Forskel mellem Oracle og Teradata Forskellen mellem

Anonim

Oracle Database

Oracle og Teradata er begge Relational Database Management Systems (RDBMS) , men Oracle implementerer et Objekt-Relational Database Management System (ORDBMS) . [i]

RDBMS blev introduceret ved hjælp af Relational Model [ii], der opretholder relationer mellem tabeller ved hjælp af indekser, primære og udenlandske nøgler. Det er hurtigere at hente og gemme data sammenlignet med det gamle Database Management System (DBMS).

Selv om det ligner en relationsdatabase, bruger Oracles objektorienterede databasemodel objekter og klasser understøttet i databaseskemaet og forespørgselssproget.

I slutningen af ​​70'erne, mens Oracle blev den første kommercielt tilgængelige RDBMS, lagde Teradata fundamentet for det første datalager. Dens evner gjorde det perfekt til store data (et begreb udarbejdet af Teradata), Business Intelligence (BI) værktøjer [iii] og Things of Things (IoT) [iv].

OLTP og OLAP

Relational Database Management Systems (RDBMS) kan kategoriseres som Online Transaction Processing - OLTP og Online Analytical Processing - OLAP . [v]

OLTP er transaktionsmæssigt og leverer data til datalager og OLAP er designet til at analysere dataene.

"A datalager er en database, der indeholder data, som normalt repræsenterer en virksomheds forretningshistorie. Data i et datalager er organiseret til at understøtte analyse frem for at behandle transaktioner i realtid som i online transaktionsbehandlingssystemer (OLTP) .

OLAP -teknologien gør det muligt at anvende datalagre effektivt til onlineanalyse, hvilket giver hurtige svar på iterative komplekse analytiske forespørgsler. " [vi]

Selvom Teradata er rettet mod OLAP og Oracle for OLTP, kan Oracle køre både OLTP- og OLAP-databaser på samme platform, som Teradata ikke understøtter. Ydelsen giver Oracle en fordel i forhold til Teradata i de fleste blandede arbejdsbelastningsscenarier.

Transaktioner omfatter en eller flere SQL-sætninger udført på en database for at fuldføre opgaver, samtidig med at data integritet opretholdes. Transaktioner er indbyrdes afhængige af at administrere og behandle data, der tilføjes eller slettes fra en database.

Oracle er skræddersyet til transaktionsbehandling på grund af sin arkitektoniske fleksibilitet (med et objekt RDBMS), mens Teradata's OLAP er kraftfuld til at skære og dicing data (OLTPs datalogi) til analyse uden at skulle flytte eller omstrukturere data.

Oracle bruges primært som en online back-end-applikationsstyringsindsats, opdateringer og sletter under transaktionen, mens Teradata er Datalagring, der opretholder store data til analyser, og der er ingen realtidstransaktioner.

Teradata er en god kombination mellem hardware og software, der producerer en top-end enterprise database-appliance, men Oracle lancerede sin OLAP Exadata Server i 2008. Det var Oracle's svar på et komplet databaseapparat.

Begge kræver en betydelig investering og er mere velegnede til meget store databaser, der kræver stor ydeevne med komplekse forespørgsler.

Del Intet eller Alt?

Teradata er Delt intet (SN) Arkitektur , mens Oracle er Delt Alt .

Udtrykket delte intet arkitektur refererer til et multiprocessor database management system, hvor hukommelse og disk lagring ikke deles mellem processorer. [vii] Netværksbåndbredde deles til overførsel af data.

Med Teradata gemmes dataene på servere og hver beregner sin egen del. Dataene partitioneres og lagres på tværs af et sæt servere, og hver server er ansvarlig for sine data. Eksempler på high-end-platforme, der bruger den samme arkitektur, omfatter Google, Amazon og Facebook.

Men med Oracle's delte alt arkitektur er alle data tilgængelige på alle servere, og adgangsniveauer kan anvendes til enhver del af dataene efter behov. Den potentielle ulempe er stigningen i overheadadministrationen af ​​dataadgang og kan gøre systemstyringen mere kompleks til at administrere.

Oracles arkitektur betyder effektivt, at enhver maskine har adgang til alle data, og dette er den grundlæggende forskel mellem Teradata, hvilket gør Teradata ideel til datalagring, og Oracle er mere egnet til OTLP.

Bemærk, at selvom Oracle Exadata implementerede en hybrid tilgang til de to arkitekturer, kan et Exadata-system ikke bruges uden Oracle. Exadata er en "add-on" -lagermotor og ikke en revision af Oracle-databasemotoren.

Skalerbarhed

Skalerbarhed omfatter flere aspekter af en it-infrastruktur som håndtering af stigninger i data og transaktionsvolumener samt stigningen i multidimensionale data, antal brugere, arbejdsbyredstyring, forespørgsels kompleksitet og volumen mv. > Teradata er

Linear Scalable [viii], hvilket betyder, at databasekapaciteten kan øges ved at tilføje flere noder til infrastrukturen, og når datavolumenet øges, påvirkes ydeevnen ikke. Systemet er designet til multidimensionel skalerbarhed og giver mere robuste modeller til opskalering og skalering end Oracle. Selvom Oracle har en god skalerbarhed, er flaskehalser kendt for at forekomme med delsystemet Storage, og det har en af ​​de bedste databehandlingshastigheder, men kun op til en vis grænse. Hvis f.eks. De fleste forespørgsler er kendt, og de anvendte data er mindre end 600TB, kan Oracle være egnet, men hvis dataene forventes at stige ud over det, er Teradata det bedre valg.

Parallelisme

Teradata har ubetinget parallelisme [ix], mens Oracle har Conditional. Det giver Teradata en fordel med OLAP, da ydeevnen er usædvanlig for at opnå et enkelt svar hurtigere end et ikke-parallelt system.Parallelisme bruger flere processorer, der arbejder sammen om at udføre en opgave hurtigt.

For at bruge en analogi af, hvordan parallelisme virker, tænk på en kø i en travl indkøbsforretning, med en kø, der forgrener sig til at adskille køer for hver kassette. Linjen bevæger sig hurtigere på denne måde i stedet for en kø og en til. Jo mere effektiv parallel loading, jo bedre systemets ydeevne.

Teradata har parallelisme i hele sit system, herunder arkitektur, kompleks behandling og dataindlæsning. Forespørgselsindstilling er ikke nødvendig for at behandle anmodninger parallelt, og Teradata afhænger ikke af begrænsninger i søjleområdet eller begrænset datakvantitet, i modsætning til Oracle.

Funktionssammenligninger

Andre omtalte forskelle inkluderer:

Den grafiske brugergrænseflade er langt mere modnet og avanceret i Oracle end i Teradata.

  • Oracle og Teradata understøtter næsten de samme programmeringssprog, undtagen Visual Basic-sprog, hvor Oracle understøtter det, og Teradata gør det ikke.
  • Med operativsystemer kører Oracle på Unix, Linux, Windows, Mac OS X, z / OS, mens Teradata ikke kører på Mac OS X, z / OS.
  • Teradata har væsentligt forbedret komprimeringen, selv om det anses for at være et skridt bag Oracle Exadata's Hybrid Columnar Compression [x].
  • I Sammendrag

Oracle og Teradata er begge modne i produkt og teknologi, men Oracle overstiger mængden af ​​implementeringer i forhold til Teradata.

Da Oracle er mere udbredt end Teradata, har den et rigt sæt værktøjer, hvilket gør det til et bedre valg for udviklere og forretningsbrugere. Virksomhedens brugeropfattelser ser Teradata som for kompleks eller er forbeholdt specialiserede eksperter, derfor er det lettere at finde en dygtig Oracle-bruger eller -udvikler, end det er at finde en Teradata-en.

Sammenligningstabel

Komponent

Teradata Oracle Arkitektur
· Delet Intet · Relationsmodel

· Noder har flere parseringsmotorer og databasemotorer kaldet Access Module Processors < · Delt Alt

· Objektrelationsmodel

· Fælles disk / løst koblet delt hukommelse

· DB-arkitektur til multiple node-databaser

OLAP

Systemdesignet og væsentlig konfiguration er ikke påkrævet.

Installation og konfiguration til OLAP er teknisk og kompleks. OLTP Ikke mulig.
System designet. · Linux · Windows
· Linux · UNIX

· Windows

· Linux

· UNIX

· Mac OS X

· z / OS < Parallelisme

Ubetinget "Always On", designet fra starten.

Betingede og uforudsigelige

Database tabeller Tabeller oprettet i databaserne og diskplads styres af Teradata selv. Tabeller oprettet i tablespaces
tilhørende skema og har pladsudnyttelsesparametre. Databasobjekter · Markør

· Ekstern rutine

· Funktion · Fremgangsmåde

· Trigger

· Datadomæne

· Markør

· Ekstern rutine > · Funktion

· Fremgangsmåde

· Trigger

Indeksbrug

Brug traditionelt ikke mange indeks, da parallelarkitekturen fokuserer på krav til gennemløbsevne.

Stol på indekser, da OLTP-arbejdsbyrde har brug for hurtige adgangsveje.

Interface

· SQL · SQL · GUI
Datatyper String · CHAR

· CLOB

· VARCHAR
· CHAR > 900> · BYTE · VARBYTE

· BFILE

· LONGRAW

· RAW

Dato / Tid

· TIME

· DATO

· TIMESTAMP

· DATO · TIMESTAMP

Samlet brugerrangering (IT Central Station survey) [xi]

Tredje

Først