डीडब्ल्यू - प्रकार

चार प्रकार के डेटा वेयरहाउसिंग सिस्टम हैं।

  • आंकड़ों का बाजार
  • ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (OLAP)
  • ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण (OLTP)
  • भविष्य कहनेवाला विश्लेषण (PA)

आंकड़ों का बाजार

एक डेटा मार्ट को डेटा वेयरहाउस सिस्टम के सबसे सरल रूप के रूप में जाना जाता है और सामान्य रूप से बिक्री, वित्त या विपणन, आदि जैसे संगठन में एक ही कार्यात्मक क्षेत्र होता है।

एक संगठन में डेटा मार्ट और एक एकल विभाग द्वारा बनाया और प्रबंधित किया जाता है। जैसा कि यह एक एकल विभाग का है, विभाग आमतौर पर केवल कुछ या एक प्रकार के स्रोतों / अनुप्रयोगों से डेटा प्राप्त करता है। यह स्रोत आंतरिक परिचालन प्रणाली, डेटा वेयरहाउस या बाहरी सिस्टम हो सकता है।

ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रक्रिया

एक OLAP प्रणाली में, लेनदेन प्रणाली की तुलना में लेनदेन की संख्या कम होती है। निष्पादित क्वेरी प्रकृति में जटिल हैं और इसमें डेटा एकत्रीकरण शामिल है।

एक एकत्रीकरण क्या है?

हम वार्षिक (1 पंक्ति), त्रैमासिक (4 पंक्तियों), मासिक (12 पंक्तियों) या जैसे कुल डेटा के साथ तालिकाओं को बचाते हैं, यदि किसी को वर्ष-दर-वर्ष तुलना करना है, तो केवल एक पंक्ति संसाधित की जाएगी। हालाँकि, एक संयुक्त तालिका में यह सभी पंक्तियों की तुलना करेगा।

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

एक OLAP प्रणाली में प्रभावी उपाय

प्रतिक्रिया समय को एक में सबसे प्रभावी और महत्वपूर्ण उपाय के रूप में जाना जाता है OLAPप्रणाली। एग्रिगेटेड संग्रहित डेटा को मल्टी-स्कीमा स्कीमा जैसे स्टार स्कीमा (जब डेटा को श्रेणीबद्ध समूहों में व्यवस्थित किया जाता है, अक्सर आयाम और तथ्यों और समग्र तथ्यों में व्यवस्थित किया जाता है, इसे स्कीमा कहा जाता है) में बनाए रखा जाता है।

OLAP सिस्टम की विलंबता कुछ घंटों की होती है, जहां डेटा मौसा की तुलना में जहां विलंबता एक दिन के करीब होने की उम्मीद है।

ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण

एक ओएलटीपी प्रणाली में, बड़ी संख्या में लघु लेनदेन जैसे INSERT, UPDATE और DELETE हैं।

एक ओएलटीपी प्रणाली में, एक प्रभावी उपाय छोटे लेनदेन का प्रसंस्करण समय है और बहुत कम है। यह मल्टी-एक्सेस वातावरण में डेटा अखंडता को नियंत्रित करता है। एक ओएलटीपी प्रणाली के लिए, प्रति सेकंड लेनदेन की संख्या मापी जाती हैeffectiveness। एक ओएलटीपी डेटा वेयरहाउस सिस्टम में वर्तमान और विस्तृत डेटा होता है और यह इकाई मॉडल (3NF) में स्कीमा में बनाए रखा जाता है।

उदाहरण

रिटेल स्टोर में दिन-प्रति-दिन लेनदेन प्रणाली, जहां ग्राहक रिकॉर्ड डाले जाते हैं, अद्यतन किए जाते हैं और दैनिक आधार पर हटाए जाते हैं। यह बहुत तेजी से क्वेरी प्रसंस्करण प्रदान करता है। ओएलटीपी डेटाबेस में विस्तृत और वर्तमान डेटा होते हैं। ओएलटीपी डेटाबेस को स्टोर करने के लिए उपयोग की जाने वाली स्कीमा इकाई मॉडल है।

OLTP और OLAP के बीच अंतर

निम्न चित्रणों में महत्वपूर्ण अंतर दिखाया गया है OLTP तथा OLAP प्रणाली।

  • Indexes - OLTP सिस्टम में केवल कुछ इंडेक्स होते हैं जबकि OLAP सिस्टम में परफॉर्मेंस ऑप्टिमाइजेशन के लिए कई इंडेक्स होते हैं।

  • Joins- एक ओएलटीपी प्रणाली में, बड़ी संख्या में जुड़ने और डेटा सामान्यीकृत होते हैं। हालांकि, एक ओएलएपी प्रणाली में कम जोड़ होते हैं और डी-सामान्यीकृत होते हैं।

  • Aggregation - एक OLTP सिस्टम में, डेटा को एकत्र नहीं किया जाता है जबकि OLAP डेटाबेस में अधिक एकत्रीकरण का उपयोग किया जाता है।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषण

भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए अलग-अलग गणितीय कार्यों का उपयोग करके पूर्वानुमानित विश्लेषण को DW प्रणाली में संग्रहीत डेटा में छिपे हुए पैटर्न को खोजने के रूप में जाना जाता है।

पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण प्रणाली अपने उपयोग के संदर्भ में एक OLAP प्रणाली से अलग है। इसका उपयोग भविष्य के परिणामों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए किया जाता है। OALP प्रणाली विश्लेषणात्मक रिपोर्टिंग के लिए वर्तमान और ऐतिहासिक डेटा प्रसंस्करण पर केंद्रित है।