OLTP vs. OLAP – Unterschied zwischen ihnen

Hauptunterschied zwischen OLTP- und OLAP-Datenbanken

Online Analytical Processing (OLAP) ist eine Kategorie von Softwaretools, die in einer Datenbank gespeicherte Daten analysieren, während Online Transaction Processing (OLTP) transaktionsorientierte Anwendungen in einer dreistufigen Architektur unterstützt.
OLAP schafft eine einzige Plattform für alle Arten von Geschäftsanalyseanforderungen, einschließlich Planung, Budgetierung, Prognose und Analyse, während OLTP für die Verwaltung alltäglicher Transaktionen einer Organisation nützlich ist.
OLAP zeichnet sich durch ein großes Datenvolumen aus, während OLTP durch eine große Anzahl kurzer Online-Transaktionen gekennzeichnet ist.
In OLAP wird ein Data Warehouse auf einzigartige Weise erstellt, damit es verschiedene Datenquellen zum Aufbau einer konsolidierten Datenbank integrieren kann, während OLTP traditionell verwendet wird DBMS.

Was ist OLAP?

Online Analytical Processing, eine Kategorie von Softwaretools, die die Analyse von Daten für Geschäftsentscheidungen ermöglichen. OLAP-Systeme Ermöglichen Sie Benutzern die gleichzeitige Analyse von Datenbankinformationen aus mehreren Datenbanksystemen.

Das primäre Ziel ist die Datenanalyse und nicht die Datenverarbeitung.

Was ist OLTP?

Online-Transaktionsverarbeitung, kurz bekannt als OLTP unterstützt transaktionsorientierte Anwendungen in einer 3-Schichten-Architektur. OLTP verwaltet die täglichen Transaktionen einer Organisation.

Das primäre Ziel ist die Datenverarbeitung und nicht die Datenanalyse

Beispiel für OLAP

Jedes Datawarehouse-System ist ein OLAP-System. OLAP wird wie folgt verwendet

Ein Unternehmen könnte seine Mobiltelefonverkäufe im September mit den Verkäufen im Oktober vergleichen und diese Ergebnisse dann mit einem anderen Standort vergleichen, der möglicherweise in einer separaten Datenbank gespeichert ist.
Amazon analysiert die Käufe seiner Kunden, um eine personalisierte Homepage mit Produkten zu erstellen, die für den Kunden wahrscheinlich von Interesse sind.

Beispiel eines OLTP-Systems

Ein Beispiel für ein OLTP-System ist ein Geldautomat. Nehmen wir an, ein Paar hat ein gemeinsames Konto bei einer Bank. Eines Tages kommen beide gleichzeitig zu verschiedenen Geldautomaten und wollen den gesamten Betrag abheben, der auf ihrem Bankkonto ist.

Allerdings kann die Person, die den Authentifizierungsprozess zuerst abschließt, Geld erhalten. In diesem Fall stellt das OLTP-System sicher, dass der abgehobene Betrag niemals höher ist als der auf der Bank vorhandene Betrag. Der Schlüssel hier ist, dass OLTP-Systeme für optimiert sind Transaktionale Überlegenheit statt Datenanalyse.

Weitere Beispiele für OLTP-Anwendungen sind:

Online-Banking
Online-Buchung von Flugtickets
Senden einer SMS
Auftragserfassung
Fügen Sie ein Buch zum Warenkorb hinzu

Unterschied zwischen OLTP und OLAP

Nachfolgend ist der Unterschied zwischen OLAP und OLTP im Data Warehouse aufgeführt:

Parameter	OLTP	OLAP
Prozess	Es handelt sich um ein Online-Transaktionssystem. Es verwaltet Datenbankänderungen.	OLAP ist ein Online-Analyse- und Datenabrufprozess.
Charakteristisch	Es ist durch eine große Anzahl kurzer Online-Transaktionen gekennzeichnet.	Es zeichnet sich durch ein großes Datenvolumen aus.
Funktionalität	OLTP ist ein Online-Datenbank-Änderungssystem.	OLAP ist ein Online-Datenbankabfrageverwaltungssystem.
Method	OLTP verwendet traditionelles DBMS.	OLAP nutzt das Data Warehouse.
Abfrage	Informationen aus der Datenbank einfügen, aktualisieren und löschen.	Meist ausgewählte Operationen
Tisch	Tabellen in der OLTP-Datenbank sind normalisiert.	Tabellen in der OLAP-Datenbank sind nicht normalisiert.
Quelle	OLTP und seine Transaktionen sind die Datenquellen.	Verschiedene OLTP-Datenbanken werden zur Datenquelle für OLAP.
Daten-Management Integrity	Die OLTP-Datenbank muss die Datenintegritätsbeschränkung einhalten.	Die OLAP-Datenbank wird nicht häufig geändert. Daher ist die Datenintegrität kein Problem.
Reaktionszeit	Die Reaktionszeit beträgt Millisekunden.	Reaktionszeit in Sekunden bis Minuten.
Datenqualität	Die Daten in der OLTP-Datenbank sind immer detailliert und organisiert.	Die Daten im OLAP-Prozess sind möglicherweise nicht organisiert.
Nützlichkeit	Es hilft bei der Steuerung und Ausführung grundlegender Geschäftsaufgaben.	Es hilft bei der Planung, Problemlösung und Entscheidungsunterstützung.
Produktion	Lese-/Schreibvorgänge zulassen.	Nur lesen und selten schreiben.
Publikum	Es handelt sich um einen marktorientierten Prozess.	Es handelt sich um einen kundenorientierten Prozess.
Abfragetyp	Abfragen in diesem Prozess sind standardisiert und einfach.	Komplexe Abfragen mit Aggregationen.
Back-up	Vollständige Sicherung der Daten kombiniert mit inkrementellen Backups.	OLAP benötigt nur von Zeit zu Zeit ein Backup. Backup ist im Vergleich zu OLTP nicht wichtig
Design	DB-Design ist anwendungsorientiert. Beispiel: Änderungen des Datenbankdesigns in Branchen wie Einzelhandel, Fluggesellschaft, Banken usw.	DB-Design ist themenorientiert. Beispiel: Änderungen des Datenbankdesigns mit Themen wie Vertrieb, Marketing, Einkauf usw.
Benutzertyp	Es wird von datenkritischen Benutzern wie Sachbearbeitern, DBAs und Datenbankexperten verwendet.	Wird von Datenwissensbenutzern wie Mitarbeitern, Managern und CEOs verwendet.
Sinn	Entwickelt für Geschäftsabläufe in Echtzeit.	Entwickelt für die Analyse von Geschäftskennzahlen nach Kategorie und Attributen.
Leistungsmessung	Der Transaktionsdurchsatz ist die Leistungsmetrik	Der Abfragedurchsatz ist die Leistungsmetrik.
Anzahl der Nutzer	Diese Art von Datenbankbenutzern ermöglicht Tausende von Benutzern.	Diese Art von Database erlaubt nur Hunderte von Benutzern.
Produktivität	Es trägt dazu bei, den Self-Service und die Produktivität der Benutzer zu steigern	Helfen Sie dabei, die Produktivität der Geschäftsanalysten zu steigern.
Herausforderung	Data Warehouses waren in der Vergangenheit ein Entwicklungsprojekt, dessen Aufbau sich als kostspielig erweisen konnte.	Ein OLAP-Cube ist kein offenes SQL Server-Data Warehouse. Daher sind technische Kenntnisse und Erfahrung für die Verwaltung des OLAP-Servers unerlässlich.
Prozess	Es liefert schnelle Ergebnisse für täglich verwendete Daten.	Dadurch wird sichergestellt, dass die Antwort auf die Anfrage durchweg schneller erfolgt.
Charakteristisch	Es ist einfach zu erstellen und zu warten.	Damit kann der Benutzer mithilfe einer Tabellenkalkulation eine Ansicht erstellen.
Design	OLTP ist auf schnelle Reaktionszeiten und geringe Datenredundanz ausgelegt und normalisiert.	Ein Data Warehouse wird auf einzigartige Weise erstellt, damit es verschiedene Datenquellen zum Aufbau einer konsolidierten Datenbank integrieren kann

Vorteile der Nutzung von OLAP-Diensten

OLAP erstellt eine einzige Plattform für alle Arten von Geschäftsanalyseanforderungen, einschließlich Planung, Budgetierung, Prognose und Analyse.
Der Hauptvorteil von OLAP ist die Konsistenz von Informationen und Berechnungen.
Wenden Sie ganz einfach Sicherheitsbeschränkungen für Benutzer und Objekte an, um Vorschriften einzuhalten und vertrauliche Daten zu schützen.

Vorteile der OLTP-Methode

Es verwaltet die täglichen Transaktionen einer Organisation.
OLTP erweitert den Kundenstamm eines Unternehmens durch die Vereinfachung einzelner Prozesse.

Nachteile des OLAP-Dienstes

Implementierung und Wartung sind von IT-Experten abhängig, da die herkömmlichen OLAP-Tools ein kompliziertes Modellierungsverfahren erfordern.
Damit OLAP-Tools effektiv arbeiten können, ist die Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitern verschiedener Abteilungen erforderlich, was jedoch nicht immer möglich ist.

Nachteile der OLTP-Methode

If OLTP Wenn das System mit Hardwarefehlern konfrontiert wird, werden Online-Transaktionen stark beeinträchtigt.
OLTP-Systeme ermöglichen es mehreren Benutzern, gleichzeitig auf dieselben Daten zuzugreifen und diese zu ändern, was oft zu beispiellosen Situationen führte.

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