แนะนำ, 2020

ตัวเลือกของบรรณาธิการ

ความแตกต่างระหว่าง Data Warehouse และ Data Mart

คลังข้อมูลและ Data mart ถูกใช้เป็น แหล่งเก็บข้อมูล และให้บริการเพื่อจุดประสงค์เดียวกัน สิ่งเหล่านี้สามารถสร้างความแตกต่างผ่านปริมาณข้อมูลหรือข้อมูลที่เก็บ ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างคลังข้อมูลและ data mart คือ data warehouse เป็นฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลเพื่อตอบสนองการร้องขอการตัดสินใจในขณะที่ data mart เป็นส่วนย่อยที่สมบูรณ์ของคลังข้อมูลทั้งหมด

กล่าวง่ายๆคือดาต้ามาร์ทเป็นดาต้าแวร์ จำกัด ในขอบเขตและสามารถรับข้อมูลผ่านการสรุปและเลือกข้อมูลจากดาต้าแวร์หรือด้วยความช่วยเหลือของการแยกการแปลงและการโหลดกระบวนการจากระบบข้อมูลต้นทาง

แผนภูมิเปรียบเทียบ

พื้นฐานสำหรับการเปรียบเทียบคลังข้อมูลข้อมูลมาร์ท
ขั้นพื้นฐานคลังข้อมูลเป็นแอปพลิเคชันอิสระData mart นั้นมีความเฉพาะสำหรับการประยุกต์ใช้ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ
ประเภทของระบบส่วนกลางซึ่งกระจายอำนาจ
รูปแบบของข้อมูลรายละเอียดสรุป
การใช้ denormalisationข้อมูลมีความผิดปกติเล็กน้อยข้อมูลมีความผิดปกติอย่างมาก
แบบจำลองข้อมูลจากบนลงล่างจากล่างขึ้นบน
ธรรมชาติมีความยืดหยุ่นมุ่งเน้นข้อมูลและอายุการใช้งานยาวนานจำกัด โครงการที่มุ่งเน้นและชีวิตสั้น
ประเภทของสคีมาที่ใช้กลุ่มดาวความจริงดาวและเกล็ดหิมะ
ความสะดวกในการสร้างยากที่จะสร้างง่ายต่อการสร้าง

คำจำกัดความของ Data Warehouse

คลังข้อมูล คำว่าหมายถึงตัวแปรเวลา, หัวเรื่อง, ไม่ลบเลือนและกลุ่มข้อมูลแบบบูรณาการที่ช่วยในกระบวนการ ตัดสินใจ ของการจัดการ อีกวิธีหนึ่งคือที่เก็บข้อมูลที่รวบรวมจากหลาย ๆ แหล่งที่เก็บใน schema แบบรวมที่ไซต์เดียวที่อนุญาตการรวมระบบแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เมื่อรวบรวมข้อมูลนี้แล้วจะถูกเก็บไว้เป็นเวลานานจึงมีอายุการใช้งานยาวนานและอนุญาตให้เข้าถึงข้อมูล ประวัติศาสตร์

ดังนั้นคลังข้อมูลจะมอบอินเทอร์เฟซ แบบรวม เดียวให้กับผู้ใช้กับข้อมูลซึ่งผู้ใช้สามารถเขียนแบบสอบถามสนับสนุนการตัดสินใจได้อย่างง่ายดาย คลังข้อมูลช่วยในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูล การออกแบบคลังข้อมูลมีวิธีการจากบนลงล่าง

มันรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับวิชาที่ครอบคลุมทั้งองค์กรเช่นลูกค้าการขายสินทรัพย์รายการและดังนั้นช่วงของมันคือทั้งองค์กร โดยทั่วไปจะใช้คีมารูปแบบ ความเป็นจริง ซึ่งครอบคลุมหัวข้อที่หลากหลาย คลังข้อมูลไม่ใช่โครงสร้างแบบคงที่และมีการ พัฒนา อย่างต่อเนื่อง

คำจำกัดความของ Data Mart

ดาต้ามาร์ท สามารถเรียกได้ว่าเป็นส่วนย่อยของคลังข้อมูลหรือกลุ่มย่อยของข้อมูลทั่วทั้งองค์กรที่สอดคล้องกับกลุ่มผู้ใช้บางกลุ่ม คลังข้อมูลนั้นเกี่ยวข้องกับมาร์ทข้อมูลของ แผนก และโล จิคัล หลายตัวซึ่งต้องคงอยู่ในข้อมูลภาพประกอบเพื่อให้มั่นใจใน ความแข็งแกร่ง ของคลังข้อมูล ดาต้ามาร์ทเป็นชุดของตารางที่เน้น งานเดียว ที่ออกแบบโดยใช้วิธีจากล่างขึ้นบน

ขอบเขตข้อมูลของมาร์ท จำกัด เฉพาะบางวิชาที่เลือกดังนั้นขอบเขตของมันจึงกว้างทั้งแผนก สิ่งเหล่านี้มักจะนำไปใช้กับเซิร์ฟเวอร์แผนก ราคา ถูก รอบการดำเนินการของ data marts จะถูกตรวจสอบเป็นสัปดาห์แทนที่จะเป็นเดือนและปี

สคีมาของ ดาว และ เกล็ดหิมะ ถูกผลักดันไปสู่การสร้างแบบจำลองเรื่องเดียวนั่นคือเหตุผลที่สิ่งเหล่านี้ถูกใช้โดยทั่วไปใน data mart แม้ว่าสคีมาของดาวนั้นได้รับความนิยมมากกว่าสคีเกล็ดหิมะ ขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูลมาร์ทข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท: มาร์ทข้อมูลที่ ขึ้นอยู่กับ และ เป็นอิสระ

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Data Warehouse และ Data Mart

  1. คลังข้อมูลเป็นแอพพลิเคชั่นที่เป็นอิสระในขณะที่ดาต้ามาร์ทนั้นใช้เฉพาะกับแอพพลิเคชั่นระบบสนับสนุนการตัดสินใจ
  2. ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในที่เก็บ ส่วนกลาง เดียวในคลังข้อมูล เมื่อเทียบกับ data mart จัดเก็บข้อมูลได้ดีในพื้นที่ผู้ใช้
  3. คลังข้อมูลมีรูปแบบข้อมูลโดยละเอียด ในทางตรงกันข้าม data mart มีข้อมูล สรุป และข้อมูลที่เลือก
  4. ข้อมูลในคลังข้อมูลนั้นมีความผิดปกติ เล็กน้อย ในขณะที่ Data mart นั้นมี ความผิดปกติอย่างมาก
  5. การสร้างคลังข้อมูลเกี่ยวข้องกับวิธีการจาก บนลง ล่าง ในขณะที่การสร้างดาต้ามาร์ทนั้นจะใช้วิธีการจาก ล่างขึ้น บน
  6. คลังข้อมูลมี ความยืดหยุ่น เน้นข้อมูล และมีอยู่เป็นเวลานาน ในทางตรงกันข้ามดาต้ามาร์ทนั้นมี ข้อ จำกัด มุ่งเน้นไปที่โปรเจ็กต์ และมีการดำรงอยู่ที่สั้นลง
  7. schema กลุ่มดาวตามความเป็นจริงมักจะใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองคลังข้อมูลในขณะที่ data mart schema เป็นที่นิยมมากกว่า

ข้อสรุป

คลังข้อมูลให้มุมมององค์กรระบบจัดเก็บข้อมูลเดียวและส่วนกลางสถาปัตยกรรมโดยธรรมชาติและความเป็นอิสระของแอปพลิเคชันในขณะที่ Data mart เป็นส่วนหนึ่งของคลังข้อมูลที่ให้มุมมองแผนกการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ เนื่องจากคลังข้อมูลมีขนาดใหญ่มากและมีการรวมเข้าด้วยกันจึงมีความเสี่ยงสูงที่จะเกิดความล้มเหลวและความยากในการสร้าง ในทางกลับกัน data mart นั้นง่ายต่อการสร้างและความเสี่ยงของความล้มเหลวที่เกี่ยวข้องก็น้อยลงเช่นกัน แต่ data mart อาจประสบปัญหาการแตกแฟรกเมนต์

Top