OLTP vs. OLAP:Ein umfassender Vergleich

Einführung

OLTP und OLAP sind Online-Verarbeitungssysteme, die helfen, Daten in Informationen umzuwandeln. OLTP befasst sich mit Datentransaktionen , während sich OLAP mit der Datenanalyse befasst . Obwohl es Unterschiede gibt, besteht die Hauptidee darin, die beiden Prozesse zu verwenden, um eine stabile Data-Warehouse-Architektur zu bilden.

In diesem Artikel werden die Hauptunterschiede zwischen OLTP- und OLAP-Systemen und die Verwendung der beiden bei der Datenverarbeitung erläutert.

OLTP vs. OLAP:Definitionen

Der erste Schritt zum Verständnis des Hauptunterschieds zwischen OLTP- und OLAP-Systemen besteht darin, zu wissen, wie man beide definiert. Die Definitionen helfen auch dabei, die Hauptmerkmale jedes Verarbeitungssystems zu beschreiben.

OLTP (Online-Transaktionsverarbeitung)

OLTP ist die Abkürzung für Online Transaction Processing . Das System liefert Daten direkt von der Quelle an einen dedizierten Speicherserver. Die Hauptmerkmale von OLTP sind:

• Häufige Abfrageverarbeitung . Das Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Daten sind alltägliche Aufgaben in einer OLTP-Datenbank.
• Schnelle Transaktionen . Das System befasst sich ständig mit kurzen und häufigen Transaktionen, um mit den aktuellsten Informationen auf dem Laufenden zu bleiben.
• Datenintegrität . Im Falle eines Fehlers sind Rollback-Segmente entscheidend, um die Datenintegrität und -konsistenz zu wahren. Die Stabilität des Informationsflusses ist durch Datenbanknormalisierung bis mindestens zur dritten Normalform (3NF) möglich.

Insgesamt bietet das OLTP-Systemdesign eine sofortige Reaktion auf einfache Geschäftsprozesse und Benutzeranfragen über eine relationale Datenbank.

OLAP (Online Analytical Processing)

OLAP ist die Abkürzung für Online Analytical Processing . Die Methode nimmt Daten, die von einem OLTP-System gesammelt wurden, und bereitet sie für Analysezwecke auf. Die Hauptmerkmale eines OLAP-Systems sind:

• Kleineres Abfragevolumen . Die Auswahl mehrdimensionaler Daten ist eine häufige Aufgabe in einer OLAP-Datenbank.
• Komplexe Transaktionen . Das System verarbeitet historische Daten und bewältigt analytische Aufgaben in großen Mengen. Der Schwerpunkt liegt auf der schnellen Ausführung komplexer Abfragen für Entscheidungsprozesse.
• Abfragegeschwindigkeit . Datenbank-Denormalisierungstechniken helfen, die Abfragegeschwindigkeit mit OLAP-Datenbanken zu verbessern. Obwohl der Informationsabruf schnell ist, sind Dateninkonsistenzen vorhanden.

Das OLAP-System bietet schnelle Antworten auf komplexe und multidimensionale Workloads, die typischerweise in einem Data Warehouse benötigt werden.

OLTP vs. OLAP:Vergleich

OLTP und OLAP unterscheiden sich in der Funktionalität. Die OLAP-Datenbanksysteme wurden mit dem Aufkommen von Big Data und Analysen immer beliebter. Die beiden Systeme funktionieren am besten, wenn sie über die ETL-Schicht (Extrahieren, Transformieren, Laden) verbunden sind.

In der folgenden Tabelle sind die Hauptunterschiede zwischen den beiden Verarbeitungstechniken aufgeführt:

	OLTP	OLAP
steht für	Online-Transaktionsverarbeitung	Analytische Online-Verarbeitung
Funktionalität	Ändert und schreibt häufig Daten	fragt Daten ab, schreibt selten
Hauptfunktion	Niedrige Latenz	Hoher Durchsatz
Abfragen	INSERT , UPDATE , DELETE	SELECT
Abfragekomplexität	Einfach und standardisiert	Komplex und spezialisiert
Normalisierung	Normalisiert	Nicht normalisiert oder denormalisiert
Datenbankarchitektur	Traditionell	Datawarehouse
Design	Branchenorientiert	Themenorientiert
Integrität	Häufig geändert und gewartet	Nicht oft geändert oder gewartet
Datenredundanz	Niedrig	Hoch
Verfügbarkeit	Hohe Verfügbarkeit	Geringe Verfügbarkeit
Speichergröße	Klein, wenn Daten archiviert werden	Große Datenbankserver
Anzahl der Nutzer	Tausende	Hunderte
Produktivität	Kurzfristige und tägliche Ziele	Langfristige Ziele
Leistungsmesswert	Transaktionsdurchsatz	Abfragedurchsatz
Antwortzeit	Millisekunden	Sekunden in Minuten
Verwendet für	Grundlegende Geschäftsaufgaben in großen Mengen	Planung, analytische Aufgaben, Entscheidungsfindung
Verwendet von	Angestellte, Administratoren und datenkritische Sektoren	Datenwissenschaftler, Marketing und Entscheidungsträger
Zielgruppe	Marktorientierte Informationen	Kundenorientierte Informationen

OLTP-Anwendungsfälle

OLTP-Systeme sind in fast jedem verbraucherorientierten System vorhanden. Einige der alltäglichen Anwendungsfälle für die Transaktionsverarbeitung sind:

• Geldautomat und Online-Banking . Tägliche Abhebungen und Zahlungen stellen einfache alltägliche Transaktionen dar, die von OLTP-Systemen unterstützt werden.
• Zahlungsabwicklung. Sowohl Online- als auch In-Store-Zahlungen sind Transaktionsvorgänge, unabhängig davon, ob es sich um eine Debit- oder Kreditkarte handelt.
• Online-Buchung . Jedes Reservierungs-, Ticketing- und Buchungssystem erfordert OLTP-Methoden und -Spezifikationen.
• Aufzeichnungen . Unabhängig davon, ob es sich um medizinische, schulische, Bestandskontroll- oder Kundendienst-Ticketsysteme handelt, die Führung von Aufzeichnungen ist ein Prozess, der schnell verwaltet werden muss.

OLAP-Anwendungsfälle

Ein OLAP-System findet sich in jeder Branche, die von der Datenanalyse profitiert. Häufig findet die analytische Verarbeitung Verwendung in:

• Trendanalyse . OLAP-Systeme unterstützen die Entscheidungsfindung mit statistischer Analyse von Trends in vielen Branchen, vom Gesundheitswesen bis zum Einzelhandel.
• Kundenverhalten . Verschiedene Dimensionen von Kundeninformationen, wie geografische oder demografische Daten, helfen dabei, das Kundenverhalten für E-Commerce-Branchen zu bestimmen.
• Landwirtschaft . Eine neuere und höchst spannende Anwendung findet sich im Agrarsektor. Riesige Informationsmengen, die mit Edge-Computing verarbeitet werden, helfen bei der Erstellung von Berichten für ländliche Unternehmen.

Vor- und Nachteile von OLTP

OLTP ist systemorientiert auf eine hohe Anzahl einfacher Transaktionen mit sofortigen Antworten. Die Transaktionsdatenverarbeitungstechnik hat bestimmte Vor- und Nachteile.

Vorteile

Einige Vorteile der Verwendung von OLTP sind:

• Parallelität. Ein hohes Transaktionsvolumen von zahlreichen Benutzern erfordert ein hohes Maß an Parallelität.
• Atomizität. Entweder findet eine ganze Transaktion statt, oder es passiert nichts. Das System ist immun gegen Teilaktualisierungen und Informationsverlust.
• Geschwindigkeit. Alle auftretenden Transaktionen sind einfach. Ständige Updates erfordern Reaktionszeiten von weniger als einer Sekunde.

Nachteile

Zu den Nachteilen von OLTP gehören:

• Ausfallzeit. Jede Ausfallzeit verursacht einen Engpass in der hohen Anzahl von Anfragen. Die Systeme müssen Hochverfügbarkeitslösungen verwenden.
• Sicherheit. Beim Umgang mit personenbezogenen Daten hat die Sicherheit oberste Priorität. OLTP erfordert ein hohes Maß an Sicherheit, was bei der großen Anzahl von Transaktionen schwer zu handhaben ist.
• Volumen anfordern. Die schiere Anzahl der Anfragen ist überwältigend. Die Menge an Rohdaten erfordert ein Team von Datenexperten, um umsetzbare Informationen zu finden.

Vor- und Nachteile von OLAP

OLAP konzentriert sich auf Data-Discovery-Prozesse und Multidimensionalität. Der analytische Ansatz zur Datenbankanalyse hat sowohl Vor- als auch Nachteile.

Vorteile

Die Gesamtvorteile der Verwendung eines OLAP-Systems sind:

• Umfassend. Komplexe Abfragen auf multidimensionale Daten liefern einen breiten Überblick über Informationen aus verschiedenen Datenbanken.
• Unterstützung bei der Entscheidungsfindung. Mit Hilfe von Stern- und Schneeflockenschemata bietet das OLAP-System die für Entscheidungsunterstützungssysteme erforderliche Flexibilität.
• Flache Lernkurve. Die Endbenutzer von OLAP-basierten Systemen benötigen wenig bis gar keine technische Schulung.

Nachteile

Einige der Schwächen in OLAP-Systemen sind:

• Datenredundanz . Aufgrund der Denormalisierung ist ein hohes Maß an Datenredundanz vorhanden.
• Speicherskalierbarkeit. Das System erfordert eine skalierbare Speicherlösung, wenn das Informationssystem wächst.
• Berechnungsfähigkeiten. Da nichttechnische Fachleute OLAP-Systeme verwenden, fehlt es den Rechenressourcen an Leistung. Häufig werden Software und Tools von Drittanbietern benötigt, um komplexe Berechnungen durchzuführen.