Boyko N. I. Modern approaches to data storage: comparison of relational and cloud data warehouses using ETL and ELT methods = Сучасні підходи до зберігання даних: порівняння реляційних і хмарних сховищ з використанням ETL та ELT методів / N. I. Boyko, A. V. Chernenko // Вісн. Приазов. держ. техн. ун-ту. Сер. Техн. науки. - 2024. - Вип. 48. - С. 7-19. - Бібліогр.: 24 назв. - англ.У дослідженні проаналізовано різні аспекти використання реляційних і хмарних сховищ даних, а також методи інтеграції даних ETL та ELT. Наведено порівняльний аналіз цих підходів, їх переваги та недоліки. Запропоновано центральне реляційне сховище даних, яке забезпечує єдину версію правди (Single Version of Truth), що дозволяє стандартизувати та структуризувати дані, усуваючи розбіжності і забезпечуючи доступ до однакової інформації для всіх користувачів організації. Проаналізовано методологічні підходи для реалізації сховища даних: зверху вниз, знизу вгору та із середини. Розглянуті хмарні сховища даних, які використовують хмарні технології для забезпечення масштабованості, доступності та відмовостійкості, що є важливим для компаній з великими обсягами даних. Проаналізовано переваги та недоліки ETL та ELT: ETL виконує трансформацію даних перед їх завантаженням у сховище, що спрощує дотримання конфіденційності даних. ELT виконує трансформацію після завантаження, що дозволяє більш гнучко обробляти дані безпосередньо в сховищі. В статті розглянуто підходи до реалізації сховища даних: зверху вниз підходить для стратегічного планування, знизу вгору дозволяє швидше отримувати результати, а підхід із середини комбінує обидва методи для досягнення оптимальної ефективності. Розглянуто хмарні сховища даних: порівняно з реляційними сховищами, хмарні сховища є більш гнучкими, масштабованими та ефективними, забезпечуючи швидкість і зниження витрат на інфраструктуру. Наведені архітектури хмарних сховищ: масова паралельна обробка, гібридні архітектури, лямбда-архітектури та багатоструктурні архітектури. Вони забезпечують високу продуктивність та гнучкість у обробці даних. Наведені технології зберігання даних: Data Lake, Polyglot Persistence, Apache Iceberg, Apache Parquet та стовпчасті бази даних, які забезпечують ефективне зберігання та обробку великих обсягів даних. Індекс рубрикатора НБУВ: З970.31-015
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж69254:Техн.н. Пошук видання у каталогах НБУВ
Повний текст Наукова періодика України Додаткова інформація про автора(ів) публікації: (cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|