تفاوت بین Data Warehouse و Data Mart
Data Warehouse داده های چندین منبع را متمرکز می کند، در حالی که Data Mart فقط بر یک منبع داده در هر Mart تمرکز دارد. دیتامارت ساده ترین گزینه برای طراحی ، پردازش و نگهداری داده ها است ، زیرا همزمان در یک موضوع / زیرمجموعه متمرکز است. از طرف دیگر ، Data Warehouse از طرح های پیچیده ای تشکیل شده است ، پردازش داده ها نیاز به پرس و جوهای پیچیده دارد و نگهداری توسط مدیر Data Warehouse انجام می شود ، زیرا حجم داده در اینجا در مقایسه با Data Mart بسیار زیاد است.
قبل از صحبت بیشتر در این موضوع؛ از شما خواهش میکنم پکیج های آموزشی ما و خدمات ما را که در منو ها وجود دارد مطالعه کنید و مطمئن باشید در آینده آشنایی با ما برای شما سودمند می باشد.
تفاوت های کلیدی Data Warehouse و Data Mart
بگذارید برخی از تفاوت های عمده را مورد بحث قرار دهیم:
- یکی از تفاوت های اساسی بین Data Warehouse و دیتامارت این است که Data Warehouse مخزن مرکزی داده است که هدف تصمیم گیری را تأمین می کند ، در حالی که Data Mart یک زیر مجموعه منطقی از Data Warehouse است که برای کاربران خاص استفاده می شود.
- Data Warehouse به دلیل اندازه بسیار بزرگ و ادغام از منابع مختلف ، خطر خرابی را دارد. از طرف دیگر ، یک دیتامارت به دلیل اندازه کوچکتر و یکپارچه سازی داده ها از منابع کمتر ، خطر کمتری در شکست دارد.
- Data Warehouse برای سیستم متمرکز خود نمای گسترده ای در شرکت ایجاد می کند و از نوع مستقل است ، در حالی که Data Mart به دلیل اینکه زیر مجموعه ای از Data Warehouse است ، نمای دپارتمان و ذخیره سازی غیرمتمرکز را فراهم می کند .
- Data Warehouse یک برنامه کاربردی است در حالی که Data Mart برای سیستم پشتیبانی تصمیم استفاده می شود.
- Data Mart داده های خلاصه شده را ذخیره می کند ، در حالی که انبار داده؛ داده هایی را به صورت دقیق ذخیره می کند. داده ها در Data Mart به صورت کاملاً غیر نرمالیزه شده در حالی که در Data Warehouse ، داده ها کمی نرمال نشده اند.
- داده ها در یک مخزن واحد ، یکپارچه و متمرکز در Data Warehouse ذخیره می شوند ، در حالی که در Data Mart ، داده ها در سرورهای کم هزینه برای استفاده خاص دپارتمان ذخیره می شوند.
- هنگام ساخت Data Warehouse ، رویکرد بالا به پایین دنبال می شود. هنگام ساخت Data Mart ، روش پایین به بالا دنبال می شود.
- Data Warehouse یک نوع موضوع محور است که از زمان متفاوت است و برای مدت زمان طولانی تری وجود دارد ، در حالی که دیتامارت برای مناطق خاص مربوط به یک سازمان طراحی شده و برای مدت زمان کوتاه تری وجود دارد.
- شمای ستاره ای در هنگام مدل سازی Data Mart مورد استفاده قرار می گیرد ، در حالی که شمای Galaxy برای مدل سازی Data Warehouse استفاده می شود. به طور کلی ، یک شما Galaxy شامل طیف گسترده ای از مناطق موضوعی است. از طرف دیگر ، شمای ستاره ای برای رویکرد خود در مدل سازی single-subject در Data Marts استفاده می شود.
جدول مقایسه Data Warehouse و Data Mart
بیایید به 8 مقایسه زیر نگاه کنیم:
| پایگاه داده تحلیلی | DATA MART |
| Data Warehouse داده های چندین موضوع را ذخیره می کند. | Data Mart داده های مربوط به یک منطقه خاص مانند امور مالی ، منابع انسانی ، فروش و غیره را نگهداری می کند. |
| این مخزن مرکزی داده ها در یک سازمان است. | این زیر مجموعه یک انبار داده است. |
| داده ها به عنوان یک مخزن از منابع مختلف در Data Warehouse ادغام می شوند. | داده ها از منابع کمتری نسبت به Data Warehouse در Data Mart ادغام می شوند. |
| انبار داده ها معمولاً از یک طرح Galaxy واقع می شوند. | Data Mart با استفاده از شمای ستاره ای بر روی یک مدل چند بعدی طراحی شده است . |
| طراحی و استفاده از Data Warehouse برای اندازه آن که می تواند از 100 گیگابایت بیشتر باشد دشوار است. | به دلیل انعطاف پذیری اندازه کوچک آن ، طراحی و استفاده از آن نسبتاً آسان تر است. |
| Data Warehouse برای تصمیم گیری در یک سازمان طراحی شده است. | Data Mart برای گروهها یا بخشهای خاص کاربر طراحی شده است. |
| این یک رویکرد از بالا به پایین را دنبال می کند. | این یک رویکرد از پایین به بالا را دنبال می کند. |
| Data Warehouse نسبت به Data Mart داده های غیر نرمال شده کمتری را در اختیار دارد. | Data Mart داده های بسیار غیر عادی را ذخیره می کند. |
نتیجه
Data Warehouse یک رابط کاربر یکپارچه در اختیار کاربر قرار می دهد که در آنdecision support queries به راحتی انجام می شود و دیتامارت یک نما و یک ذخیره بخشی از کل را ارائه می دهد. ساخت یک انبار داده به دلیل اندازه بزرگ دشوار است ، در حالی که نگهداری و ایجاد دیتا مارت برای اندازه کوچکتر آن مخصوص مناطق خاص آسان تر است.
سازمان ها می توانند بر اساس نیازهای خود برای ایجاد Data Marts برای بخش های مختلف کار کنند و بر این اساس آنها را ادغام می کنند تا Data Warehouse ایجاد کنند ، یا می توانند ابتدا Data Warehouse ایجاد کنند ، سپس بعداً ، در صورت نیاز ، می توانند چندین Data Mart برای بخش های خاص ایجاد کنند. اما به دلیل محدودیت های خاص مانند زمان و هزینه ، معمولاً سازمان ها ابتدا به دنبال ساخت Data Marts و سپس ادغام آنها برای ایجاد Data Warehouse هستند.
فناوری Cloud Computing مزیت کاهش زمان و هزینه را برای ساختن یک انبار داده در کل شرکت فراهم کرده است. همچنین ، از آنجا که هر دو Data Warehouse در مقایسه با دیتامارت حاوی داده های de-normalized شده است ، ما باید راه حل هایی برای بهبود عملکرد کوئری پیدا کنیم. Extract، Transform and Load یا ETL چنین مفهومی برای استخراج داده ها از چندین منبع است ، سپس داده ها را با توجه به نیازهای تجاری تغییر داده و در نهایت داده ها را در یک سیستم بارگیری می کند.
دیدگاهتان را بنویسید