OLTP と OLAP – それらの違い
OLTP データベースと OLAP データベースの主な違い
- オンライン分析処理 (OLAP) は、データベースに保存されたデータを分析するソフトウェア ツールのカテゴリです。一方、オンライン トランザクション処理 (OLTP) は、3 層アーキテクチャでトランザクション指向のアプリケーションをサポートします。
- OLAP は、計画、予算編成、予測、分析を含むあらゆる種類のビジネス分析ニーズに対応する単一のプラットフォームを作成します。一方、OLTP は組織の日常的なトランザクションの管理に役立ちます。
- OLAP は大量のデータが特徴ですが、OLTP は多数の短いオンライン トランザクションが特徴です。
- OLAP では、統合データベースを構築するためにさまざまなデータ ソースを統合できるように独自にデータ ウェアハウスが作成されますが、OLTP では従来のデータ ウェアハウスが使用されます。 DBMS.
OLAPとは?
オンライン分析処理。ビジネス上の意思決定のためのデータ分析を提供するソフトウェア ツールのカテゴリ。 OLAP システム ユーザーは複数のデータベース システムからのデータベース情報を一度に分析できます。
主な目的はデータ分析であり、データ処理ではありません.
OLTP とは何ですか?
オンライン トランザクション処理は、略称として知られています。 OLTP 3 層アーキテクチャでトランザクション指向アプリケーションをサポートします。OLTP は組織の日常的なトランザクションを管理します。
主な目的はデータ分析ではなくデータ処理です
OLAPの例
データウェアハウス システムはすべて OLAP システムです。 OLAPの用途は以下の通りです
- 企業は、XNUMX 月の携帯電話の売上と XNUMX 月の売上を比較し、その結果を別のデータベースに保存されている別の場所と比較する場合があります。
- Amazon は、顧客の購入を分析して、顧客が興味を持ちそうな製品を掲載したパーソナライズされたホームページを作成します。
OLTPシステムの例
OLTP システムの例としては、ATM センターが挙げられます。ある夫婦が銀行に共同口座を持っているとします。ある日、両者が同時に異なる ATM センターに行き、銀行口座にある全額を引き出そうとします。
ただし、先に認証手続きを完了した人がお金を受け取ることができます。 この場合、OLTP システムは、引き出し金額が銀行にある金額を超えないことを確認します。 ここで注目すべき重要な点は、OLTP システムが最適化されているということです。 データ分析ではなくトランザクションの優位性を重視します。
OLTP アプリケーションの他の例は次のとおりです。
- オンラインバンキング
- オンライン航空券予約
- テキストメッセージの送信
- 注文入力
- 本をショッピング カートに追加する
OLTPとOLAPの違い
データ ウェアハウスにおける OLAP と OLTP の違いは次のとおりです。
Parameters | OLTP | OLAP |
---|---|---|
プロセス | オンライン取引システムです。 データベースの変更を管理します。 | OLAP は、オンライン分析およびデータ取得プロセスです。 |
特性 | 多数の短いオンライン取引が行われることが特徴です。 | データ量が多いのが特徴です。 |
Functionality | OLTP は、オンラインのデータベース変更システムです。 | OLAP は、オンライン データベース クエリ管理システムです。 |
方法 | OLTP は従来の DBMS を使用します。 | OLAP はデータ ウェアハウスを使用します。 |
クエリー | データベースから情報を挿入、更新、削除します。 | 主に選択操作 |
表 | OLTP データベースのテーブルは正規化されています。 | OLAP データベースのテーブルは正規化されていません。 |
ソース | OLTP とそのトランザクションがデータのソースです。 | さまざまな OLTP データベースが OLAP のデータ ソースになります。 |
Rescale データ Integrity | OLTP データベースはデータ整合性制約を維持する必要があります。 | OLAP データベースは頻繁には変更されません。 したがって、データの整合性は問題になりません。 |
応答時間 | 応答時間はミリ秒単位です。 | 応答時間は数秒から数分です。 |
データ品質 | OLTP データベース内のデータは常に詳細に整理されています。 | OLAPプロセス内のデータが整理されていない可能性があります。 |
使いやすさ | 基本的なビジネス タスクの制御と実行に役立ちます。 | 計画、問題解決、意思決定のサポートに役立ちます。 |
Opera生産 | 読み取り/書き込み操作を許可します。 | 読むだけで、ほとんど書きません。 |
Audience | これは市場志向のプロセスです。 | これは顧客志向のプロセスです。 |
クエリの種類 | このプロセスのクエリは標準化されており、シンプルです。 | 集計を伴う複雑なクエリ。 |
バックアップ | データの完全なバックアップと増分バックアップを組み合わせます。 | OLAP では時々バックアップが必要になるだけです。 OLTPに比べてバックアップは重要ではない |
設計 | DB設計はアプリケーション指向です。 例: 小売、航空会社、銀行などの業界に応じてデータベースの設計が変わります。 | DB 設計はサブジェクト指向です。 例: 販売、マーケティング、購買などのテーマに応じてデータベースの設計が変更されます。 |
ユーザータイプ | これは、事務員、DBA、データベース専門家などのデータを重視するユーザーによって使用されます。 | 従業員、マネージャー、CEO などのデータ知識ユーザーが使用します。 |
目的 | リアルタイムのビジネス運用向けに設計されています。 | カテゴリおよび属性ごとにビジネス指標を分析するために設計されています。 |
パフォーマンスメトリック | トランザクションのスループットはパフォーマンスの指標です | クエリのスループットはパフォーマンスの指標です。 |
ユーザー数 | この種類のデータベース ユーザーには、数千人のユーザーが許可されます。 | この種の データベース 数百人のユーザーのみを許可します。 |
生産性 | ユーザーのセルフサービスと生産性の向上に役立ちます | ビジネス アナリストの生産性の向上に役立ちます。 |
課題 | データ ウェアハウスは歴史的に、構築に費用がかかる可能性のある開発プロジェクトでした。 | OLAP キューブは、オープンな SQL サーバー データ ウェアハウスではありません。 したがって、OLAP サーバーを管理するには、技術的な知識と経験が不可欠です。 |
プロセス | 毎日使用されるデータに対して迅速な結果を提供します。 | これにより、クエリへの応答が一貫して速くなります。 |
特性 | 作成と保守が簡単です。 | これにより、ユーザーはスプレッドシートを使用してビューを作成できます。 |
形式 | OLTP は、応答時間が速く、データの冗長性が低いように設計されており、正規化されています。 | データ ウェアハウスは独自に作成され、さまざまなデータ ソースを統合して統合データベースを構築できます。 |
OLAP サービスを使用する利点
- OLAP 計画、予算編成、予測、分析を含む、あらゆる種類のビジネス分析ニーズに対応する単一のプラットフォームを作成します。
- OLAP の主な利点は、情報と計算の一貫性です。
- ユーザーやオブジェクトにセキュリティ制限を簡単に適用して、規制を遵守し、機密データを保護します。
OLTP方式のメリット
- 組織の日々の取引を管理します。
- OLTP は、個々のプロセスを簡素化することで、組織の顧客ベースを拡大します。
OLAPサービスの欠点
- 従来の OLAP ツールでは複雑なモデリング手順が必要なため、実装とメンテナンスは IT プロフェッショナルに依存していました。
- OLAP ツールが効果を発揮するには、さまざまな部門の人々の協力が必要ですが、それが常に可能であるとは限りません。
OLTP方式の欠点
- If OLTP システムにハードウェア障害が発生すると、オンライン トランザクションが深刻な影響を受けます。
- OLTP システムでは、複数のユーザーが同時に同じデータにアクセスして変更することができるため、前例のない状況が何度も発生しました。