OLTP против OLAP: расшифровка основных различий, которые должен знать каждый специалист по данным

Некоторые предприятия используют онлайн-системы обработки данных для повышения точности и эффективности своих процессов. Данные должны быть использованы до их обработки. В мире науки о данных преобладают две основные системы обработки данных: OLTP и OLAP.

Исследователи данных часто используют их для обеспечения эффективной обработки данных. Эти аналитические системы и системы обработки транзакций работают в одной и той же области, т. е. обрабатывают данные; однако их подходы к обработке сильно различаются.

Изучайте онлайн- курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Давайте исследовать!

Что такое ОЛАП?

OLAP (онлайн-аналитическая обработка) относится к категории программных инструментов, которые помогают анализировать данные для принятия взвешенных бизнес-решений. Система позволяет одновременно изучать информацию базы данных из нескольких систем баз данных.

Он разрабатывает единую платформу для удовлетворения всех требований бизнес-анализа, включая планирование, составление бюджета, прогнозирование и анализ. В качестве альтернативы его называют хранилищем данных, созданным таким образом, чтобы оно могло интегрировать различные источники данных для разработки единой базы данных.

Как правило, OLAP — идеальный выбор для интеллектуального анализа данных, сложных аналитических расчетов, функций бизнес-отчетности и бизнес-аналитики. Он подходит для аналитических вариантов использования, поскольку данные доступны в денормализованной форме. Денормализованная форма позволяет поддерживать большие аналитические запросы. Возможность быстро агрегировать и вычислять базовые наборы данных делает его более подходящим для аналитических вариантов использования.

Пример OLAP

Финансовые компании могут использовать систему OLAP для оценки своих годовых данных о продажах. Они вводят данные о доходах от продаж, размерах прибыли, описаниях клиентов, накладных расходах, местонахождении и продавцах, чтобы точно сформулировать свои стратегии продаж на следующий год.

Розничные предприятия могут анализировать данные своей последней рекламной кампании. Они вводят соответствующие данные в свою систему OLAP для консолидации данных, изучения тенденций и прогнозирования результатов для своей следующей кампании. Следовательно, они получают простые для понимания и упорядоченные наборы данных. Этот пример может помочь вам лучше понятьOLTP и OLAP .

Что такое OLTP?

OLTP (онлайн-обработка транзакций) поддерживает приложения на основе транзакций в трехуровневой структуре. Его основная цель — сбор данных в режиме реального времени. Он наблюдает за ежедневными транзакциями организации и использует традиционные СУБД. Обычно он работает на огромном количестве мелких онлайн-транзакций.

Эта система облегчает выполнение в режиме реального времени массивных транзакций базы данных, записанных большим количеством людей. Многие повседневные транзакции используют системы OLTP, например, банкоматы, бронирование отелей, покупки в магазине и т. д. Кроме того, система OLTP может привести к нефинансовым транзакциям, таким как текстовые сообщения и смена паролей.

Обычно он используется для быстрых операций CRUD, таких как удаление, чтение, запись и т. д. Система OLTP выполняет операции, включающие простые запросы к базе данных со сравнительно небольшим количеством записей и требующие быстрого времени отклика.

Пример OLTP-системы

Процесс онлайн-бронирования авиабилетов требует ввода данных в базу данных. После ввода необходимых данных выбранная авиакомпания становится доступной в корзине. Более того, он обрабатывает параллелизм, когда несколько пользователей одновременно заходят на один и тот же веб-сайт. В этом примере OLTP может полностью нормализовать базу данных, чтобы гарантировать оптимизацию и согласованность всех транзакционных задач.

Он обеспечивает прямой доступ к базе данных для конечных пользователей. Кроме того, система OLTP хранит записи за предыдущую неделю или за последние несколько дней для успешного выполнения транзакций.

Разница между OLTP и OLAP

В следующей таблице показаны различия между OLTP и OLAP .

Преимущества OLAP

Следующий список преимуществ поможет вам лучше понять различия OLAP и OLTP.

• Ключевым преимуществом использования системы OLAP является согласованность данных и расчетов.
• Он разрабатывает единую платформу для удовлетворения всех видов бизнес-аналитических потребностей.
• Разница между OLAP и OLTP заключается в размере базы данных.Размер базы данных системы OLAP меньше размера хранилища данных, поскольку для анализа тенденций не требуются все транзакционные данные.
• Он реализует ограничения безопасности для объектов и пользователей для защиты конфиденциальных данных.

Недостатки OLAP

• Инструменты OLAP требуют сотрудничества между персоналом разных отделов, что не всегда возможно.
• Он обеспечивает плохую вычислительную способность, медленное время отклика, высокий потенциальный риск и отсутствие интерактивных и аналитических возможностей.

Преимущества OLTP

• Он наблюдает за повседневными операциями организации.
• Он расширяет клиентскую базу организации за счет оптимизации всех задействованных процессов.
• Он поддерживает соответствие ACID, где ACID означает атомарность, согласованность, изоляцию и долговечность. Соответствующие свойства выгодны для базы данных, регистрирующей финансовые транзакции. Система OLTP гарантирует транзакции без потерь и поддерживает свойство ACID в своих базах данных.
• Это гарантирует, что транзакции, записанные в базе данных, не нарушат параллелизм между различными пользователями. Следовательно, пользователям не нужно ждать, пока другие пользователи завершат свои транзакции.
• Поскольку поддерживается параллелизм, все пользователи могут получить доступ к обновленным данным.
• Он поддерживает нормализованную базу данных, которая гарантирует целостность данных на всех этапах транзакций.

Недостатки OLTP

• Онлайн-транзакции сильно страдают, если система OLTP сталкивается с аппаратными сбоями.
• Системы позволяют нескольким пользователям одновременно получать доступ к одним и тем же данным и изменять их. Следовательно, это может создать нештатную ситуацию и увеличить риск.
• Для обеспечения параллелизма, доступности и быстрых транзакций в системах OLTP обычно используются транзакции, включающие несколько сетей компании. Таким образом, требуется более децентрализованная система.

Ознакомьтесь с нашими популярными сертификатами Data Science

Еда на вынос

Выбор между системами OLTP и OLAP зависит от целей вашего бизнеса. Анализразличий OLAP и OLTP может помочь вам выбрать наиболее подходящую систему для вашего бизнеса.Если вам нужна единая платформа для бизнес-аналитики, OLAP может помочь вам извлечь пользу из огромных объемов данных. Если вы хотите управлять ежедневными транзакциями, OLTP — подходящий выбор, поскольку он может быстро обрабатывать значительное количество транзакций в секунду. Во многих случаях организации используют системы как OLTP, так и OLAP. Действительно, системы OLAP можно использовать для анализа данных, что приводит к усовершенствованию бизнес-процессов в системах OLTP.

Хотите достичь выдающихся высот в своей карьере в области науки о данных? Программа Executive Post Graduate Program upGrad в области науки о данных может быть вашим лучшим вариантом! Это онлайн-программа по науке о данных №1 в Индии, которая поможет вам освоить и укрепить свои навыки работы с данными.

Оснащая требуемые навыки, такие как машинное обучение, прогнозная аналитика с использованием Python, большие данные, визуализация данных и обработка естественного языка, курс позволит вам выделиться из толпы. Следовательно, вы можете разблокировать выдающиеся вакансии, такие как специалист по данным, аналитик данных, инженер данных, инженер по машинному обучению, аналитик продуктов и специалист по принятию решений. Отраслевые эксперты и ведущие преподаватели науки о данных всесторонне помогут вам реализовать ваши стремления в области науки о данных.

Подайте заявку сейчас , чтобы сделать выдающуюся карьеру в области науки о данных с upGrad!

Вы также можете ознакомиться с нашимибесплатными курсами,предлагаемыми upGrad, по менеджменту, науке о данных, машинному обучению, цифровому маркетингу и технологиям.Все эти курсы имеют первоклассные учебные ресурсы, еженедельные лекции в прямом эфире, отраслевые задания и сертификат об окончании курса — и все это бесплатно!

Основные навыки работы с данными

Читайте наши популярные статьи о науке о данных