Data_Manager
2024. 8. 18. 21:57
2024. 8. 18. 21:57
| 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. |