OLTP와 OLAP – 차이점
데이비드 카터
OLTP와 OLAP 데이터베이스의 주요 차이점
- OLAP(온라인 분석 처리)는 데이터베이스에 저장된 데이터를 분석하는 소프트웨어 도구의 한 종류이고, OLTP(온라인 트랜잭션 처리)는 3계층 아키텍처에서 트랜잭션 지향 애플리케이션을 지원합니다.
- OLAP는 계획, 예산 책정, 예측 및 분석을 포함하는 모든 유형의 비즈니스 분석 요구 사항을 위한 단일 플랫폼을 생성하는 반면 OLTP는 조직의 일상적인 트랜잭션을 관리하는 데 유용합니다.
- OLAP는 대량의 데이터를 특징으로 하는 반면, OLTP는 대량의 짧은 온라인 거래를 특징으로 합니다.
- OLAP에서는 통합 데이터베이스 구축을 위해 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있도록 데이터 웨어하우스를 고유하게 생성하는 반면, OLTP는 기존의 DBMS.
OLAP이란 무엇입니까?
온라인 분석 처리는 비즈니스 결정을 위한 데이터 분석을 제공하는 소프트웨어 도구 범주입니다. OLAP 시스템 사용자가 한 번에 여러 데이터베이스 시스템의 데이터베이스 정보를 분석할 수 있습니다.
주요 목표는 데이터 처리가 아닌 데이터 분석입니다..
OLTP란 무엇입니까?
줄여서 온라인 거래 처리라고 함 OLTP 3계층 아키텍처에서 트랜잭션 지향 애플리케이션을 지원합니다. OLTP는 조직의 일상적인 트랜잭션을 관리합니다.
주요 목표는 데이터 분석이 아닌 데이터 처리입니다.
OLAP의 예
모든 Datawarehouse 시스템은 OLAP 시스템입니다. OLAP의 용도는 다음과 같습니다
- 회사는 XNUMX월의 휴대폰 판매량을 XNUMX월의 판매량과 비교한 다음 해당 결과를 별도의 데이터베이스에 저장될 수 있는 다른 위치와 비교할 수 있습니다.
- Amazon 고객의 구매 내역을 분석하여 고객이 관심을 가질 만한 상품을 담은 개인화된 홈페이지를 제공합니다.
OLTP 시스템의 예
OLTP 시스템의 한 예는 ATM 센터입니다. 한 부부가 은행에 공동 계좌를 가지고 있다고 가정해 보겠습니다. 어느 날 두 사람 모두 정확히 같은 시간에 다른 ATM 센터에 도착하여 은행 계좌에 있는 전체 금액을 인출하려고 합니다.
단, 먼저 인증 절차를 완료한 사람이 돈을 받을 수 있습니다. 이 경우 OLTP 시스템은 인출 금액이 은행에 있는 금액을 초과하지 않도록 합니다. 여기서 주목해야 할 핵심은 OLTP 시스템이 다음에 최적화되어 있다는 것입니다. 데이터 분석 대신 거래 우월성.
OLTP 애플리케이션의 다른 예는 다음과 같습니다.
- 온라인 뱅킹
- 온라인 항공권 예약
- 문자 메시지 보내기
- 주문 입력
- 장바구니에 책 추가
OLTP와 OLAP의 차이점
다음은 데이터 웨어하우스에서 OLAP와 OLTP의 차이점입니다.
| 파라미터 | OLTP | 올랩 |
|---|---|---|
| 방법 | 온라인 거래 시스템입니다. 데이터베이스 수정을 관리합니다. | OLAP은 온라인 분석 및 데이터 검색 프로세스입니다. |
| 특성 | 단기 온라인 거래가 대량으로 이루어지는 것이 특징입니다. | 데이터의 양이 많은 것이 특징입니다. |
| 기능 | OLTP는 온라인 데이터베이스 수정 시스템입니다. | OLAP은 온라인 데이터베이스 쿼리 관리 시스템입니다. |
| 방법 | OLTP는 전통적인 DBMS를 사용합니다. | OLAP은 데이터 웨어하우스를 사용합니다. |
| 질문 | 데이터베이스에서 정보를 삽입, 업데이트 및 삭제합니다. | 대부분 선택된 작업 |
| 작업대 | OLTP 데이터베이스의 테이블은 정규화됩니다. | OLAP 데이터베이스의 테이블은 정규화되지 않습니다. |
| 출처 | OLTP와 해당 트랜잭션은 데이터 소스입니다. | 다양한 OLTP 데이터베이스가 OLAP용 데이터 소스가 됩니다. |
| Data Integrity | OLTP 데이터베이스는 데이터 무결성 제약 조건을 유지해야 합니다. | OLAP 데이터베이스는 자주 수정되지 않습니다. 따라서 데이터 무결성은 문제가 되지 않습니다. |
| 응답 시간 | 응답 시간은 밀리초 단위입니다. | 응답 시간은 초에서 분 단위입니다. |
| 데이터 품질 | OLTP 데이터베이스의 데이터는 항상 상세하고 구성되어 있습니다. | OLAP 프로세스의 데이터가 구성되지 않을 수 있습니다. |
| 유용성 | 기본적인 비즈니스 작업을 제어하고 실행하는 데 도움이 됩니다. | 계획, 문제 해결 및 의사 결정 지원에 도움이 됩니다. |
| Opera기 | 읽기/쓰기 작업을 허용합니다. | 읽기만 하고 거의 쓰지 않습니다. |
| 오디언스 (Audience) | 이는 시장 지향적인 프로세스입니다. | 고객 중심 프로세스입니다. |
| 쿼리 유형 | 이 프로세스의 쿼리는 표준화되고 간단합니다. | 집계를 포함하는 복잡한 쿼리. |
| 백업 | 증분 백업과 결합된 데이터의 전체 백업입니다. | OLAP에는 수시로 백업만 필요합니다. OLTP에 비해 백업은 중요하지 않습니다. |
| 디자인 | DB 설계는 애플리케이션 지향적입니다. 예: 소매, 항공, 은행 등과 같은 산업에 따른 데이터베이스 설계 변경 | DB 설계는 주제 중심입니다. 예: 영업, 마케팅, 구매 등 주제에 따른 데이터베이스 디자인 변경 |
| 사용자 유형 | 사무원, DBA 및 데이터베이스 전문가와 같은 데이터 중요한 사용자가 사용합니다. | 작업자, 관리자, CEO 등 데이터 지식 사용자가 사용합니다. |
| 목적 | 실시간 비즈니스 운영을 위해 설계되었습니다. | 카테고리 및 속성별 비즈니스 측정 분석을 위해 설계되었습니다. |
| 성능 지표 | 트랜잭션 처리량은 성능 지표입니다. | 쿼리 처리량은 성능 지표입니다. |
| 사용자 수 | 이러한 종류의 데이터베이스 사용자는 수천 명의 사용자를 허용합니다. | 이런 종류의 데이터베이스 수백 명의 사용자만 허용합니다. |
| 생산성 | 사용자의 셀프 서비스 및 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. | 비즈니스 분석가의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. |
| 과제 | 데이터 웨어하우스는 역사적으로 구축 비용이 많이 드는 개발 프로젝트였습니다. | OLAP 큐브는 개방형 SQL Server 데이터 웨어하우스가 아닙니다. 따라서 OLAP 서버를 관리하기 위해서는 기술적인 지식과 경험이 필수적입니다. |
| 방법 | 매일 사용되는 데이터에 대한 빠른 결과를 제공합니다. | 이를 통해 쿼리에 대한 응답이 지속적으로 더 빨라집니다. |
| 특성 | 생성 및 유지 관리가 쉽습니다. | 이를 통해 사용자는 스프레드시트의 도움으로 보기를 만들 수 있습니다. |
| 스타일 | OLTP는 빠른 응답 시간, 낮은 데이터 중복성을 갖도록 설계되었으며 정규화되었습니다. | 데이터 웨어하우스는 통합 데이터베이스 구축을 위해 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있도록 고유하게 생성됩니다. |
OLAP 서비스 사용의 이점
- 올랩 계획, 예산 책정, 예측 및 분석을 포함하는 모든 유형의 비즈니스 분석 요구 사항을 위한 단일 플랫폼을 만듭니다.
- OLAP의 주요 이점은 정보와 계산의 일관성입니다.
- 사용자와 개체에 대한 보안 제한을 쉽게 적용하여 규정을 준수하고 중요한 데이터를 보호하세요.
OLTP 방식의 장점
- 조직의 일일 트랜잭션을 관리합니다.
- OLTP는 개별 프로세스를 단순화하여 조직의 고객 기반을 확대합니다.
OLAP 서비스의 단점
- 기존 OLAP 도구에는 복잡한 모델링 절차가 필요하기 때문에 구현 및 유지 관리는 IT 전문가에 의존합니다.
- OLAP 도구는 효과적이려면 다양한 부서의 사람들 간의 협력이 필요하지만, 항상 가능한 것은 아닙니다.
OLTP 방식의 단점
- If OLTP 시스템에 하드웨어 오류가 발생하면 온라인 거래가 심각한 영향을 받습니다.
- OLTP 시스템을 사용하면 여러 사용자가 동시에 동일한 데이터에 액세스하고 변경할 수 있어 전례 없는 상황이 여러 번 발생했습니다.
