데이터 웨어하우스 데이터베이스
데이터 웨어하우징은 일반적으로 비즈니스에 의미 있는 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 여러 소스에서 데이터를 수집하고 관리하는 데 사용되는 기술입니다. 데이터 웨어하우스는 지원 관리 결정의 목표를 위해 특별히 만들어졌습니다.
간단히 말해서 데이터 웨어하우스는 조직의 운영 데이터베이스와 독립적으로 유지 관리되는 데이터베이스를 정의합니다. 데이터 웨어하우스 시스템은 여러 애플리케이션 시스템의 통합을 가능하게 합니다. 분석을 위해 통합된 과거 데이터의 견고한 플랫폼을 지원하여 데이터 처리를 제공합니다.
데이터 웨어하우스는 OLTP 데이터베이스가 데이터가 축적됨에 따라 오프로드하는 장소를 지원하고 OLTP 데이터베이스에서 구현된 경우 OLTP 작업을 복잡하게 하고 저하시킬 수 있는 서비스를 지원함으로써 OLTP 시스템을 제공합니다.
OLTP 데이터베이스
OLTP(온라인 트랜잭션 처리)는 엄청난 수의 짧은 온라인 트랜잭션(INSERT, UPDATE 및 DELETE)이 특징입니다. OLTP 작업의 기본 의미는 매우 빠른 쿼리 처리, 다중 액세스 환경에서 레코드 무결성 유지 및 초당 트랜잭션 수에 따라 의존할 수 있는 효율성에 있습니다. OLTP 데이터베이스에는 인증된 최신 데이터가 있으며 트랜잭션 데이터베이스를 저장하는 데 사용되는 스키마는 엔터티 모델(보통 3NF)입니다.
OLTP 데이터베이스의 주요 기능은 데이터 조작 및 보기 메커니즘에 효과적으로 액세스하여 데이터 삽입 및 업데이트를 제어하는 것입니다. 일반적으로 OLTP 설계 데이터베이스의 개별 작업에서는 단일 레코드 또는 작은 레코드 집합만 조작해야 합니다.
OLTP 시스템은 일반적으로 데이터의 현재 상태만 처리합니다. 예를 들어, 3년 전에 퇴사한 직원에 대한 기록은 인사 시스템에 적합하지 않습니다. 오래된 데이터는 여러 종류의 안정적인 저장 매체에서 얻을 수 있으며 온라인에서 액세스할 수 없습니다.
Data Warehouse 데이터베이스와 OLTP 데이터베이스의 비교를 살펴보겠습니다.
| 데이터 웨어하우스 데이터베이스 | OLTP 데이터베이스 |
|---|---|
| 카테고리별, 속성별 비즈니스 측정치를 분석하기 위해 생성됩니다. | 실시간 비즈니스 운영을 위해 제작되었습니다. |
| 테이블당 여러 행에 액세스하는 로드 수와 크고 복잡하며 예측할 수 없는 쿼리에 최적화할 수 있습니다. | 일반적으로 테이블당 한 번에 하나의 행을 삽입하거나 검색하는 일반적인 트랜잭션 집합에 대해 최적화할 수 있습니다. |
| 일관되고 실제 데이터로 로드할 수 있으며 실시간 검증이 필요하지 않습니다. | 트랜잭션 중 들어오는 데이터의 유효성 검사를 위해 개발할 수 있으며 유효성 검사 데이터 테이블을 사용합니다. |
| OLTP와 관련된 일부 동시 사용자를 제공합니다. | 수천 명의 동시 사용자를 제공합니다. |