เครื่องมือแก้ไข Downcodes จะพาคุณไปทำความเข้าใจกับฐานข้อมูลสองประเภทหลัก: ฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์และฐานข้อมูลธุรกรรม มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในสถานการณ์การใช้งานและวิธีการประมวลผลข้อมูล ฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์ (OLAP) มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลและส่วนใหญ่ใช้คำสั่ง SELECT เพื่อดำเนินการสืบค้นที่ซับซ้อนเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ ในขณะที่ฐานข้อมูลธุรกรรม (OLTP) มุ่งเน้นไปที่การประมวลผลธุรกรรมรายวัน เช่น ธุรกรรมธนาคาร โดยใช้คำสั่ง DML แบบสั้น บทความนี้จะสำรวจความแตกต่างระหว่าง OLTP และ OLAP อย่างลึกซึ้ง และแนะนำฐานข้อมูลกราฟ ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง ด้วยโครงสร้างกราฟที่เป็นเอกลักษณ์และการประมวลผลลำดับความสำคัญของความสัมพันธ์ แสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบที่แข็งแกร่งในการประมวลผลความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อน
ประเภทการวิเคราะห์จะแบ่งตามบทบาทของฐานข้อมูล ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล (OLAP) และส่วนใหญ่เป็นคำสั่งแบบเลือก นอกจากนี้ยังมีอีกประเภทหนึ่งที่ใช้เป็นพิเศษสำหรับการประมวลผลธุรกรรม ซึ่งมักจะเป็น short dml (OLTP) OLTP เป็นแอปพลิเคชั่นหลักของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม
ประเภทการวิเคราะห์จะแบ่งตามบทบาทของฐานข้อมูล ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล (OLAP) และส่วนใหญ่เป็นคำสั่งแบบเลือก นอกจากนี้ยังมีอีกประเภทหนึ่งที่ใช้เป็นพิเศษสำหรับการประมวลผลธุรกรรม ซึ่งมักจะเป็น short dml (OLTP)
OLTP เป็นแอปพลิเคชันหลักของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม สำหรับการประมวลผลธุรกรรมรายวันขั้นพื้นฐาน เช่น ธุรกรรมธนาคาร
OLAP เป็นแอปพลิเคชันหลักของระบบคลังข้อมูล สนับสนุนการดำเนินการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน โดยมุ่งเน้นที่การสนับสนุนการตัดสินใจ และให้ผลลัพธ์การสืบค้นที่ใช้งานง่ายและเข้าใจง่าย
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบ่งออกเป็นประเภทฐานข้อมูล: ฐานข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) และไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ (ไม่มี sql)
อ่านเพิ่มเติม:
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ฐานข้อมูลกราฟ (อังกฤษ: ฐานข้อมูลกราฟ, GDB) เป็นฐานข้อมูลที่ใช้โครงสร้างกราฟสำหรับการสืบค้นเชิงความหมาย โดยจะใช้โหนด ขอบ และคุณลักษณะเพื่อแสดงและจัดเก็บข้อมูล แนวคิดหลักของระบบคือกราฟ ซึ่งเชื่อมโยงรายการข้อมูลในการจัดเก็บข้อมูลกับโหนดข้อมูลโดยตรงและชุดของขอบที่แสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างโหนด ความสัมพันธ์เหล่านี้ช่วยให้ข้อมูลในร้านค้าสามารถเชื่อมโยงเข้าด้วยกันโดยตรง และในหลายกรณี ดึงข้อมูลด้วยการดำเนินการเดียว ฐานข้อมูลกราฟจัดลำดับความสำคัญของความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล การสืบค้นความสัมพันธ์ในฐานข้อมูลแบบกราฟนั้นรวดเร็วเนื่องจากจะถูกจัดเก็บอย่างถาวรในฐานข้อมูลนั้นเอง สามารถมองเห็นความสัมพันธ์ได้โดยใช้ฐานข้อมูลกราฟ ทำให้มีประโยชน์สำหรับข้อมูลที่เชื่อมโยงถึงกันในระดับสูง
ฐานข้อมูลกราฟเป็นฐานข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องเพื่อแก้ไขข้อจำกัดของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีอยู่ โมเดลกราฟแสดงรายการการขึ้นต่อกันระหว่างโหนดข้อมูลอย่างชัดเจน ในขณะที่โมเดลเชิงสัมพันธ์และโมเดลฐานข้อมูล NoSQL อื่นๆ เชื่อมโยงข้อมูลผ่านการเชื่อมต่อโดยนัย ฐานข้อมูลกราฟได้รับการออกแบบมาให้ดึงข้อมูลโครงสร้างลำดับชั้นที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว ซึ่งยากต่อการสร้างแบบจำลองในระบบเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูลกราฟมีความคล้ายคลึงกับฐานข้อมูลโมเดลเครือข่ายจากทศวรรษ 1970 เนื่องจากเป็นฐานข้อมูลกราฟทั่วไป แต่ฐานข้อมูลโมเดลเครือข่ายทำงานในระดับนามธรรมที่ต่ำกว่า และไม่สามารถสำรวจลำดับของขอบได้อย่างง่ายดาย
ฉันหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจประเภทและการใช้งานฐานข้อมูลได้ดีขึ้น โปรแกรมแก้ไข Downcodes จะนำเนื้อหาที่น่าตื่นเต้นมาสู่คุณต่อไป!