Database vs Data Warehouse
| 데이터 베이스 | 데이터웨어 하우스 | |
| 목적 | 기록하도록 설계 | 분석하도록 설계 |
| 가공 방법 | OLTP (온라인 트랜잭션 처리) | OLAP (온라인 분석 처리) |
| 용법 | 데이터베이스는 비즈니스를위한 기본적인 작업 수행에 도움이됩니다. | 데이터웨어 하우스를 사용하면 비즈니스를 분석 할 수 있습니다. |
| 테이블과 조인 | 데이터베이스의 테이블과 조인은 정규화되면 복잡합니다. | 테이블 및 조인은 비정규화되어 있기 때문에 데이터웨어 하우스에서 간단합니다. |
| 정위 | 응용 프로그램 지향 데이터 수집 | 주제 중심의 데이터 모음 |
| 저장 용량 한도 | 일반적으로 단일 응용 프로그램으로 제한됩니다. | 여러 애플리케이션의 데이터 저장 |
| 유효성 | 실시간으로 데이터를 이용할 수 있습니다. | 필요한 경우 원본 시스템에서 데이터를 새로 고칩니다. |
| 용법 | ER 모델링 기술은 설계에 사용됩니다. | 데이터 모델링 기술은 설계에 사용됩니다. |
| 기술 | 데이터 캡처 | 데이터 분석 |
| 데이터 형식 | 데이터베이스에 저장된 데이터는 최신 상태입니다. | 현재 및 과거 데이터는 데이터웨어 하우스에 저장됩니다. 최신이 아닐 수도 있습니다. |
| 데이터 저장 | Flat Relational Approach 방법은 데이터 저장에 사용됩니다. | 데이터 구조에 대해 차원적이고 표준화 된 접근 방식을 사용합니다. 예 : 스타 및 스노우 플레이크 스키마. |
| 쿼리 유형 | 간단한 트랜잭션 쿼리가 사용됩니다. | 복잡한 쿼리는 분석 목적으로 사용됩니다. |
| 데이터 요약 | 상세 데이터는 데이터베이스에 저장됩니다. | 고도로 요약 된 데이터를 저장합니다. |
*OLTP
OLTP 란 온라인 트랜잭션 처리를 말하며, 네트워크 상의 온라인 사용자들의 Database 에 대한 일괄 트랜잭션 처리를 의미한다.
흔히 말하는 "트랜잭션(Transaction) 처리" 를 OLTP 라 부며, 트랜잭션이라 부르는 용어의 의미 자체가 OLTP 의 의미를 포함하고 있다.
트랜잭션의 주 특징은 그루핑된 연산의 실패시, Rollback 이 지원된다는 점이다.
*OLAP
온라인 분석 처리(Online Analytical Processing, OLAP)는 의사결정 지원 시스템 가운데 대표적인 예로, 사용자가 동일한 데이터를 여러 기준을 이용하는 다양한 방식으로 바라보면서 다차원 데이터 분석을 할 수 있도록 도와준다.
최종 사용자가 다차원 정보에 직접 접근하여 대화식으로 정보를 분석하고 의사결정에 활용하는 과정에서 등장하였다. Database 자체적으로 운용되는 시스템을 의마하는 것은 아니다. 사용자가 온라인상에서 직접 데이터에 접근하고 대화식으로 정보를 분석하므로 사용자가 기업의 전반적인 상황을 이해할 수 있게 하고 의사결정하는 일련의 시스템을 의미한다.
출처: https://ko.wikipedia.org/wiki/온라인_분석_처리 [위키백과]
출처: https://jins-dev.tistory.com/entry/간략하게-정리해보는-OLTP-OLAP-의-개념 [Jins' Dev Inside]
출처: https://dbrang.tistory.com/1380 [디비랑[dɪ'bɪraŋ]]
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