OLTP vs OLAP: Decodarea diferențelor de top pe care fiecare profesionist de date trebuie să le cunoască

Publicat: 2023-04-12

Mai multe companii folosesc sisteme online de procesare a datelor pentru a spori acuratețea și eficiența proceselor lor. Datele trebuie utilizate înainte de procesare. Două sisteme principale de procesare a datelor predominante în lumea științei datelor sunt OLTP și OLAP.

Oamenii de știință le folosesc frecvent pentru a asigura o prelucrare eficientă a datelor. Aceste sisteme analitice și de procesare a tranzacțiilor funcționează în același domeniu, adică procesarea datelor; cu toate acestea, abordările lor de procesare sunt mult diferite.

Învață cursuri de știință a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

Să explorăm!

Cuprins

Ce este OLAP?

OLAP (Online Analytical Processing) se referă la o categorie de instrumente software care vă ajută să analizați datele pentru a lua decizii informate de afaceri. Sistemul vă permite să studiați simultan informațiile bazei de date din mai multe sisteme de baze de date.

Ea dezvoltă o singură platformă pentru a satisface toate cerințele de analiză de afaceri, inclusiv planificare, bugetare, predicție și analiză. Alternativ, este denumit un depozit de date creat astfel încât să poată integra diverse surse de date pentru dezvoltarea unei baze de date unificate.

În general, OLAP este o alegere perfectă pentru a rula data mining, calcule analitice dificile, funcții de raportare a afacerilor și business intelligence. Este potrivit pentru cazuri de utilizare analitică, deoarece datele sunt disponibile în formă denormalizată. Formularul denormalizat îi permite să accepte interogări analitice mari. Abilitatea de a agrega și calcula rapid seturile de date subiacente îl face mai potrivit pentru cazurile de utilizare analitică.

Exemplu de OLAP

Companiile financiare pot folosi un sistem OLAP pentru a-și evalua datele anuale de vânzări. Ei introduc date despre veniturile din vânzări, marjele de profit, descrierile clienților, cheltuielile generale, locația și asociații de vânzări pentru a-și formula cu acuratețe strategiile de vânzări pentru anul următor.

Companiile de vânzare cu amănuntul pot analiza datele din cea mai recentă campanie publicitară. Ei introduc datele relevante în sistemul lor OLAP pentru a consolida datele, a studia tendințele și a prognoza rezultatele pentru următoarea lor campanie. În consecință, ele devin seturi de date ușor de înțeles și ordonate. Acest exemplu vă poate ajuta să înțelegeți mai bineOLTP vs OLAP .

Ce este OLTP?

OLTP (Procesarea tranzacțiilor online) acceptă aplicații bazate pe tranzacții într-un cadru cu trei niveluri. Obiectivul său cheie este de a capta date în timp real. Acesta supraveghează tranzacția zilnică a unei organizații și folosește DBMS tradițional. De obicei, funcționează pe un număr mare de tranzacții online mici.

Acest sistem facilitează implementarea în timp real a tranzacțiilor masive de baze de date înregistrate de un număr mare de persoane. Multe tranzacții de zi cu zi folosesc sisteme OLTP, de exemplu, ATM-uri, rezervări la hoteluri, achiziții în magazine etc. În plus, sistemul OLTP poate duce la tranzacții nefinanciare, cum ar fi mesaje text și modificări de parolă.

În mod obișnuit, este utilizat pentru operațiuni rapide CRUD, cum ar fi ștergerea, citirea, scrierea etc. Sistemul OLTP efectuează operațiuni care încorporează interogări ușoare de baze de date, cu relativ puține înregistrări și timpi de răspuns rapid.

Exemplu de sistem OLTP

Un proces de rezervare online a unei companii aeriene necesită ca datele să fie introduse în baza de date. Odată ce datele necesare sunt introduse, compania aeriană selectată este disponibilă în coș. În plus, se ocupă de concurența atunci când mai mulți utilizatori accesează același site web simultan. În acest exemplu, OLTP poate normaliza pe deplin baza de date pentru a garanta optimizarea și consistența tuturor sarcinilor tranzacționale.

Oferă acces direct la baza de date pentru utilizatorii finali. Mai mult, sistemul OLTP stochează înregistrările din săptămâna anterioară sau din ultimele zile pentru a efectua tranzacții cu succes.

Diferența dintre OLTP și OLAP

Următorul tabel evidențiază diferențele dintre OLTP și OLAP .

Punct de comparație OLAP OLTP
Sens Este folosit ca sistem de gestionare a interogărilor de baze de date online. Este folosit ca sistem online de modificare a bazelor de date.
Metoda folosita Utilizează un depozit de date.

Utilizează un sistem standard de gestionare a bazelor de date (DBMS).
Sursă de date Conține date istorice din diferite baze de date. Conține numai date operaționale curente
Concentrează-te Sistemele vă permit să obțineți date pentru analize complexe. De obicei, interogările lucrează pe înregistrări enorme pentru a eficientiza deciziile de afaceri. Sistemele sunt perfecte pentru includerea și eliminarea bazelor de date și pentru procesarea actualizărilor simple. De obicei, interogările conțin doar una sau o cantitate foarte mică de înregistrări.
Timp de procesare Diferența semnificativă dintre OLAP și OLTP este că timpul de răspuns este mai lent decât OLTP.Deoarece sarcinile de lucru folosesc multe cicluri de citire, ele folosesc seturi uriașe de date. Timpii de răspuns sunt mai rapid decât OLAP. Sarcinile de lucru conțin funcționări simple de citire și scriere prin SQL (limbaj de interogare structurat), necesitând un spațiu și un timp de stocare mai redus.

Sarcină Oferă o vedere multidimensională a diferitelor sarcini de afaceri. Acesta arată un scenariu al sarcinilor curente de afaceri.
Utilizarea datelor Utilizarea datelor are loc în planificare, luarea deciziilor și rezolvarea problemelor. Utilizarea datelor are loc în operațiuni fundamentale de zi cu zi.
Normalizat Tabelele nu sunt normalizate în bazele de date OLAP. Tabelele sunt normalizate (3NF) în bazele de date OLTP.
Disponibilitate Nu actualizează datele curente, astfel încât sistemele OLAP nu sunt copiate destul de des. Datorită procesării tranzacționale, sistemele OLTP actualizează frecvent datele. Deci, au nevoie de copii de siguranță frecvente pentru a menține integritatea datelor.

Întrebări Operarea interogărilor poate dura ore, deoarece datele implicate sunt uriașe. Funcționarea interogărilor este rapidă deoarece funcționează doar pe 5% din date.
Operațiuni Suportă numai operațiune de citire; operația de scriere este rareori acceptată. Suportă atât operațiuni de citire, cât și de scriere.
Actualizări Datele sunt reîmprospătate în mod regulat din cauza operațiunilor lungi, programate în loturi. Utilizatorul începe actualizările de date. Sunt scurte și rapide.
Defecțiune hardware Doar câteva tranzacții sunt afectate din cauza defecțiunii hardware Toate tranzacțiile vor fi afectate din cauza defecțiunii hardware
Tip de public Clienți Piaţă
Dezavantaje cheie Pentru a utiliza instrumentele OLAP, este necesară experiența în modelarea datelor. Cooperarea este inevitabilă în mai multe segmente de afaceri. Fiind concentrat pe afaceri, orice timp nefuncțional duce la tranzacții dezordonate și pierderi de venituri, dăunând în cele din urmă reputației mărcii dvs.

Avantajele OLAP

Următoarea listă de avantaje vă va ajuta să înțelegeți mai bine diferențele OLAP și OLTP.

  • Avantajul cheie al utilizării unui sistem OLAP este consistența datelor și a calculelor.
  • Ea dezvoltă o singură platformă pentru a îndeplini toate tipurile de nevoi analitice de afaceri.
  • O diferență între OLAP și OLTP este dimensiunea bazei de date.Dimensiunea bazei de date a sistemului OLAP este mai mică decât a unui depozit de date, deoarece toate datele tranzacționale nu sunt necesare pentru analiza tendințelor.
  • Implementează limitări de securitate asupra obiectelor și utilizatorilor pentru a proteja datele sensibile.

Dezavantajele OLAP

  • Instrumentele OLAP necesită cooperare între personalul din diferite departamente, ceea ce nu este întotdeauna posibil.
  • Oferă o capacitate de calcul slabă, timp de răspuns lent, risc potențial ridicat și absența capacității interactive și de analiză.

Avantajele OLTP

  • Acesta supraveghează tranzacțiile de zi cu zi ale unei organizații.
  • Ea lărgește baza de clienți a unei organizații prin eficientizarea tuturor proceselor implicate.
  • Acceptă conformitatea cu ACID, unde ACID reprezintă atomicitate, consistență, izolare și durabilitate. Proprietățile corespunzătoare sunt avantajoase pentru o bază de date care înregistrează tranzacții financiare. Sistemul OLTP garantează tranzacții fără pierderi și întreține proprietatea ACID în bazele de date.
  • Acesta garantează că tranzacțiile înregistrate în baza de date nu compromit concurența între diferiți utilizatori. Prin urmare, utilizatorii nu trebuie să aștepte ca alți utilizatori să își termine tranzacțiile.
  • Deoarece concurența este menținută, toți utilizatorii pot accesa datele actualizate.
  • Susține o bază de date normalizată care garantează integritatea datelor în toate etapele tranzacțiilor.

Dezavantajele OLTP

  • Tranzacțiile online sunt grav afectate dacă sistemul OLTP întâmpină defecțiuni hardware.
  • Sistemele permit mai multor utilizatori să acceseze și să modifice aceleași date simultan. În consecință, poate crea o situație anormală și poate crește riscul.
  • Pentru a realiza concurență, disponibilitate și tranzacții rapide, sistemele OLTP utilizează de obicei tranzacții care includ mai multe rețele de companie. Deci, este necesar un sistem mai descentralizat.

Explorați certificările noastre populare în domeniul științei datelor

Program Executive Postuniversitar în Știința Datelor de la IIITB Program de certificat profesional în știința datelor pentru luarea deciziilor de afaceri Master în Știința Datelor de la Universitatea din Arizona
Program de certificat avansat în știința datelor de la IIITB Program de certificat profesional în știința datelor și analiză de afaceri de la Universitatea din Maryland Certificari de știință a datelor

La pachet

Alegerea între sistemele OLTP și OLAP depinde de obiectivele dvs. de afaceri. Analizareadiferenței OLAP și OLTP vă poate ajuta să alegeți cel mai potrivit sistem pentru afacerea dvs.Dacă doriți o platformă unică pentru informații despre afaceri, OLAP vă poate ajuta să descoperiți valoarea din cantități uriașe de date. Dacă doriți să gestionați tranzacțiile zilnice, OLTP este o alegere potrivită, deoarece poate procesa rapid o cantitate semnificativă de tranzacții pe secundă. În multe cazuri, organizațiile folosesc atât sisteme OLTP, cât și OLAP. Într-adevăr, sistemele OLAP pot fi utilizate pentru a analiza date care au ca rezultat îmbunătățirea proceselor de afaceri în sistemele OLTP.

Doriți să atingeți culmile remarcabile ale carierei dumneavoastră în știința datelor? Programul executiv de studii postuniversitare de la upGrad în știința datelor poate fi cea mai bună opțiune! Acesta este primul program online de știință a datelor din India, care vă ajută să învățați și să vă consolidați abilitățile de știință a datelor.

Echipând abilități solicitante precum Machine Learning, Predictive Analytics folosind Python, Big Data, Data Visualization și Natural Language Processing, cursul vă permite să vă evidențiați din mulțime. În consecință, puteți debloca oportunități de angajare remarcabile, cum ar fi Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning Engineer, Product Analyst și Decision Scientist. Experții din industrie și facultatea de top în știința datelor vă ajută cu atenție să vă realizați aspirațiile în domeniul științei datelor.

Aplicați acum pentru a dobândi o carieră remarcabilă în știința datelor cu upGrad!

De asemenea, puteți consultacursurile noastre gratuiteoferite de upGrad în management, știința datelor, învățare automată, marketing digital și tehnologie.Toate aceste cursuri au resurse de învățare de top, prelegeri live săptămânale, sarcini din industrie și un certificat de finalizare a cursului - totul gratuit!

Abilități de top în știința datelor de învățat

SL. Nu Abilități de top în știința datelor de învățat
1 Programe de analiză a datelor Programe de statistică inferenţială
2 Programe de testare a ipotezelor Programe de regresie logistică
3 Programe de regresie liniară Algebră liniară pentru programe de analiză

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

Calea de carieră în știința datelor: un ghid cuprinzător de carieră Creșterea carierei în știința datelor: viitorul muncii este aici De ce este importantă știința datelor? 8 moduri în care știința datelor aduce valoare afacerii
Relevanța științei datelor pentru manageri Ultima fișă pentru știința datelor pe care ar trebui să o aibă fiecare cercetător de date Top 6 motive pentru care ar trebui să devii un Data Scientist
O zi în viața omului de știință a datelor: ce fac ei? Mitul distrus: Știința datelor nu are nevoie de codare Business Intelligence vs Data Science: Care sunt diferențele?

Care sunt aplicațiile tipice ale sistemelor OLTP?

Bazele de date OLTP conduc diverse aplicații critice pentru consumatori și afaceri. În mod obișnuit, aplicațiile de afaceri includ introducerea comenzilor în depozit, personalul centrului de apeluri care preia informații despre clienți în timpul unui apel, plasarea comenzilor prin telefon și gestionarea tranzacțiilor financiare online. Aplicațiile pentru consumatori includ cumpărarea de cină de la un serviciu de livrare de mese online, livrarea unui mesaj text și rezervarea unei închirieri de vacanță.

Ce componente influențează performanța OLTP?

Anumite componente cruciale care influențează performanța OLTP sunt segmentele de rollback, clusterele, tranzacțiile discrete, dimensiunea blocului, dimensiunea cache-ului tampon, alocarea dinamică, procesarea tranzacțiilor, partiția (baza de date) și reglarea bazei de date.

Cum îmbunătățesc sistemele OLTP și OLAP eficiența afacerilor?

Compania dumneavoastră poate utiliza sistemele OLTP și OLAP dacă depinde de introducerea și analiza manuală a datelor. Ambele sisteme pot spori eficiența, deoarece procesează datele mai precis și mai rapid.