Klíčový rozdíl: Datový sklad je databáze, která slouží k ukládání dat. Jedná se o centrální repozitář dat, ve kterém jsou uložena data z různých zdrojů. Datový sklad se pak používá pro reportování a analýzu dat. Databáze je na druhé straně základem nebo jakýmkoli uložením dat. Jedná se o organizovanou sbírku dat. Databáze se používá k ukládání dat, zatímco datový sklad se většinou používá k usnadnění podávání zpráv a analýz.
Datový sklad se pak používá pro reportování a analýzu dat. Může být použita pro vytváření trendových zpráv pro reportování senior management, jako jsou roční a čtvrtletní srovnání.
Účelem datového skladu je poskytnout uživateli flexibilní přístup k datům. Datové sklady obecně odkazují na kombinaci mnoha různých databází v celém podniku. Datové sklady uchovávají aktuální i historická data, takže všechny relevantní údaje mohou být použity k analýze. Analýza pomáhá nalézt a ukázat vztahy mezi daty, aby získaly význam z dat.
Databáze je na druhé straně základem nebo jakýmkoli uložením dat. Jedná se o organizovanou sbírku dat. Data z různých zdrojů jsou shromažďována na jediném místě, toto místo je databáze. Data jsou uspořádána do nějaké struktury, především podle databázového modelu. Nejčastěji používaným databázovým modelem je relační model, jiní zahrnují hierarchický model, síťový model atd.
Aby bylo možné načíst data z databáze, je třeba používat databázový systém správy (DBMS). Systémy pro správu databází jsou navržené aplikace, které komunikují s uživatelem, jinými aplikacemi a samotnou databází pro zachycování a analýzu dat. DBMS je navržen tak, aby umožňoval definování, vytváření, dotazování, aktualizaci a správu databází. Některé populární DBMS patří MySQL, PostgreSQL, SQLite, Microsoft SQL Server, Microsoft Access, Oracle atd.
Zatímco databáze a datový sklad se mohou zdát to samé, jsou skutečně jiné
Některé rozdíly mezi databází a datovým sklatem:
- Databáze se používá pro zpracování transakcí online (OLTP), ale může být použita k jiným účelům, jako je Data Warehousing.
- Datový sklad se používá pro online analytické zpracování (OLAP). To přečte historická data pro uživatele pro obchodní rozhodnutí.
- V databázi jsou tabulky a spoje komplexní, protože jsou normalizovány pro RDMS. To snižuje redundantní data a šetří místo pro ukládání dat.
- V datovém skladu jsou tabulky a spojky jednoduché, protože jsou de-normalizovány. To se provádí za účelem zkrácení doby odezvy pro analytické dotazy.
- Pro konstrukci databáze RDMS se používají relační modelovací techniky, zatímco pro návrh datového skladu se používají modelovací techniky.
- Databáze je optimalizována pro operaci zápisu, zatímco datový sklad je optimalizován pro operace čtení.
- V databázi je výkonnost nízká pro analytické dotazy, zatímco v datovém skladu existuje vysoký výkon pro analytické dotazy.
- Datový sklad je krok před databází. Zahrnuje databázi ve své struktuře.