Single post

data lake – data mart – data warehouse – database

data lake: Büyük miktarlardaki veriyi ham hallerinde yani doğal hallerinde tutmak. Doğal hallerinden kasıt, yapılı, yarıyapılı ya da yapısız şeklinde yada bunların karışımı şeklinde olabilir.
İstenen analize bağlı olarak veriler organize edilip şemaları oluşturulabilir.
Bu durum, yeni verilerin eklenmesinde ve yeni sorgu analizleri yapılabilmesinde esneklik sağlar.
data warehouse ve data mart dan farkı database mantığında değil data collection mantığında çalışmasıdır ve hem OLAP (online analytical processing) ve hem de OLTP (online transactional processing) desteklemesidir.

 

data warehouse: bir ilşkisel veri tabanıdır denebilir. Diğer heterojen veri kaynakları üzerinde (veri tabanları) sorgu ve analiz çeşitliliği sağlamak için tasarlanır. OLTP (online transactional processing) den ziyade OLAP (online analytical processing) uygulamaları için daha uygundur. Relational database olması yanında ETL (extraction, transportation, transformation, and loading) i de destekler. Database sistemler veriyi yapısal halde depolar ve verinin yapısal sordularla sorgulanmasını sağlar. Veri modelinin (entity relational diagrams) değiştirilmesi zor hatta imkansızdır. Data wharehouse is farklı kaynaklardaki verinin entegre olarak analitic sistemlerde kullanılmasına imkan veren bir sistem ve araçları sunar.

 

data mart: ise data warehouse un bir alt kğmes gibi düşünülebilir. Belirli bir endüstri alanı için tasarlanan data warehouse dur denebilir. Mesela sadece satış ya da sadece finans verileri gibi. data mart ve data ware house un database den farkları aynıdır.

LEAVE A COMMENT

theme by teslathemes