DW - Typen

Es gibt vier Arten von Data Warehousing-Systemen.

  • Datenmarkt
  • Online Analytical Processing (OLAP)
  • Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP)
  • Predictive Analysis (PA)

Datenmarkt

Ein Data Mart ist als einfachste Form eines Data Warehouse-Systems bekannt und besteht normalerweise aus einem einzelnen Funktionsbereich in einer Organisation wie Vertrieb, Finanzen oder Marketing usw.

Data Mart in einer Organisation und wird von einer einzigen Abteilung erstellt und verwaltet. Da es zu einer einzelnen Abteilung gehört, erhält die Abteilung normalerweise nur Daten von wenigen oder einer Art von Quellen / Anwendungen. Diese Quelle kann ein internes Betriebssystem, ein Data Warehouse oder ein externes System sein.

Online-Analyseverarbeitung

In einem OLAP-System gibt es im Vergleich zu einem Transaktionssystem weniger Transaktionen. Die ausgeführten Abfragen sind komplexer Natur und umfassen Datenaggregationen.

Was ist eine Aggregation?

Wir speichern Tabellen mit aggregierten Daten wie jährlich (1 Zeile), vierteljährlich (4 Zeilen), monatlich (12 Zeilen) oder so. Wenn jemand einen Vergleich von Jahr zu Jahr durchführen muss, wird nur eine Zeile verarbeitet. In einer nicht aggregierten Tabelle werden jedoch alle Zeilen verglichen.

SELECT SUM(salary)
FROM employee
WHERE title = 'Programmer';

Effektive Maßnahmen in einem OLAP-System

Die Reaktionszeit gilt als eine der effektivsten und wichtigsten Maßnahmen in einem OLAPSystem. Aggregierte gespeicherte Daten werden in mehrdimensionalen Schemata wie Sternschemata verwaltet (Wenn Daten in hierarchischen Gruppen angeordnet sind, die häufig als Dimensionen bezeichnet werden, sowie in Fakten und aggregierten Fakten, werden sie als Schemata bezeichnet).

Die Latenz eines OLAP-Systems beträgt einige Stunden im Vergleich zu den Data Marts, bei denen eine Latenz näher an einem Tag erwartet wird.

Online-Transaktionsverarbeitung

In einem OLTP-System gibt es eine große Anzahl kurzer Online-Transaktionen wie INSERT, UPDATE und DELETE.

In einem OLTP-System ist die Verarbeitungszeit für kurze Transaktionen eine effektive Maßnahme und sehr viel kürzer. Es steuert die Datenintegrität in Umgebungen mit mehreren Zugriffen. Bei einem OLTP-System misst die Anzahl der Transaktionen pro Sekunde dieeffectiveness. Ein OLTP-Data-Warehouse-System enthält aktuelle und detaillierte Daten und wird in den Schemas des Entitätsmodells (3NF) verwaltet.

Beispiel

Tägliches Transaktionssystem in einem Einzelhandelsgeschäft, in dem die Kundendatensätze täglich eingefügt, aktualisiert und gelöscht werden. Es bietet eine sehr schnelle Abfrageverarbeitung. OLTP-Datenbanken enthalten detaillierte und aktuelle Daten. Das zum Speichern der OLTP-Datenbank verwendete Schema ist das Entitätsmodell.

Unterschiede zwischen OLTP und OLAP

Die folgenden Abbildungen zeigen die wichtigsten Unterschiede zwischen einem OLTP und OLAP System.

  • Indexes - Das OLTP-System verfügt nur über wenige Indizes, während in einem OLAP-System viele Indizes zur Leistungsoptimierung vorhanden sind.

  • Joins- In einem OLTP-System wird eine große Anzahl von Verknüpfungen und Daten normalisiert. In einem OLAP-System gibt es jedoch weniger Verknüpfungen und sie werden nicht normalisiert.

  • Aggregation - In einem OLTP-System werden Daten nicht aggregiert, während in einer OLAP-Datenbank mehr Aggregationen verwendet werden.

Vorausschauende Analyse

Die prädiktive Analyse ist dafür bekannt, die verborgenen Muster in Daten zu finden, die im DW-System gespeichert sind, indem verschiedene mathematische Funktionen verwendet werden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Das Predictive Analysis-System unterscheidet sich in seiner Verwendung von einem OLAP-System. Es wird verwendet, um sich auf zukünftige Ergebnisse zu konzentrieren. Ein OALP-System konzentriert sich auf die aktuelle und historische Datenverarbeitung für die analytische Berichterstattung.