Cos'è l'OLTP? Definizione, Architecnica, esempio
David Carter
⚡ Riepilogo intelligente
OLTP, o Online Transaction Processing, è un sistema operativo che esegue elevati volumi di transazioni brevi e simultanee in un'architettura a tre livelli, mantenendoping Dati aziendali accurati, coerenti e immediatamente disponibili per le operazioni quotidiane come quelle bancarie e della vendita al dettaglio.
Cos'è l'OLTP?
OLTP (Online Transaction Processing) è un sistema operativo che supporta applicazioni orientate alle transazioni all'interno di un'architettura a tre livelli. Gestisce le transazioni quotidiane di un'organizzazione, concentrandosi sull'elaborazione delle query e sul mantenimento dell'integrità dei dati in ambienti multiaccesso.
L'efficacia di un sistema OLTP si misura dal numero totale di transazioni che elabora al secondo. Per raggiungere questo obiettivo, l'OLTP si basa su un approccio tradizionale. DBMS che mantiene i dati coerenti anche quando molti utenti leggono e scrivono contemporaneamente.
Caratteristiche dell'OLTP
Di seguito sono elencate le caratteristiche principali di un sistema OLTP:
- OLTP utilizza transazioni che includono piccole quantità di dati.
- È possibile accedere facilmente ai dati indicizzati nel database.
- OLTP ha un gran numero di utenti.
- Ha tempi di risposta rapidi.
- I database sono direttamente accessibili agli utenti finali.
- OLTP utilizza uno schema completamente normalizzato per la coerenza del database.
- Il tempo di risposta di un sistema OLTP è breve.
- Esegue rigorosamente solo le operazioni predefinite su un numero limitato di record.
- OLTP memorizza i record degli ultimi giorni o di una settimana.
- Supporta modelli di dati e tabelle complessi.
Nel loro insieme, queste caratteristiche rendono i sistemi OLTP veloci, affidabili e in grado di gestire un elevato numero di utenti simultanei durante le normali operazioni aziendali.
Tipi di query che un sistema OLTP può elaborare
OLTP è un sistema di gestione di database online. Pertanto, supporta query di database come operazioni di inserimento, aggiornamento ed eliminazione, oltre a ricerche rapide di singoli record.
Consideriamo il sistema di punto vendita (POS) di un supermercato. Di seguito sono riportate alcune query di esempio che questo sistema può elaborare:
- Recuperare la descrizione di un particolare prodotto.
- Filtrare tutti i prodotti relativi a un fornitore.
- Ricerca nella cronologia di un cliente.
- Elenco di prodotti con un prezzo inferiore all'importo previsto.
La gestione simultanea di queste richieste da parte di numerosi clienti richiede una progettazione ben strutturata, ed è qui che entra in gioco l'architettura OLTP.
Archistruttura dell'OLTP
L'architettura di un tipico sistema OLTP segue un flusso a livelli, illustrato di seguito e spiegato attraverso i suoi componenti principali:
- Strategia aziendale/impresa: La strategia aziendale si occupa delle problematiche che interessano l'organizzazione nel suo complesso. Nell'ambito dell'OLTP, viene in genere sviluppata ad un livello elevato all'interno dell'azienda, dal consiglio di amministrazione o dal top management.
- Processo di business: Un processo aziendale OLTP è un insieme di attività e compiti che, una volta completati, consentono di raggiungere un obiettivo organizzativo.
- Clienti, Ordini e Prodotti: Il database OLTP memorizza informazioni su prodotti, ordini (transazioni), clienti (acquirenti), fornitori (venditori) e dipendenti.
- Processi ETL: Esso estracEstrae i dati da vari sistemi sorgente RDBMS, li trasforma (applicando concatenazioni, calcoli e così via) e carica i dati elaborati nel sistema di data warehouse.
- Data Mart e Data Warehouse: A DataMart È una struttura o un modello di accesso specifico degli ambienti di data warehouse. Viene utilizzato da OLAP per memorizzare i dati elaborati.
- Data mining, analisi e processo decisionale: I dati archiviati nel data mart e nel data warehouse possono essere utilizzati per data mining, analisi e processo decisionale. Questi dati ti aiutano a scoprire modelli, analizzare dati grezzi e prendere decisioni analitiche per la crescita della tua organizzazione.
Questa architettura a livelli mostra come i dati transazionali acquisiti dai sistemi OLTP alimentano infine i sistemi analitici utilizzati per la creazione di report e il processo decisionale.
Proprietà ACID in OLTP
Poiché i sistemi OLTP elaborano molte transazioni simultanee, dipendono da Proprietà dell'ACIDO per proteggere l'integrità dei dati. ACID sta per AtomIdoneità, coerenza, isolamento e durabilità: ogni transazione OLTP affidabile deve soddisfare tutti e quattro questi requisiti.
- Atomcittà: Una transazione viene trattata come un'unità singola. O viene completata interamente o non viene eseguita affatto, quindi un trasferimento incompleto non può mai essere registrato.
- Consistenza: Ogni transazione sposta il database da uno stato valido a un altro, rispettando tutte le regole e i vincoli.
- Isolamento: Le transazioni simultanee non interferiscono tra loro, quindi le operazioni eseguite simultaneamente producono lo stesso risultato come se fossero eseguite una dopo l'altra.
- Durata: Una volta confermata una transazione, le sue modifiche permangono in modo permanente, anche se il sistema si blocca subito dopo.
Database relazionali come MySQL, Oracle Databasee Microsoft SQL Server Garantiscono queste norme ACID, ed è per questo che rimangono la scelta predefinita per i carichi di lavoro OLTP ad alto volume di transazioni.
Esempio di transazione OLTP
Un classico esempio di sistema OLTP è il bancomat. Supponiamo che una coppia abbia un conto corrente cointestato presso una banca. Un giorno, entrambi si recano contemporaneamente a due bancomat diversi e desiderano prelevare l'intero importo presente sui loro conti.
Tuttavia, la persona che completa per prima il processo di autenticazione sarà in grado di prelevare il denaro. In questo caso, il sistema OLTP garantisce che l'importo prelevato non possa mai superare il saldo presente sul conto bancario. Il punto chiave è che i sistemi OLTP sono ottimizzati per la precisione delle transazioni piuttosto che per l'analisi dei dati.
Altri esempi comuni di sistemi OLTP includono:
- Banca online
- Prenotazione biglietti aerei online
- Invio di un messaggio di testo
- Inserimento ordini
- Aggiungere un libro a un negozioping carrello
OLTP contro OLAP
Sebbene suonino simili, OLTP e OLAP servono a scopi diversi. La tabella seguente spiega le principali differenze tra OLTP e OLAP, incluso il modo in cui OLAP in genere si basa su un data warehouse.
| OLTP | OLAP |
|---|---|
| OLTP è un sistema transazionale online. | OLAP è un processo online di analisi e recupero dati. |
| È caratterizzato da un gran numero di brevi transazioni online. | È caratterizzato da un grande volume di dati. |
| OLTP è un sistema di modifica del database online. | OLAP è un sistema di gestione delle query di database online. |
| OLTP utilizza un DBMS tradizionale. | OLAP utilizza il data warehouse. |
| Consente di inserire, aggiornare ed eliminare informazioni nel database. | Esegue principalmente operazioni selezionate. |
| OLTP e le relative transazioni sono le origini dei dati. | Diversi database OLTP diventano l'origine dei dati per OLAP. |
| Un database OLTP deve mantenere i vincoli di integrità dei dati. | Un database OLAP non viene modificato frequentemente, quindi l'integrità dei dati non rappresenta un problema. |
| Il suo tempo di risposta è espresso in millisecondi. | Il suo tempo di risposta varia da pochi secondi a qualche minuto. |
| I dati in un database OLTP sono sempre dettagliati e organizzati. | I dati in un processo OLAP potrebbero non essere organizzati. |
| Consente operazioni di lettura e scrittura. | Consente solo operazioni di lettura e raramente di scrittura. |
| Si tratta di un processo orientato al mercato. | Si tratta di un processo orientato al cliente. |
| Le query in questo processo sono standardizzate e semplici. | Vengono utilizzate query complesse che implicano aggregazioni. |
| È necessario un backup completo dei dati, combinato con backup incrementali. | OLAP necessita di un backup solo occasionalmente; il backup non è importante rispetto a OLTP. |
| La progettazione dei database è orientata all'applicazione. Ad esempio, la progettazione del database cambia a seconda del settore, come quello della vendita al dettaglio, delle compagnie aeree o del settore bancario. | La progettazione dei database è orientata al soggetto. Ad esempio, la progettazione del database cambia a seconda del soggetto, come vendite, marketing o acquisti. |
| Viene utilizzato da utenti che hanno accesso a dati critici, come impiegati, amministratori di database e professionisti del settore. | Viene utilizzato da chi ha accesso a dati e conoscenze, come lavoratori, manager e amministratori delegati. |
| È progettato per le operazioni aziendali in tempo reale. | È progettato per l'analisi delle metriche aziendali per categoria e attributi. |
| La velocità di elaborazione delle transazioni è la metrica delle prestazioni. | La velocità effettiva delle query è la metrica delle prestazioni. |
| Questo tipo di database consente l'accesso a migliaia di utenti. | Questo tipo di database consente solo poche centinaia di utenti. |
| Contribuisce ad aumentare l'autonomia e la produttività dell'utente. | Contribuisce ad aumentare la produttività degli analisti aziendali. |
| Storicamente, i data warehouse sono stati progetti di sviluppo, la cui realizzazione può rivelarsi costosa. | Un cubo OLAP non è un data warehouse SQL server aperto. Pertanto, la conoscenza tecnica e l'esperienza sono essenziali per la gestione del server OLAP. |
| Fornisce un risultato rapido per i dati utilizzati quotidianamente. | Garantisce che la risposta a una richiesta sia costantemente più rapida. |
| È facile da creare e mantenere. | Consente all'utente di creare una vista con l'aiuto di un foglio di calcolo. |
| OLTP è progettato per avere tempi di risposta rapidi, bassa ridondanza dei dati ed è normalizzato. | Un data warehouse viene creato in modo specifico per integrare diverse fonti di dati al fine di costruire un database consolidato. |
In sintesi, l'OLTP fornisce le basi transazionali in tempo reale, mentre l'OLAP utilizza questi dati per analisi su larga scala.
Vantaggi dell'OLTP
Di seguito sono elencati i principali vantaggi di un sistema OLTP:
- OLTP offre previsioni accurate di ricavi e spese.
- Fornisce una solida base per un'attività o un'organizzazione stabile grazie alla tempestiva modifica di tutte le transazioni.
- OLTP rende le transazioni molto più semplici per conto dei clienti.
- Amplia la base clienti di un'organizzazione accelerando e semplificando i singoli processi.
- OLTP fornisce supporto per database più grandi.
- La partizione dei dati per la manipolazione dei dati è semplice.
- Abbiamo bisogno di OLTP per le attività che vengono eseguite frequentemente dal sistema.
- È utile quando abbiamo bisogno solo di un piccolo numero di record.
- Gestisce le attività che includono l'inserimento, l'aggiornamento o la cancellazione dei dati.
- Si utilizza quando è necessaria coerenza e simultaneità nell'esecuzione delle attività, garantendo una maggiore disponibilità.
Svantaggi dell'OLTP
Ecco i principali svantaggi di un sistema OLTP:
- Se il sistema OLTP deve affrontare guasti hardware, le transazioni online ne risentono gravemente.
- I sistemi OLTP consentono a più utenti di accedere e modificare gli stessi dati contemporaneamente, il che può creare una situazione senza precedenti.
- Se il server si blocca anche solo per pochi secondi, ciò può influire su un gran numero di transazioni.
- Il sistema OLTP richiede un gran numero di dipendenti che lavorano in gruppo per gestire l'inventario.
- I sistemi di elaborazione delle transazioni online non dispongono di metodi adeguati per trasferire autonomamente i prodotti agli acquirenti.
- OLTP rende il database molto più vulnerabile agli hacker e agli intrusi.
- Nelle transazioni B2B, esiste la possibilità che sia gli acquirenti che i fornitori perdano i vantaggi in termini di efficienza offerti dal sistema.
- Il guasto del server può portare a wiping estrarre grandi quantità di dati dal database.
- È possibile eseguire solo un numero limitato di query e aggiornamenti.
Sfide di un sistema OLTP
Nonostante i suoi vantaggi, un sistema OLTP presenta anche alcune sfide:
- Consente a più utenti di accedere e modificare simultaneamente gli stessi dati. Pertanto, richiede tecniche di controllo della concorrenza e di ripristino per evitare situazioni impreviste.
- I dati dei sistemi OLTP non sono adatti al processo decisionale. Per le analisi "what if" o per il processo decisionale è necessario utilizzare i dati dei sistemi OLAP.
