OLAP gegen OLTP

Jan 16 2023

Der Artikel konzentriert sich auf eine kurze Beschreibung von OLAP- und OLTP-Systemen und untersucht, wie sie sich in Bezug auf Zweck, Verarbeitungszeiten, Datenbeschaffung usw. voneinander unterscheiden. Zunächst einmal, was sind OLAP- und OLTP-Systeme? Datenverarbeitungssysteme.

Zunächst einmal, was sind OLAP- und OLTP-Systeme?

Datenverarbeitungssysteme.

Bevor Daten genutzt werden können, müssen sie verarbeitet werden. Innerhalb der Datenwissenschaft gibt es zwei Haupttypen von Datenverarbeitungssystemen – OLTP ( Online Transaction Processing ) und OLAP ( Online Analytical Processing ).

Obwohl OLAP- und OLTP-Systeme unterschiedliche Zwecke und Methoden zur Datenverarbeitung haben, sind beide entscheidend für die Lösung komplexer Geschäftsprobleme.

Wir werden tief in sie eintauchen.

OLTP

OLTP ist ein Datenverarbeitungssystem, das eine große Anzahl von Datenbanktransaktionen gleichzeitig ausführt, normalerweise über das Internet. Wirtschaftliche und finanzielle Transaktionen wie Geldautomaten, Online-Banking, Hotelreservierungen, E-Commerce-Käufe usw. werden alle von OLTP gesteuert. Einige nicht-finanzielle Transaktionen wie das Senden von Textnachrichten und Passwortänderungen werden ebenfalls von OLTP gesteuert. OLTP verwendet relationale Datenbanken , um diese alltäglichen Transaktionen schnell und in großem Umfang abzuwickeln.

OLTP-Systeme erfordern Folgendes:

Verarbeiten Sie große Mengen von CRUD-Vorgängen: hauptsächlich Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen von Daten.
Sollte einen hohen Durchsatz und kurze Reaktionszeiten unterstützen: mit Reaktionszeiten in Nanosekunden (unterstützt eine sehr schnelle Verarbeitung – mit Reaktionszeiten in Millisekunden)
Ermöglichen des gleichzeitigen Zugriffs mehrerer Benutzer auf dieselben Daten bei gleichzeitiger Wahrung der Datenintegrität.
Indizierte Datensätze für schnelles Suchen, Abrufen und Abfragen.
Sollte in der Lage sein , sofort nach oben und unten zu skalieren , um Transaktionsvolumina in Echtzeit zu verwalten.
Die Datensicherheit ist von entscheidender Bedeutung, da diese Systeme hochsensible Kundeninformationen verwalten.
Sollte 24/7/365 verfügbar sein, mit konstanten inkrementellen Backups

Hier kommt OLAP ins Spiel.

OLAP

OLAP ist ein Datenverarbeitungssystem, das komplexe Analysen mit hoher Geschwindigkeit auf großen Unternehmensdatenbanken (Data Warehouse, Data Marts usw.) durchführt. OLAP ermöglicht eine schnelle, flexible multidimensionale Datenanalyse für Business-Intelligence- (BI) und Entscheidungsunterstützungsanwendungen in Data-Warehousing-Implementierungen. Dies liegt daran, dass sie für die Verarbeitung von Workloads mit hohem Lese- und Schreibaufwand ausgelegt sind. OLAP ist ideal für Data Mining, Business Intelligence und komplexe analytische Berechnungen sowie für Geschäftsberichtsfunktionen wie Finanzanalysen, Budgetierung und Verkaufsprognosen.

OLAP-Systeme sind ideal für:

Workloads mit hohem Lese- und Schreibaufwand
Im Spaltenformat gespeicherte Daten für einfachen Zugriff auf große Mengen an Datensätzen
Haben in der Regel erhebliche Speicheranforderungen , da sie eine große Menge an historischen Daten enthalten.

Der Kern von OLAP-Systemen, OLAP-Cubes, sind multidimensionale Array-basierte Datenbanken. Sie helfen dabei, verschiedene Datendimensionen schneller und effizienter als herkömmliche Datenbanken zu analysieren und zu verarbeiten, indem sie das zeilenweise Format herkömmlicher Datenbanken erweitern und Schichten für andere Datendimensionen hinzufügen. Diese historischen, aggregierten Daten werden in Form von Stern- und Schneeflockenschemata gespeichert.

Die folgende Grafik zeigt Verkaufsdaten für ein Unternehmen in mehreren Dimensionen: nach Quartal, nach Region und nach Produkten.

Unterschiede s/w OLAP & OLTP

Zweck

OLAP-Systeme sind darauf ausgelegt, große Mengen multidimensionaler Daten zu verarbeiten und zu analysieren und komplexe Geschäftsentscheidungen zu treffen. Im Gegensatz dazu sind OLTP-Systeme darauf ausgelegt, große Mengen an Transaktionsdaten zu verarbeiten. Sie sind ideal für einfache Einfügungen, Löschungen und Aktualisierungen.

Datenquellen

OLAP-Datenbanken verfügen über mehrdimensionale Schemas, die Abfragen aus mehreren Datensätzen aus historischen und aktuellen Daten unterstützen können. Während OLTP traditionelle relationale Datenbanken verwendet, um Echtzeit-Transaktionsdaten zu verarbeiten. Auch mehrere OLTP-Systeme können die Quelle aggregierter Daten für OLAP bilden.

Geschwindigkeit/Verarbeitungszeit

Die Antwortzeit von OLAP ist um Größenordnungen langsamer als die von OLTP. Da OLAP eine deutlich größere Datenmenge verarbeitet, sind ihre Antwortzeiten langsamer. Während OLTP-Systeme mit Echtzeitdaten umgehen, haben sie Reaktionszeiten, die in Millisekunden gemessen werden.

Sicherungen

OLAP-Systeme erfordern weniger häufige Sicherungen, da aktuelle Daten nicht geändert werden. Im Gegensatz dazu erfordern OLTP-Systeme aufgrund der Natur von OLTP als Transaktionsverarbeitungstool ständige Backups.