موقعیت فعلی شما:

احتمالا شما در کسب و کار خود با تراکنش‌های زیادی سروکار دارید، به همین دلیل قصد دارید برای بهبود شرایط خود، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید. این تصمیم بسیار خوبی است اما شما برای عملی کردن این تصمیم به یک پایگاه داده و یک انبار داده نیاز دارید. البته ابتدا باید با تفاوت پایگاه داده و انبار داده آشنا شوید تا در انجام این کار اشتباه نکنید.

موارد پیش از مطالعه

میزان سختی مقاله
۳۵%

فهرست سرفصل های مطلب

امتیاز دهید

پایگاه داده و انبار داده هر دو سیستم‌هایی هستند که داده‌ها را ذخیره می‌کنند. اما آن‌ها اهداف بسیار متفاوتی دارند. در این مقاله ما توضیح خواهیم داد که آن‌ها چه کاری انجام می‌دهند و تفاوت‌های اساسی بین آن‌ها چیست. همچنین دلیل اینکه چرا این دو مفهوم برای رشد کسب و کار شما ضروری هستند، بیان خواهیم کرد. ابتدا به سراغ تعریف پایگاه داده و انبار داده می رویم.

پایگاه داده چیست؟

پایگاه داده چیست؟

پایگاه داده اطلاعات مربوط به یک بخش خاص از کسب و کار شما را در زمان واقعی یا ریل تایم (real-Time) ذخیره می‌کند: وظیفه اصلی آن پردازش تراکنش‌های روزانه‌ی شرکت شما مانند ثبت موارد فروخته شده است. پایگاه‌های داده خیلی سریع حجم عظیمی از کوئری‌های (Query) ساده را مدیریت می‌کنند.

انبار داده چیست؟

انبار داده سیستمی است که داده‌ها را از منابع مختلف درون سازمان به منظور گزارش و تجزیه و تحلیل جمع می‌کند. گزارش‌های ایجاد شده از کوئری‌های پیچیده که در یک انبار داده موجود هستند به منظور تصمیم گیری در مورد کسب و کار استفاده می‌شوند. یک انبار داده، داده‌های کسب و کار شما را که مربوط به گذشته است ذخیره می‌کند تا بتوانید آن‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و بینش‌های مورد نیاز خود را استخراج کنید.

انبار داده چیست؟

بیشتر بدانید...
انبار داده (Data Warehouse) چیست؟

تفاوت انبار داده و پایگاه داده

خب تا به اینجا با تعریف این دو مفهوم آشنا شدیم. اگر بخواهیم تفاوت آن‌ها را در چند جمله خلاصه کنیم می‌توان گفت:

تفاوت پایگاه داده و انبار داده این است که انبار داده اطلاعات فعلی را ذخیره نمی‌کند و همچنین در زمان واقعی یا ریل تایم به روز نمی‌شود.

در ادامه نگاه دقیق تری به تفاوت‌های مهم بین پایگاه داده و انبار داده خواهیم انداخت.

انواع پردازش: OLAP و OLTP

مهمترین تفاوت پایگاه داده و انبار داده نحوه‌ی پردازش داده‌ها است. پایگاه‌های داده از سیستم پردازش تراکنشی آنلاین (OLTP) برای حذف، درج، جایگزینی و به روزرسانی سریع تعداد زیادی از تراکنش‌های کوتاه آنلاین استفاده می‌کنند. این نوع پردازش بلافاصله به درخواست‌های کاربر پاسخ می‌دهد و بنابراین برای پردازش عملیات روزانه یک کسب و کار در زمان واقعی استفاده می‌شود. به عنوان مثال اگر کاربری بخواهد با استفاده از فرم رزرو آنلاین اتاق هتلی را رزرو کند مراحل کار با OLTP انجام می‌شود.

انبارهای داده از سیستم پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) برای تجزیه و تحلیل سریع حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کنند. این فرایند به تحلیلگران امکان می‌دهد تا از طریق دیدگاه‌های مختلف به داده‌های شما نگاه کنند. به عنوان مثال با این که پایگاه داده‌ی شما داده‌های فروش را برای هر دقیقه هر روز ثبت می‌کند شاید شما فقط بخواهید از کل مبلغ فروخته شده به صورت روزانه مطلع شوید. برای انجام این کار باید داده‌های فروش را هر روز جمع آوری کرده و خلاصه کنید. OLAP به طور خاص این وظیفه را برعهده دارد. از این سیستم برای انبار کردن داده‌ها استفاده می‌‌شود که حدود ۱۰۰۰ برابر سریع‌تر از OLTP برای انجام همان محاسبه طراحی شده است.

بیشتر بدانید...
بررسی کامل تفاوت OLTP و OLAP و کاربردهای آن‌ها

بهینه سازی

یک پایگاه داده برای به روزرسانی (افزودن، اصلاح یا حذف) داده‌ها با حداکثر سرعت و کارایی بهینه شده است. زمان پاسخگویی از پایگاه داده‌ها برای پردازش کارآمد تراکنش‌ها باید بسیار سریع باشد. مهمترین جنبه‌ی پایگاه داده این است که عملیات نوشته‌ها را در سیستم ثبت می‌کند. اگر یک پایگاه داده‌ هرکدام از خریدها را ثبت نکند سازمان خیلی زود قدرت کسب و کار در بازار را از دست خواهد داد. اما انبارهای داده بهینه شدند تا بتوانند تعداد کمی از کوئری‌های پیچیده را در مجموعه داده‌های زیادی که چند بعدی هستند به سرعت اجرا کنند.

ساختار داده‌ها

داده‌ها در پایگاه‌های داده نرمال سازی می‌شوند. هدف از نرمال سازی کاهش و حتی از بین بردن داده‌های زائد یا تکراری است. به کمک این کار هر بخش از داده بیش از یک بار تکرار نمی‌شود. این کاهش داده‌های کپی و تکراری باعث افزایش ثبات و در نتیجه داده‌های دقیق تر می‌شود چون پایگاه داده آن‌ها را فقط در یک مکان ذخیره می‌کند. نرمال سازی داده‌ها، داده‌ها را در جدول‌های مختلفی تقسیم می‌کند. هر جدول نمایانگر واحد جداگانه‌ای از اطلاعات است. به عنوان مثال یک پایگاه داده که فروش کتاب را ثبت می‌کند ممکن است سه جدول برای نشان دادن اطلاعات کتاب، موضوع کتاب و ناشر داشته باشد.

با نرمال سازی داده‌ها، پایگاه داده کم‌ترین فضای دیسک را اشغال می‌کند و بنابراین حافظه‌ی زیادی استفاده نمی‌شود. با این حال این حافظه برای کوئری‌ها مناسب نیست. فرآیند کوئری کردن یک پایگاه داده نرمال سازی شده ممکن است آهسته و کمی سخت انجام شود. از آنجایی که کسب و کار‌ها می‌خواهند کوئری‌های پیچیده‌ای را روی داده‌های موجود در انبار داده‌‌ی خود اجرا کنند، این داده‌ها اغلب در آنجا نرمال سازی نمی‌شوند و شامل داده‌های تکراری برای دسترسی آسان تر هستند.

تحلیل داده‌ها

پایگاه‌های داده معمولاً فقط پردازش معاملات و تراکنش‌ها را انجام می‌دهند با این حال تجزیه و تحلیل داده‌ها نیز از طریق آن‌ها امکان پذیر است. اما به دلیل داده‌های نرمال سازی شده و تعداد زیاد جدول‌ها‌‌، آنالیز عمیق برای کاربر و کامپیوتر سخت می‌شود. برای حل این مشکل به یک توسعه دهنده یا تحلیلگر ماهر نیاز داریم تا کوئری‌های پیچیده‌ را در سیستم مدیریت پایگاه داده (DBSM) ایجاد و اجرا کند. این کار زمان زیادی نیاز دارد، و احتمالا تجزیه و تحلیل عمیق نخواهد بود. در نتیحه بهترین چیزی که به دست می آورید یک گزارش ایستا و یکبار مصرف است چون پایگاه‌های داده فقط یک اسنپ شات از داده‌ها را در یک زمان خاص ارائه می‌دهند.

انبارهای داده به منظور اجرای کوئری‌های تحلیلی پیچیده در مجموعه داده‌های بزرگ و چند بعدی و به روشی ساده طراحی شدند. نیازی به یادگیری تئوری پیشرفته یا نحوه استفاده از نرم افزار پیچیده‌ی سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) نیست. نه تنها انجام تجزیه و تحلیل ساده تر است بلکه نتایج نیز بسیار مفیدتر هستند. شما می‌توانید به جای اسنپ شات‌هایی که پایگاه داده ایجاد می‌کند تغییرات داده‌های خود را به صورت جزئی تر در زمان‌های مختلف مشاهده کنید.

تماس با ما...
برای کسب اطلاعات بیشتر و یا دریافت مشاوره رایگان با تیم ویراکام در ارتباط باشید.

جدول زمانی داده‌ها

پایگاه‌های داده تراکنش‌های روزانه کسب و کار شما را پردازش می‌کنند. بنابراین آن‌ها معمولاً به جای داده‌های گذشته که در مورد یک فرآیند کسب و کار است ، شامل داده‌های رایج و فعلی هستند.

از انبارهای داده برای اهداف تحلیلی و گزارش  کسب و کار استفاده می‌شود. انبارهای داده به طور معمول داده‌های مربوط به گذشته را با ترکیب کردن کپی داده‌های تراکنشی از منابع متفاوت ذخیره می‌کنند. انبارهای داده همچنین می‌توانند از فیدهای داده‌‌ای که ریل تایم هستند استفاده کنند. انبارهای داده از این فیدها برای گزارش‌هایی که از جدیدترین و جامع ترین اطلاعات بهره می‌برند استفاده خواهند کرد.

کاربران همزمان

پایگاه‌های داده از هزاران کاربر همزمان پشتیبانی می‌کنند، زیرا پایگاه‌ها در زمان واقعی و ریل تایم به روز می‌شوند تا تراکنش‌های کسب و کار را نشان دهند. بنابراین بسیاری از کاربران نیاز به تعامل همزمان با پایگاه داده دارند. با این حال فقط یک کاربر می‌تواند یک داده را در در زمان مشخص تغییر دهد و اصلاح کند. اگر دو کاربر همزمان اطلاعات یکسانی را به روش‌های مختلف بازنویسی کنند، فاجعه می‌شود!

در مقابل انبارهای داده تعداد محدودی از کاربرانی را که همزمان کار می‌کنند، پشتیبانی می‌کنند. یک انبار داده با اپلیکیشن‌هایی که کاربر آن‌ها را می‌بیند و با آن‌ها تعامل دارد، فرق می‌کند. می‌توانید از انبار داده‌ها برای نوشتن و اجرای کوئری‌های پیچیده استفاده کنید. این کوئری‌ها از نظر محاسباتی گران هستند و بنابراین فقط تعداد کمی از افراد می‌توانند به طور همزمان از سیستم استفاده کنند.

تفاوت انبار داده و پایگاه داده چیست

ویژگی اسید (ACID)

تراکنش پایگاه داده معمولاً به طور استاندارد از ویژگی ACID (یکپارچگی، همخوانی، انزوا و پایایی) برخوردار هستند. این ویژگی به شما اطمینان می‌دهد که داده‌ها به روشی قابل اعتماد و با یکپارچگی بالا تغییر می‌کنند. بنابراین حتی در صورت بروز خطا یا قطع برق می‌توان به آن اعتماد کرد. از آنجا که پایگاه داده به عنوان سند تراکنش‌های کسب‌کار است، باید هر یک از تراکنش‌ها را با بیش‌ترین یکپارچگی و دقت ثبت کند.

انبارهای داده به جای این که داده‌های تاریخی را از منابع مختلف اصلاح کنند بیشتر بر خواندن تمرکز دارند. بنابراین ویژگی ACID کم‌تر برای آن‌ها در نظر گرفته می‌شود‌. با این حال شرکت‌های برتری که سرویس و پلتفرم فضای ابری را ارائه می‌کنند مانند رد شیفت (Redshift) و پانپلی (Panoply) به دنبال این هستند که در صورت امکان کوئری‌های آن‌ها از ویژگی ACID برخوردار باشد. در زمان استفاده از زبان برنامه نویسی مای اس کیو ال (MySQL) و سامانه مدیریت پایگاه داده پستگرس کیو ال (PostgreSQL) نیز این مطلب صدق می‌کند.

موارد استفاده از  این دو مفهوم با ذکر مثال

برا اینکه بتوانیم تفاوت پایگاه داده و انبار داده را بهتر متوجه شویم، چند مثال برای شما آماده کردیم. همان طور که گفتیم  پایگاه‌های داده تراکنش‌های روزانه را در یک سازمان پردازش می‌کنند. برخی از نمونه‌های کاربرد پایگاه داده عبارتند از: یک وب سایت تجارت الکترونیکی که برای فروش محصول یک سفارش ایجاد می‌کند، یک شرکت هواپیمایی که از سیستم رزرو آنلاین استفاده می‌کند، بیمارستانی که بیمار را رجیستر می‌کند‌، بانکی که تراکنش برداشت خودپرداز را به یک حساب اضافه می‌کند.

 انبارهای داده نیز گزارش و آنالیز با کیفیتی ارائه می‌دهند که به بیزینس‌ها اجازه می‌دهد تا با آگاهی بیشتری به کسب و کار بپردازند. موارد استفاده از آن عبارتند از: تقسیم بندی مشتریان در گروه‌های مختلف بر اساس خریدهای گذشته آن‌ها و به منظور تهیه محتوای متناسب با نیاز آن‌ها، پیش بینی ریزش مشتری با استفاده از داده‌های فروش ده ساله گذشته و همچنین می‌توانید پیش بینی‌هایی در زمینه‌ی تقاضا و فروش ایجاد کنید تا تصمیم بگیرید که در سه ماه آینده روی چه بخش‌هایی باید تمرکز بیش‌تری کنید.

اکنون که تفاوت بین پایگاه داده و انبار داده و زمان استفاده از آن‌ها را درک کردید، باید این نکته مهم را یادآوری کنیم که کسب و کار شما برای موفقیت در اقتصاد امروز به یک پایگاه داده‌ و یک انبار داده کارآمد نیاز دارد.

سوالات متداول
  1. وظیفه‌ی اصلی پایگاه داده چیست؟

وظیفه اصلی آن پردازش تراکنش‌های روزانه‌ی شرکت شما مانند ثبت موارد فروخته شده است. پایگاه‌های داده خیلی سریع حجم زیادی از کوئری‌های ساده را مدیریت می‌کنند.

  1. انبار داده چه وظیفه‌ای برعهده دارد؟

انبار داده سیستمی است که داده‌ها را از منابع مختلف درون سازمان به منظور گزارش و تجزیه و تحلیل جمع می‌کند. گزارش‌های ایجاد شده از کوئری‌های پیچیده که در یک انبار داده موجود هستند به منظور تصمیم گیری در مورد کسب و کار استفاده می‌شوند.

  1. پایگاه داده و انبار داده چه تفاوتی در نحوه‌ی پردازش داده‌ها دارند؟

پایگاه‌های داده از سیستم پردازش تراکنشی آنلاین (OLTP) برای حذف، درج، جایگزینی و به روزرسانی سریع تعداد زیادی از تراکنش‌های کوتاه آنلاین استفاده می‌کنند. اما انبارهای داده از سیستم پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) برای تجزیه و تحلیل سریع حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کنند.

  1. در پایگاه‌های داده هدف از نرمال سازی داده‌ها چیست؟

هدف از نرمال سازی کاهش و حتی از بین بردن داده‌های زائد یا تکراری است و اجازه نمی‌دهد هر بخش از داده بیش از یک بار تکرار شود. این کاهش داده‌های کپی و تکراری منجر به افزایش ثبات و در نتیجه داده‌های دقیق تر می‌شود.

دیدگاه های شما

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *