OLTP란 무엇입니까? 정의, Archi강의, 예시

OLTP란 무엇입니까?

OLTP 3계층 아키텍처에서 트랜잭션 지향 애플리케이션을 지원하는 운영 체제입니다. 조직의 일상적인 트랜잭션을 관리합니다. OLTP는 기본적으로 쿼리 처리, 다중 액세스 환경에서 데이터 무결성 유지, 초당 총 트랜잭션 수로 측정되는 효과에 중점을 둡니다. OLTP의 전체 형태는 온라인 트랜잭션 처리입니다.

OLTP의 특징

OLTP의 중요한 특징은 다음과 같습니다.

OLTP는 소량의 데이터를 포함하는 트랜잭션을 사용합니다.
데이터베이스의 인덱싱된 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
OLTP에는 많은 수의 사용자가 있습니다.
응답 시간이 빠릅니다.
데이터베이스는 최종 사용자가 직접 액세스할 수 있습니다.
OLTP는 데이터베이스 일관성을 위해 완전히 정규화된 스키마를 사용합니다.
OLTP 시스템의 응답 시간은 짧습니다.
소수의 레코드에 대해서만 미리 정의된 작업을 엄격하게 수행합니다.
OLTP는 지난 며칠 또는 일주일 동안의 기록을 저장합니다.
복잡한 데이터 모델과 테이블을 지원합니다.

OLTP 시스템이 처리할 수 있는 쿼리 유형

OLTP 시스템은 온라인 데이터베이스 변경 시스템입니다. 따라서 데이터베이스에서 정보 삽입, 업데이트, 삭제 등의 데이터베이스 쿼리를 지원합니다.

슈퍼마켓의 판매 시점 관리 시스템을 생각해 보면, 이 시스템이 처리할 수 있는 샘플 쿼리는 다음과 같습니다.

특정 제품에 대한 설명을 검색합니다.
공급업체와 관련된 모든 제품을 필터링합니다.
고객 기록을 검색합니다.
예상 금액보다 가격이 낮은 상품을 등록합니다.

ArchiOLTP의 강의

OLTP의 아키텍처는 다음과 같습니다.

비즈니스/기업 전략: 기업 전략은 조직 전체에 영향을 미치는 문제를 다룹니다. OLTP에서는 일반적으로 이사회 또는 최고 경영진이 회사 내 높은 수준에서 개발합니다.
비즈니스 프로세스: OLTP 비즈니스 프로세스는 일단 완료되면 조직의 목표를 달성하게 될 일련의 활동 및 작업입니다.
고객, 주문 및 제품: OLTP 데이터베이스는 제품, 주문(거래), 고객(구매자), 공급자(판매자) 및 직원에 대한 정보를 저장합니다.
ETL 프로세스: 다양한 RDBMS 소스 시스템에서 데이터를 분리한 다음 데이터를 변환(예: 연결, 계산 등 적용)하고 처리된 데이터를 데이터 웨어하우스 시스템에 로드합니다.
데이터 마트 및 데이터 웨어하우스: A 데이터 마트 데이터 웨어하우스 환경에 특정한 구조/액세스 패턴입니다. OLAP에서 처리된 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
데이터 마이닝, 분석 및 의사 결정: 데이터 마트, 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터를 다음 용도로 사용할 수 있습니다. 데이터 마이닝, 분석 및 의사 결정. 이 데이터는 데이터 패턴을 발견하고, 원시 데이터를 분석하고, 조직의 성장을 위한 분석 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

OLTP 트랜잭션의 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 데이터 분석보다는 트랜잭션 우위에 최적화되어 있다는 것입니다.

OLTP 시스템의 다른 예는 다음과 같습니다.

온라인 뱅킹
온라인 항공권 예약
문자 메시지 보내기
주문 입력
장바구니에 책 추가

OLTP와 OLAP

OLTP와 OLAP의 중요한 차이점은 다음과 같습니다.

OLTP	올랩
OLTP는 온라인 거래 시스템입니다.	올랩 온라인 분석 및 데이터 검색 프로세스입니다.
단기 온라인 거래가 대량으로 이루어지는 것이 특징입니다.	데이터의 양이 많은 것이 특징입니다.
OLTP는 온라인 데이터베이스 수정 시스템입니다.	OLAP은 온라인 데이터베이스 쿼리 관리 시스템입니다.
OLTP는 전통적인 방식을 사용합니다. DBMS.	OLAP은 다음을 사용합니다. 데이터웨어 하우스.
데이터베이스에서 정보를 삽입, 업데이트 및 삭제합니다.	대부분 선택된 작업
OLTP와 해당 트랜잭션은 데이터 소스입니다.	다양한 OLTP 데이터베이스가 OLAP용 데이터 소스가 됩니다.
OLTP 데이터베이스는 데이터 무결성 제약 조건을 유지해야 합니다.	OLAP 데이터베이스는 자주 수정되지 않습니다. 따라서 데이터 무결성은 문제가 되지 않습니다.
응답 시간은 밀리초 단위입니다.	응답 시간은 초에서 분 단위입니다.
OLTP 데이터베이스의 데이터는 항상 상세하고 구성되어 있습니다.	OLAP 프로세스의 데이터가 구성되지 않았을 수 있습니다.
읽기/쓰기 작업을 허용합니다.	읽기만 하고 거의 쓰지 않습니다.
이는 시장 지향적 프로세스입니다.	고객 중심 프로세스입니다.
이 프로세스의 쿼리는 표준화되고 간단합니다.	집계를 포함하는 복잡한 쿼리.
증분 백업과 결합된 데이터의 전체 백업입니다.	OLAP에는 수시로 백업만 필요합니다. OLTP에 비해 백업은 중요하지 않습니다.
DB 설계는 애플리케이션 중심의 예입니다. 소매, 항공, 은행 등과 같은 업계에 따라 데이터베이스 설계가 변경됩니다.	DB 설계는 주제 중심입니다. 예: 영업, 마케팅, 구매 등 주제에 따른 데이터베이스 디자인 변경
사무원, DBA 및 데이터베이스 전문가와 같은 데이터 중요한 사용자가 사용합니다.	직장인, 관리자, CEO 등 데이터 지식 사용자가 사용합니다.
이는 실시간 비즈니스 운영을 위해 설계되었습니다.	카테고리별, 속성별 비즈니스 측정 분석을 위해 설계되었습니다.
트랜잭션 처리량은 성능 지표입니다.	쿼리 처리량은 성능 지표입니다.
이러한 종류의 데이터베이스 사용자는 수천 명의 사용자를 허용합니다.	이러한 종류의 데이터베이스에는 수백 명의 사용자만 허용됩니다.
사용자의 셀프 서비스 및 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.	비즈니스 분석가의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.
데이터 웨어하우스는 역사적으로 구축 비용이 많이 드는 개발 프로젝트였습니다.	OLAP 큐브는 개방형 SQL Server 데이터 웨어하우스가 아닙니다. 따라서 OLAP 서버를 관리하기 위해서는 기술적 지식과 경험이 필수적입니다.
매일 사용되는 데이터에 대한 빠른 결과를 제공합니다.	이를 통해 쿼리에 대한 응답이 지속적으로 더 빨라집니다.
생성 및 유지 관리가 쉽습니다.	이를 통해 사용자는 스프레드시트의 도움으로 보기를 만들 수 있습니다.
OLTP는 빠른 응답 시간, 낮은 데이터 중복성을 갖도록 설계되었으며 정규화되었습니다.	데이터 웨어하우스는 통합 데이터베이스 구축을 위해 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있도록 고유하게 생성됩니다.

OLTP의 장점

OLTP 시스템의 장점/이점은 다음과 같습니다.

OLTP는 수익과 비용에 대한 정확한 예측을 제공합니다.
모든 거래가 적시에 수정되므로 안정적인 사업/조직을 위한 견고한 기반을 제공합니다.
OLTP는 고객을 대신하여 거래를 훨씬 쉽게 만듭니다.
개별 프로세스의 속도를 높이고 단순화하여 조직의 고객 기반을 확대합니다.
OLTP는 더 큰 데이터베이스를 지원합니다.
데이터 조작을 위한 데이터 분할이 쉽습니다.
시스템에서 자주 수행되는 작업을 사용하려면 OLTP가 필요합니다.
적은 수의 레코드만 필요한 경우.
데이터 삽입, 업데이트 또는 삭제를 포함하는 작업입니다.
더 높은 가용성을 보장하는 작업을 수행하기 위해 일관성과 동시성이 필요할 때 사용됩니다.

OLTP의 단점

OLTP 시스템의 단점/단점은 다음과 같습니다.

OLTP 시스템에 하드웨어 오류가 발생하면 온라인 트랜잭션이 심각한 영향을 받습니다.
OLTP 시스템을 사용하면 여러 사용자가 동시에 동일한 데이터에 액세스하고 변경할 수 있어 전례 없는 상황이 여러 번 발생했습니다.
서버가 몇 초 동안 정지하면 많은 트랜잭션에 영향을 미칠 수 있습니다.
OLTP에서는 재고를 유지하기 위해 많은 직원이 그룹으로 작업해야 했습니다.
온라인 거래 처리 시스템에는 자체적으로 구매자에게 제품을 전달하는 적절한 방법이 없습니다.
OLTP를 사용하면 데이터베이스가 해커와 침입자에게 훨씬 더 취약해집니다.
B2B 거래에서는 구매자와 공급자 모두 시스템이 제공하는 효율성 이점을 놓칠 가능성이 있습니다.
서버 오류로 인해 데이터베이스에서 많은 양의 데이터가 삭제될 수 있습니다.
제한된 수의 쿼리와 업데이트를 수행할 수 있습니다.

OLTP 시스템의 과제

여러 사용자가 동시에 동일한 데이터에 액세스하고 변경할 수 있습니다. 따라서 전례 없는 상황을 피하기 위해 동시성 제어 및 복구 기술이 필요합니다.
OLTP 시스템 데이터는 의사결정에 적합하지 않습니다. "가상" 분석이나 의사 결정을 위해서는 OLAP 시스템의 데이터를 사용해야 합니다.

요약

OLTP는 3계층 아키텍처에서 트랜잭션 지향 애플리케이션을 지원하는 운영 체제로 정의됩니다.
OLTP는 소량의 데이터를 포함하는 트랜잭션을 사용합니다.
OLTP 시스템은 온라인 데이터베이스 변경 시스템입니다.
OLTP 아키텍처는 1) 비즈니스/엔터프라이즈 전략, 2) 비즈니스 프로세스, 3) 고객, 주문 및 제품, 4) ETL 프로세스, 5) 데이터 마트 및 데이터웨어하우스, 6) 데이터 마이닝, 분석 및 의사 결정으로 구성됩니다.
OLTP는 온라인 트랜잭션 시스템인 반면, OLAP는 온라인 분석 및 데이터 검색 프로세스입니다.
OLTP는 모든 거래의 적시 수정으로 인해 안정적인 비즈니스/조직을 위한 견고한 기반을 제공합니다.
OLTP 시스템을 사용하면 여러 사용자가 동시에 동일한 데이터에 액세스하고 변경할 수 있어 전례 없는 상황이 여러 번 발생했습니다.

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