordert einen erfahrenen Datenbankadministrator, der mit der Anwendung vertraut ist, um Abfragen zu schreiben, die zu einer aussagekräftigen Analyse führen.Im Data Warehouse werden Tabellen denormalisiert und integriert, um zusammengefasste Daten, mehrdimensionale Ansichten und schnellere Abfrageantwortzeiten zu erstellen.
DatenstrukturDatenbanken verwenden eine normalisierte Datenstruktur, wobei die Daten reorganisiert werden, sodass sie keine redundanten Daten enthalten und alle zugehörigen Datenelemente zusammen in mehreren Tabellen gespeichert werden.Data Warehouse verwendet eine denormalisierte Datenstruktur, bei der nur wenige Tabellen verwendet werden, um Informationen zu Analysezwecken zu gruppieren.
Qualifizierte Persönlichkeit Eine erfahrene Persönlichkeit oder ein mit der Anwendung vertrauter Analytiker ist erforderlich, um analytische Abfragen zu schreiben, die schließlich zu einer logischen Analyse führen.Die Struktur der Daten im Data Warehouse macht analytische Abfragen viel einfacher und flexibler, sodass keine Kenntnisse oder Kenntnisse der Datenbank aus erster Hand erforderlich sind.
SLAsDie Datenbank ist direkt mit den Frontend-Anwendungen verbunden und somit stehen immer Echtdaten zur Verfügung. SLAs geben daher an, dass die Datenbank eine Verfügbarkeit von 99,9 % aufweisen muss.Im Data Warehouse sind sie von der Frontend-Anwendung getrennt, und daher haben SLAs für Data Warehouses Ausfallzeiten eingebaut, um das regelmäßige Hochladen neuer Daten zu ermöglichen.

Ähnlichkeiten zwischen Data Warehouse und Datenbank

  • Data Warehouse und Datenbanken sind beides relationale Datensysteme.
  • Beides sind Datenspeichersysteme.
  • Beide können von mehreren Benutzern verwendet werden
  • Beides kann mit vielen Tabellen und großen Datenmengen komplex sein.
  • Beide können abgefragt werden, um Antworten zu erhalten oder Datensätze basierend auf Gemeinsamkeiten oder Ausschlüssen herauszuziehen.
  • Datenbanken und Data Warehouses können lokal oder cloudbasiert sein.