কম্পিউটার

একটি ডাটা গুদাম ডাটাবেস এবং একটি OLTP ডাটাবেসের মধ্যে পার্থক্য?


ডেটা গুদাম ডাটাবেস

ডেটা গুদামজাতকরণ এমন একটি কৌশল যা সাধারণত ব্যবসাটিকে একটি অর্থপূর্ণ ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে একাধিক উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। একটি ডেটা গুদাম বিশেষভাবে সমর্থন ব্যবস্থাপনা সিদ্ধান্তের লক্ষ্যগুলির জন্য তৈরি করা হয়েছে৷

সহজ ভাষায়, একটি ডেটা গুদাম একটি ডাটাবেসকে সংজ্ঞায়িত করে যা একটি প্রতিষ্ঠানের অপারেশনাল ডাটাবেস থেকে স্বাধীনভাবে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। ডেটা গুদাম সিস্টেমগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন সিস্টেমের একীকরণ সক্ষম করে। তারা বিশ্লেষণের জন্য একত্রিত, ঐতিহাসিক ডেটার একটি কঠিন প্ল্যাটফর্ম সমর্থন করে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ প্রদান করে।

একটি ডেটা গুদাম OLTP ডাটাবেসের ডেটা জমা হওয়ার সাথে সাথে অফলোড করার জন্য একটি স্থানকে সমর্থন করে এবং OLTP ডাটাবেসে প্রয়োগ করা হলে OLTP অপারেশনগুলিকে জটিল ও অবনমিত করতে পারে এমন পরিষেবাগুলিকে সমর্থন করে একটি OLTP সিস্টেম সরবরাহ করে৷

OLTP ডেটাবেস

OLTP (অনলাইন লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ) একটি বিশাল সংখ্যক ছোট অনলাইন লেনদেন (INSERT, UPDATE, এবং DELETE) দ্বারা বৈশিষ্ট্যযুক্ত। OLTP ক্রিয়াকলাপের মূল অর্থ হল খুব দ্রুত কোয়েরি প্রক্রিয়াকরণ, বহু-অ্যাক্সেস পরিবেশে রেকর্ড অখণ্ডতা বজায় রাখা এবং প্রতি সেকেন্ডে লেনদেনের সংখ্যার দ্বারা নির্ভরযোগ্য কার্যকারিতা। OLTP ডাটাবেসে, প্রামাণিক এবং বর্তমান ডেটা রয়েছে এবং লেনদেন সংক্রান্ত ডাটাবেস সঞ্চয় করার জন্য ব্যবহৃত স্কিমা হল সত্তা মডেল (সাধারণত 3NF)।

OLTP ডাটাবেসের প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি হ'ল ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং দেখার পদ্ধতিতে কার্যকর অ্যাক্সেস সহ ডেটা নিয়ন্ত্রিত করা এবং আপডেট করা। সাধারণত, শুধুমাত্র একক রেকর্ড বা ছোট রেকর্ড সেটগুলিকে একটি OLTP-পরিকল্পিত ডাটাবেসে একটি পৃথক অপারেশনে ম্যানিপুলেট করা উচিত৷

ওএলটিপি সিস্টেমগুলি সাধারণত ডেটার বর্তমান অবস্থা নিয়ে কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, তিন বছর আগে চলে যাওয়া একজন কর্মচারীর রেকর্ড মানব সম্পদ সিস্টেমে উপযুক্ত হতে পারে না। পুরানো ডেটা বিভিন্ন ধরণের স্থিতিশীল স্টোরেজ মিডিয়াতে অর্জন করা যেতে পারে এবং অনলাইনে অ্যাক্সেসযোগ্য হতে পারে না৷

আসুন আমরা ডেটা ওয়ারহাউস ডাটাবেস এবং OLTP ডাটাবেসের মধ্যে তুলনা দেখি।

ডেটা গুদাম ডাটাবেস OLTP ডেটাবেস
এটি বিভাগ এবং বৈশিষ্ট্য দ্বারা ব্যবসায়িক পরিমাপ বিশ্লেষণের জন্য তৈরি করা হয়। এটি রিয়েল-টাইম ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের জন্য তৈরি করা হয়।
এটি লোডের সংখ্যা এবং বড়, জটিল, অপ্রত্যাশিত প্রশ্নের জন্য অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে যা প্রতি টেবিলে একাধিক সারি অ্যাক্সেস করে। এটি লেনদেনের একটি সাধারণ সেটের জন্য অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে, সাধারণত প্রতি টেবিলে একটি সময়ে একটি একক সারি সন্নিবেশ করা বা পুনরুদ্ধার করা।
এটি সামঞ্জস্যপূর্ণ, সত্য ডেটা দিয়ে লোড করা যেতে পারে এবং কোনো রিয়েল-টাইম বৈধতার প্রয়োজন নেই। এটি লেনদেনের সময় ইনকামিং ডেটার বৈধতার জন্য তৈরি করা যেতে পারে এবং বৈধতা ডেটা টেবিল ব্যবহার করে৷
এটি OLTP-এর সাপেক্ষে কিছু সমসাময়িক ব্যবহারকারীদের প্রদান করে। এটি হাজার হাজার সমসাময়িক ব্যবহারকারীদের প্রদান করে।

  1. গ্রাফ এবং গাছের মধ্যে পার্থক্য

  2. ডেটা টাইপ এবং ডেটা স্ট্রাকচারের মধ্যে পার্থক্য

  3. স্ট্যাক এবং কিউ ডেটা স্ট্রাকচারের মধ্যে পার্থক্য

  4. C# এ হ্যাশটেবল এবং অভিধানের মধ্যে পার্থক্য