OLTP ve OLAP farkı: veri ambarı ve göl (data lake) mimarisi
OLTP ve OLAP Farkları
OLTP (Online Transaction Processing): - Gerçek zamanlı veri işleme. - Yüksek veri güncelleme ve ekleme hızı. - Küçük ve basit sorgulara odaklı. - Genellikle ilişkisel veritabanlarında kullanılır. - İşlem yoğunluğu yüksektir. OLAP (Online Analytical Processing): - Karmaşık sorgular ve analizler için tasarlanmıştır. - Veri özetleme ve raporlama üzerinde yoğunlaşır. - Büyük veri setleri ile çalışır. - Veri madenciliği ve analitik uygulamalar için uygundur. - Performansı artırmak için veri küpleri kullanabilir.Veri Ambarı ve Data Lake Mimarisi
Veri Ambarı: - Yapılandırılmış veriler için ideal. - OLAP işlemleri için optimize edilmiştir. - Belirli bir model ve düzenle veri saklar. - Analiz ve raporlama için hazır hale getirilmiştir. Data Lake: - Yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verileri saklayabilir. - Veri ambarına göre daha esnek bir yapı sunar. - Uzun vadeli veri depolama için uygundur. - Veri analizi ve keşfi için farklı araçlar kullanılabilir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Keras nedir?
- K-fold, stratified k-fold ve time series split arasındaki farklar
- K-means algoritması nasıl çalışır?
- Model dağıtımı: REST API, gRPC ve batch scoring seçenekleri
- A/B testleri nasıl tasarlanır? Güç analizi ve örneklem hesabı
- Veri analizinde hangi istatistiksel dağılım modelleri kullanılır ve hangi durumlarda tercih edilir?
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve erken durdurma (early stopping) nasıl uygulanır?
- Kümelendirme (clustering) nedir?
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- Veri temizleme (data cleaning) nedir?
- Naive Bayes nasıl çalışır?
- Staj yapmak veri bilimi kariyerinde önemli mi?
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Overfitting nedir?
- CRISP-DM nedir?
- Hipotez testleri: t-testi, ki-kare ve ANOVA ne zaman kullanılır?
- SVM nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Nedensel çıkarım: ATE, CATE ve eğilim skoru eşleştirme (PSM)
- TF-IDF ve word2vec/doc2vec farkları ve kullanım alanları