データベースとデータウェアハウスの主な違いは、データベースが表形式でデータを格納する関連データの組織的なコレクションであるのに対し、データウェアハウスは複数のデータベースからの統合データを格納する中心的な場所であることである。
データベースは、データの集合体です。
DBMSは、ユーザーがデータベースを作成、操作、管理できるようにするソフトウェアです。
データベースは、組織の基本的な機能の実行を支援する。
一方、データウェアハウスは、レポートとデータ分析のためのシステムであり、ビジネスインテリジェンスの主要コンポーネントです。
データウェアハウスは、分析クエリに高いパフォーマンスを提供します。
通常、経営者層がデータウェアハウスを使用します。
データベースとは
データベースとは、データをテーブルに格納したデータの集合体です。
各テーブルは行と列で構成されている。
カラムは属性を表します。
たとえば、学校データベースの生徒テーブルには、id, name, city, location, mark1, mark2 などの属性を持たせることができる。
データベースの各行は、1つのエンティティを表します。
このシナリオでは、各行が1人の生徒に属するレコードの完全なセットを意味します。
通常、データベースを維持することは、データを整理することになるため有益です。
例えば、学校のデータベースでは、教師、生徒、コースなどの詳細を管理するために、別々のテーブルを持つことができます。
図 1: DBMS
データベース管理システム (DBMS) は、データベースの管理を支援するソフトウェアです。
DBMSには、MySQL、MSSQL、Oracle、PostgreSQLなどの有名なものがあります。
ユーザーはSQL（Structured Query Language）でクエリーを記述し、データベース内のデータを操作することができる。
データベースでクエリを実行するプロセスは、OLTPまたはオンライントランザクション処理と呼ばれます。
したがって、データベースはOLTPを使用しています。
全体として、データベースはデータの集合を整理するのに役立つ。
データウェアハウスとは
ビジネスインテリジェンスは、ビジネスを改善するのに役立ちます。
データをビジネス分析に役立つ情報に変換します。
また、エンドユーザーに対してビジネス上の洞察を与えることもできます。
データウェアハウスは、ビジネスインテリジェンスのプロセスをサポートします。
企業には、OracleやMySQLなど様々なデータベースがあります。
これらのデータベース内のデータを直接視覚化することは不可能です。
データウェアハウスは、この問題の解決策を提供する。
データウェアハウスは、データを取得し、統合とデータ処理を実行します。
このデータは、可視化に使用することができます。
データウェアハウスは、主体指向、統合、時間変動、不揮発性です。
複数のデータベースからデータを抽出し、変換してウェアハウスにロードするプロセスをETLと呼ぶ。
その後、データウェアハウスはOLAP戦略を用いて分析を行う。
これはOnline Analytical Processing（オンライン分析処理）の略です。
最後に、分析されたデータをデータ可視化ツールにロードし、データアナリスト、データサイエンティスト、マネージャーなどのビジネスユーザーがビジネスの洞察を得ることができます。
さらに、データウェアハウス内のデータは、データマートに分割することができる。
これらのデータマートには、特定のユーザー向けのデータが含まれています。
例えば、販売部門は販売マートを使用することができます。
マーケティング部門は、マーケティングマートを使用することができます。
これらのデータマートは、より高いセキュリティとデータの完全性を提供します。
通常、データウェアハウスは、通常の運用データベースとは別の場所に設置されます。
注意すべき重要な点は、データウェアハウスは企業が購入できる製品ではないことです。
企業の要件に応じて設計する必要があります。
データベースとデータウェアハウスの違い
定義
データベースとは、表形式でデータを格納する、関連データの組織的な集合体です。
これに対し、データウェアハウスは、複数のデータベースから統合されたデータを格納する中心的な場所です。
データ型
データベースには詳細なデータ、データウェアハウスには要約されたデータが格納されています。
処理方法
データベースはOLTP（Online Transactional Processing）、データウェアハウスはOLAP（Online Analytical Processing）を使用する。
使用方法
データベースはビジネスの基本的な操作を行うのに役立ち、データウェアハウスはビジネスを分析するのに役立ちます。
スピードと正確さ
データウェアハウスは、通常のデータベースよりも高速かつ正確です。
オリエンテーション
データベースはアプリケーション指向。
データウェアハウスは、主体指向。
用途ではなく、業務内容で分類して保存する。
テーブルとジョイン
データベースのテーブルと結合は、正規化されているため複雑です。
これは、データの冗長性を最小限に抑えるためです。
一方、データウェアハウスでは、正規化されていないため、テーブルと結合は単純です。
これは、分析クエリの応答時間を短縮するためです。
デザイン方法
エンティティリレーションシップモデリングは、データベースの設計に役立ちます。
データモデリングテクニックは、データウェアハウスの設計に役立ちます。
結論
データベースとデータウェアハウスの違いは、データベースが表形式でデータを格納する関連データの組織的なコレクションであるのに対し、データウェアハウスは複数のデータベースから統合されたデータを格納する中心的な場所であることである。
簡単に言えば、データベースはビジネスの基本的な操作の実行に役立ち、データウェアハウスはビジネスの分析に役立つということである。
