Data warehouse và database khác nhau thế nào?

Vì vậy, data warehouse không đơn thuần là một database có dung lượng lớn hơn. Sự khác biệt nằm ở toàn bộ cách dữ liệu được thu thập, mô hình hóa, cập nhật và truy vấn.

Database và data warehouse phục vụ mục đích gì?

Database thông thường thường là thành phần trực tiếp của một ứng dụng vận hành. Khi khách hàng đặt hàng, nhân viên cập nhật hồ sơ hoặc hệ thống ghi nhận một khoản thanh toán, dữ liệu được ghi vào database gần như ngay lập tức.

Loại hệ thống này thường gắn với xử lý giao dịch trực tuyến, hay OLTP — Online Transaction Processing. Mục tiêu chính là thực hiện nhanh và chính xác nhiều thao tác nhỏ như:

·         Thêm một đơn hàng

·         Cập nhật số lượng tồn kho

·         Kiểm tra trạng thái thanh toán

·         Thay đổi thông tin tài khoản

·         Xóa hoặc sửa một bản ghi

Data warehouse lại phục vụ xử lý phân tích trực tuyến, thường được gọi là OLAP — Online Analytical Processing. Thay vì ghi nhận một giao dịch riêng lẻ, hệ thống trả lời các câu hỏi tổng hợp như:

·         Doanh thu theo khu vực đã thay đổi thế nào trong ba năm?

·         Nhóm sản phẩm nào có biên lợi nhuận cao nhất?

·         Tỷ lệ khách hàng quay lại khác nhau ra sao giữa các kênh?

·         Chi phí vận hành có tương quan với mùa vụ hay không?

Như vậy, database hỗ trợ hoạt động đang diễn ra, còn data warehouse giúp phân tích những gì đã và đang xảy ra trên phạm vi rộng hơn.

Dữ liệu trong hai hệ thống được tổ chức khác nhau ra sao?

Database giao dịch thường được thiết kế để hạn chế dữ liệu trùng lặp và duy trì tính nhất quán khi cập nhật. Dữ liệu có thể được chuẩn hóa thành nhiều bảng liên kết với nhau.

Ví dụ, một hệ thống bán hàng có thể tách riêng:

·         Bảng khách hàng

·         Bảng đơn hàng

·         Bảng chi tiết đơn hàng

·         Bảng sản phẩm

·         Bảng thanh toán

Cách tổ chức này giúp hệ thống chỉ cần cập nhật thông tin khách hàng tại một nơi. Nó cũng giảm nguy cơ xuất hiện nhiều phiên bản không đồng nhất của cùng một dữ liệu.

Data warehouse thường tổ chức dữ liệu theo hướng thuận tiện cho phân tích. Những mô hình phổ biến gồm mô hình sao và mô hình bông tuyết, trong đó dữ liệu thường được chia thành:

·         Bảng sự kiện chứa các số liệu cần phân tích

·         Bảng chiều mô tả thời gian, khách hàng, sản phẩm, khu vực hoặc kênh bán hàng

Chẳng hạn, bảng sự kiện bán hàng có thể chứa số lượng, doanh thu, chi phí và khóa liên kết tới các chiều sản phẩm, khách hàng, cửa hàng và thời gian.

Cách tổ chức này có thể chấp nhận một mức độ lặp dữ liệu cao hơn để giảm số phép nối bảng và làm cho truy vấn phân tích dễ hiểu hơn. Tuy nhiên, không phải mọi data warehouse đều phi chuẩn hóa hoàn toàn; thiết kế cụ thể còn phụ thuộc nền tảng, quy mô dữ liệu và loại truy vấn.

Cơ chế đọc và ghi dữ liệu có gì khác biệt?

Database thông thường phải xử lý đồng thời nhiều thao tác đọc và ghi. Các giao dịch thường nhỏ, diễn ra liên tục và yêu cầu phản hồi nhanh.

Một thao tác mua hàng có thể bao gồm nhiều bước liên quan:

1.    Tạo đơn hàng

2.    Trừ tồn kho

3.    Ghi nhận thanh toán

4.    Cập nhật trạng thái vận chuyển

Các bước này thường cần tuân thủ tính chất giao dịch ACID để tránh trạng thái dữ liệu dở dang. Ví dụ, nếu thanh toán thất bại, hệ thống không nên vẫn ghi nhận đơn hàng là đã hoàn tất.

Data warehouse chủ yếu tiếp nhận dữ liệu theo lô hoặc luồng từ các hệ thống nguồn. Dữ liệu thường đi qua quy trình ETL hoặc ELT:

1.    Trích xuất dữ liệu từ database, tệp, ứng dụng hoặc dịch vụ bên ngoài

2.    Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

3.    Đối chiếu các định nghĩa khác nhau

4.    Nạp dữ liệu vào kho

5.    Tổ chức dữ liệu để phục vụ truy vấn

Hoạt động ghi vào data warehouse vì thế thường ít mang tính giao dịch đơn lẻ hơn. Thay vào đó, hệ thống có thể nạp hàng nghìn hoặc hàng triệu bản ghi trong một lần xử lý.

Các nền tảng hiện đại cũng có thể cập nhật dữ liệu gần thời gian thực. Tuy nhiên, mục tiêu cốt lõi vẫn là tạo một lớp dữ liệu nhất quán cho phân tích, không phải thay thế database vận hành trong mọi giao dịch.

Hiệu suất truy vấn được tối ưu theo hai hướng khác nhau

Không thể kết luận một cách tuyệt đối rằng data warehouse luôn nhanh hơn database. Mỗi hệ thống chỉ nhanh hơn trong loại công việc mà nó được thiết kế để xử lý.

Database thường được tối ưu cho:

·         Truy vấn theo khóa chính

·         Đọc một số ít bản ghi

·         Thêm hoặc cập nhật từng giao dịch

·         Kiểm tra ràng buộc dữ liệu

·         Phản hồi cho ứng dụng trong thời gian ngắn

Data warehouse thường được tối ưu cho:

·         Quét một lượng lớn dữ liệu

·         Tổng hợp theo nhiều chiều

·         Tính toán doanh thu, trung bình, tỷ lệ hoặc xu hướng

·         Kết hợp dữ liệu từ nhiều bộ phận

·         Chạy báo cáo và mô hình phân tích

Ví dụ, truy vấn “Đơn hàng số 12593 đang ở trạng thái nào?” phù hợp với database giao dịch. Truy vấn “Thời gian giao hàng trung bình của từng khu vực trong 24 tháng qua là bao nhiêu?” phù hợp hơn với data warehouse.

Hiệu suất thực tế còn phụ thuộc chỉ mục, phân vùng, định dạng lưu trữ, khả năng xử lý song song, bộ nhớ đệm, khối lượng dữ liệu và số người dùng đồng thời. Do đó, không có một ngưỡng tốc độ chung có thể áp dụng cho mọi database hoặc data warehouse.

Data warehouse lưu dữ liệu lịch sử tốt hơn database như thế nào?

Database vận hành thường phản ánh trạng thái hiện tại của nghiệp vụ. Khi địa chỉ khách hàng, giá sản phẩm hoặc trạng thái đơn hàng thay đổi, giá trị cũ có thể bị ghi đè nếu ứng dụng không lưu lịch sử riêng.

Data warehouse thường được thiết kế để bảo toàn sự thay đổi theo thời gian. Điều này giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu dựa trên bối cảnh tại thời điểm sự kiện xảy ra.

Ví dụ, một sản phẩm hiện thuộc nhóm “cao cấp”, nhưng năm trước từng thuộc nhóm “phổ thông”. Nếu chỉ lưu trạng thái hiện tại, báo cáo lịch sử có thể phân loại lại toàn bộ doanh số cũ theo nhóm mới và làm sai lệch kết quả.

Trong data warehouse, kỹ thuật quản lý chiều thay đổi chậm có thể giữ lại phiên bản cũ của thuộc tính. Nhờ đó, báo cáo có thể tái hiện đúng cách dữ liệu được hiểu tại từng giai đoạn.

Tuy nhiên, khả năng lưu lịch sử không tự động xuất hiện chỉ vì dữ liệu được đưa vào data warehouse. Đội ngũ triển khai vẫn phải xác định:

·         Thuộc tính nào cần lưu phiên bản

·         Mốc thời gian nào có ý nghĩa

·         Dữ liệu cũ được sửa hay được bảo toàn

·         Cách xử lý bản ghi đến muộn

·         Quy tắc đồng bộ giữa các nguồn

Data warehouse có thể hợp nhất nhiều nguồn dữ liệu

Một database ứng dụng thường chỉ đại diện cho một quy trình hoặc một hệ thống cụ thể. Chẳng hạn, phần mềm bán hàng, nền tảng quảng cáo và hệ thống chăm sóc khách hàng có thể sử dụng ba database riêng biệt.

Mỗi nguồn có thể định nghĩa cùng một khái niệm theo cách khác nhau. “Khách hàng hoạt động” trong hệ thống bán hàng có thể là người đã mua hàng, trong khi hệ thống marketing coi người mở email là một khách hàng hoạt động.

Data warehouse tạo ra lớp tích hợp để:

·         Ghép dữ liệu từ nhiều hệ thống

·         Chuẩn hóa mã định danh

·         Thống nhất đơn vị đo

·         Xử lý dữ liệu thiếu hoặc trùng

·         Áp dụng định nghĩa nghiệp vụ chung

·         Tạo chỉ số dùng nhất quán trong báo cáo

Đây là một trong những giá trị quan trọng nhất của data warehouse. Nếu chỉ sao chép dữ liệu mà không chuẩn hóa khái niệm, doanh nghiệp có thể có một kho dữ liệu lớn nhưng vẫn nhận được các báo cáo mâu thuẫn.

Data warehouse vì vậy không chỉ giải quyết vấn đề lưu trữ. Nó còn giải quyết vấn đề ngữ nghĩa: mỗi chỉ số có nghĩa gì, được tính từ đâu và áp dụng trong điều kiện nào.

Bảng so sánh data warehouse và database

Bảng trên mô tả khuynh hướng phổ biến, không phải ranh giới tuyệt đối. Một số database hiện đại có thể chạy truy vấn phân tích, trong khi một số data warehouse hỗ trợ cập nhật liên tục. Điểm phân biệt quan trọng nhất vẫn là khối lượng công việc chính mà hệ thống phải phục vụ.

Khi nào nên dùng database, data warehouse hoặc cả hai?

Database phù hợp khi hệ thống cần ghi nhận hoạt động nghiệp vụ trực tiếp. Ví dụ:

·         Website thương mại điện tử xử lý đơn hàng

·         Ứng dụng ngân hàng ghi nhận giao dịch

·         Hệ thống nhân sự cập nhật hồ sơ

·         Phần mềm kho quản lý số lượng hàng

·         Nền tảng đặt lịch lưu trạng thái cuộc hẹn

Data warehouse phù hợp khi tổ chức cần phân tích dữ liệu xuyên thời gian hoặc xuyên nhiều hệ thống. Ví dụ:

·         Xây dựng báo cáo quản trị

·         Theo dõi chỉ số kinh doanh

·         Phân tích hành vi khách hàng

·         Đối chiếu hiệu quả giữa các kênh

·         Cung cấp dữ liệu cho công cụ BI

·         Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình dự báo

Trong phần lớn kiến trúc doanh nghiệp, hai hệ thống không thay thế nhau mà hoạt động cùng nhau. Database tiếp nhận giao dịch; dữ liệu sau đó được chuyển sang data warehouse để phân tích.

Việc chạy báo cáo phức tạp trực tiếp trên database vận hành có thể làm tăng tải CPU, bộ nhớ và hoạt động đọc đĩa, từ đó ảnh hưởng đến ứng dụng. Tách khối lượng phân tích sang data warehouse giúp cô lập hai loại công việc và cho phép mỗi hệ thống được tối ưu theo đúng mục đích.

Tuy nhiên, một tổ chức nhỏ với dữ liệu hạn chế và báo cáo đơn giản chưa chắc cần triển khai data warehouse riêng. Khi chi phí tích hợp, quản trị và vận hành lớn hơn giá trị phân tích nhận được, database hiện có hoặc một lớp báo cáo nhẹ có thể đã đủ đáp ứng.

Những hiểu lầm thường gặp về data warehouse và database

Data warehouse chỉ là một database lớn

Dung lượng không phải điểm phân biệt cốt lõi. Một database giao dịch có thể rất lớn, còn một data warehouse mới triển khai có thể tương đối nhỏ. Sự khác biệt nằm ở mô hình dữ liệu, khối lượng công việc và mục tiêu sử dụng.

Data warehouse luôn chứa dữ liệu thời gian thực

Nhiều kho dữ liệu được cập nhật theo giờ hoặc theo ngày. Một số hệ thống hỗ trợ gần thời gian thực, nhưng độ mới của dữ liệu phụ thuộc quy trình tích hợp và yêu cầu kinh doanh.

Data warehouse có thể thay thế database vận hành

Data warehouse không phải lựa chọn mặc định cho các thao tác như cập nhật giỏ hàng, khóa tồn kho hoặc xử lý thanh toán. Những hoạt động này cần cơ chế giao dịch và phản hồi mà database vận hành được thiết kế để cung cấp.

Chỉ cần đưa dữ liệu vào kho là có thể phân tích chính xác

Kết quả phân tích còn phụ thuộc chất lượng dữ liệu, định nghĩa chỉ số, quy tắc biến đổi và cách mô hình hóa. Dữ liệu được lưu tập trung nhưng không được quản trị thống nhất vẫn có thể tạo ra báo cáo sai hoặc mâu thuẫn.

Database thông thường và data warehouse khác nhau trước hết ở nhiệm vụ. Database duy trì hoạt động hằng ngày bằng cách xử lý nhanh các giao dịch chi tiết; data warehouse tập hợp dữ liệu từ một hoặc nhiều nguồn để phân tích lịch sử, xu hướng và hiệu quả kinh doanh.

Database thường ưu tiên tính nhất quán khi ghi, còn data warehouse ưu tiên khả năng quét và tổng hợp dữ liệu. Database thường phục vụ ứng dụng vận hành, trong khi data warehouse phục vụ báo cáo, BI và phân tích.

Do đó, lựa chọn đúng không phải là xác định hệ thống nào tốt hơn, mà là xác định khối lượng công việc cần xử lý. Khi doanh nghiệp vừa phải vận hành giao dịch vừa cần phân tích chuyên sâu, kiến trúc phù hợp thường sử dụng cả database và data warehouse với vai trò tách biệt.