DW-유형

데이터웨어 하우징 시스템에는 4 가지 유형이 있습니다.

  • 데이터 마트
  • 온라인 분석 처리 (OLAP)
  • 온라인 트랜잭션 처리 (OLTP)
  • 예측 분석 (PA)

데이터 마트

데이터 마트는 가장 단순한 형태의 데이터웨어 하우스 시스템으로 알려져 있으며 일반적으로 영업, 재무 또는 마케팅 등과 같은 조직의 단일 기능 영역으로 구성됩니다.

조직의 데이터 마트이며 단일 부서에서 생성 및 관리합니다. 단일 부서에 속하기 때문에 부서는 일반적으로 몇 가지 또는 한 가지 유형의 소스 / 애플리케이션에서만 데이터를 가져옵니다. 이 소스는 내부 운영 시스템, 데이터웨어 하우스 또는 외부 시스템 일 수 있습니다.

온라인 분석 처리

OLAP 시스템에서는 트랜잭션 시스템에 비해 트랜잭션 수가 적습니다. 실행되는 쿼리는 본질적으로 복잡하며 데이터 집계를 포함합니다.

집계 란 무엇입니까?

연간 (1 행), 분기 별 (4 행), 월간 (12 행) 등과 같이 집계 된 데이터가있는 테이블을 저장합니다. 누군가가 1 년 간 비교해야하는 경우 하나의 행만 처리됩니다. 그러나 집계되지 않은 테이블에서는 모든 행을 비교합니다.

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

OLAP 시스템의 효과적인 측정

응답 시간은 업계에서 가장 효과적이고 중요한 척도로 알려져 있습니다. OLAP체계. 집계 된 저장된 데이터는 스타 스키마와 같은 다차원 스키마에서 유지됩니다 (데이터가 종종 차원이라고하는 계층 적 그룹과 팩트 및 집계 팩트로 정렬되는 경우이를 스키마라고 함).

OLAP 시스템의 대기 시간은 대기 시간이 하루에 가까워 질 것으로 예상되는 데이터 마트에 비해 몇 시간입니다.

온라인 거래 처리

OLTP 시스템에는 INSERT, UPDATE 및 DELETE와 같은 짧은 온라인 트랜잭션이 많이 있습니다.

OLTP 시스템에서 효과적인 측정은 짧은 트랜잭션의 처리 시간이며 매우 짧습니다. 다중 액세스 환경에서 데이터 무결성을 제어합니다. OLTP 시스템의 경우 초당 트랜잭션 수는effectiveness. OLTP 데이터웨어 하우스 시스템은 현재 및 상세 데이터를 포함하며 엔티티 모델 (3NF)의 스키마에서 유지됩니다.

고객 기록이 매일 삽입, 업데이트 및 삭제되는 소매점의 일일 거래 시스템입니다. 매우 빠른 쿼리 처리를 제공합니다. OLTP 데이터베이스에는 자세한 최신 데이터가 포함됩니다. OLTP 데이터베이스를 저장하는 데 사용되는 스키마는 엔티티 모델입니다.

OLTP와 OLAP의 차이점

다음 그림은 OLTPOLAP 체계.

  • Indexes − OLTP 시스템에는 인덱스가 거의없는 반면 OLAP 시스템에는 성능 최적화를위한 인덱스가 많습니다.

  • Joins− OLTP 시스템에서 많은 수의 조인과 데이터가 정규화됩니다. 그러나 OLAP 시스템에서는 조인 수가 적고 비정규 화됩니다.

  • Aggregation − OLTP 시스템에서는 데이터가 집계되지 않지만 OLAP 데이터베이스에서는 더 많은 집계가 사용됩니다.

예측 분석

예측 분석은 미래의 결과를 예측하기 위해 다양한 수학 함수를 사용하여 DW 시스템에 저장된 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾는 것으로 알려져 있습니다.

Predictive Analysis 시스템은 사용 측면에서 OLAP 시스템과 다릅니다. 미래의 결과에 초점을 맞추는 데 사용됩니다. OALP 시스템은 분석보고를위한 현재 및 과거 데이터 처리에 중점을 둡니다.