डेटा वेयरहाउसिंग एक तकनीक है जिसका उपयोग मुख्य रूप से विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने के लिए किया जाता है ताकि व्यवसाय को सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि मिल सके। एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
सरल शब्दों में, एक डेटा वेयरहाउस एक डेटाबेस को संदर्भित करता है जिसे संगठन के ऑपरेशनल डेटाबेस से अलग से बनाए रखा जाता है। डेटा वेयरहाउस सिस्टम कई एप्लिकेशन सिस्टम के एकीकरण के लिए सक्षम करते हैं। वे विश्लेषण के लिए समेकित, ऐतिहासिक जानकारी के एक ठोस मंच का समर्थन करके डेटा प्रोसेसिंग प्रदान करते हैं।
डेटा वेयरहाउस क्वेरी जटिल होती हैं क्योंकि उनमें सारांशित स्तरों पर बड़ी मात्रा में जानकारी की गणना शामिल होती है। इसके लिए बहुआयामी दृश्यों के आधार पर विशिष्ट डेटा संगठन, पहुंच, और कार्यान्वयन तकनीक के उपयोग की आवश्यकता हो सकती है।
इस तरह के पृथक्करण का एक प्रमुख कारण दोनों प्रणालियों के उच्च प्रदर्शन को बढ़ावा देना है। एक ऑपरेशनल डेटाबेस को ज्ञात कार्यों और वर्कलोड से बनाया और ट्यून किया जाता है, जिसमें प्राथमिक कुंजी का उपयोग करके इंडेक्सिंग और हैशिंग, विशिष्ट रिकॉर्ड खोजना, और "कैन्ड" क्वेरी को अनुकूलित करना शामिल है।
दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउस क्वेरी अक्सर जटिल होती हैं। उनमें सारांशित स्तरों पर बड़ी मात्रा में जानकारी की गणना शामिल होती है और बहुआयामी दृश्यों के आधार पर विशिष्ट डेटा संगठन, पहुंच, और कार्यान्वयन विधियों के उपयोग की आवश्यकता हो सकती है। ऑपरेशनल डेटाबेस में OLAP क्वेरी के प्रसंस्करण से ऑपरेशनल कार्यों के प्रदर्शन में काफी गिरावट आएगी।
इसके अलावा, एक ऑपरेशनल डेटाबेस कई लेनदेन के समवर्ती प्रसंस्करण प्रदान करता है। लेनदेन की स्थिरता और मजबूती सुनिश्चित करने के लिए लॉकिंग और लॉगिंग सहित समवर्ती नियंत्रण और रिकवरी तंत्र आवश्यक हैं। एक OLAP क्वेरी को अक्सर सारांश और एग्रीगेशन के लिए डेटा रिकॉर्ड के लिए केवल-पढ़ने की पहुंच की आवश्यकता होती है।
यदि ऐसे OLAP ऑपरेशन के लिए समवर्ती नियंत्रण और रिकवरी तंत्र लागू किए जाते हैं, तो वे समवर्ती लेनदेन के निष्पादन को खतरे में डाल सकते हैं और इस प्रकार OLTP सिस्टम के थ्रूपुट को काफी कम कर सकते हैं।
अंत में, ऑपरेशनल डेटाबेस से डेटा वेयरहाउस का पृथक्करण इन दो प्रणालियों में जानकारी की कई संरचनाओं, सामग्री, और उपयोगों पर आधारित है। निर्णय समर्थन को ऐतिहासिक जानकारी की आवश्यकता होती है, जबकि ऑपरेशनल डेटाबेस आमतौर पर ऐतिहासिक जानकारी को बनाए नहीं रखते हैं।
निर्णय समर्थन को विषम स्रोतों से जानकारी के समेकन की आवश्यकता होती है, जिसमें एग्रीगेशन और सारांश शामिल हैं, जिसके परिणामस्वरूप उच्च-गुणवत्ता, स्वच्छ, और एकीकृत जानकारी प्राप्त होती है। इसके विपरीत, ऑपरेशनल डेटाबेस में केवल विस्तृत कच्चा डेटा होता है, जिसमें लेनदेन शामिल होते हैं, जिनका विश्लेषण से पहले समेकन आवश्यक होता है।
चूंकि दो प्रणालियां काफी अलग कार्यक्षमताएं प्रदान करती हैं और विभिन्न प्रकार के डेटा की आवश्यकता होती है, वर्तमान में अलग-अलग डेटाबेस बनाए रखना आवश्यक है। हालांकि, ऑपरेशनल रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम के विभिन्न विक्रेता ऐसे सिस्टम को OLAP क्वेरी का समर्थन करने के लिए अनुकूलित करना शुरू कर रहे हैं। जैसे-जैसे यह प्रवृत्ति जारी रहती है, OLTP और OLAP सिस्टम के बीच का पृथक्करण कम होने की उम्मीद है।
