OLAP und OLTP sind beides Online-Verarbeitungssysteme, unterscheiden sich jedoch geringfügig. Während OLAP ein analytisches Verarbeitungssystem ist, ist OLTP ein Transaktionsverarbeitungssystem.
In der Datenwissenschaft muss eine bestimmte Information verarbeitet werden, bevor sie verwendet werden kann.
OLAP und OLTP sind zwei Datenverarbeitungssysteme, die hauptsächlich von Unternehmen und Einzelpersonen verwendet werden.
Obwohl die Methoden der Datenverarbeitung und der Zweck unterschiedlich sind, sind sie bei der Lösung kritischer Geschäftsprobleme gleichermaßen wertvoll.
In DBMS spielen beide Verarbeitungssysteme eine wesentliche Rolle bei der Unterstützung von Unternehmen bei analytischen und transaktionalen Aufgaben.
Lassen Sie uns auf die Details von OLAP und OLTP, ihre Vorteile und Einschränkungen und die Unterschiede zwischen diesen Systemen eingehen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist DBMS?
Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist ein Werkzeug zur Verwaltung der gesamten Daten einer Organisation. Eine Datenbank-Engine kann auf Daten zugreifen, sie sperren und nach Bedarf ändern. Ein Datenbankschema wird verwendet, um die Struktur der Datenbank zu beschreiben.
Ein DBMS bietet eine zentralisierte Ansicht aller Daten, auf die mehrere Benutzer von verschiedenen Standorten aus präzise und kontrolliert zugreifen können. Es kann einschränken, auf welche Daten Endbenutzer zugreifen können und wie sie sie anzeigen, indem verschiedene Ansichten des Datenbankschemas bereitgestellt werden.
Darüber hinaus bietet DBMS physische und logische Unabhängigkeit, um Anwendungen zu sichern und Benutzer davor zu schützen, zu wissen, wo sich die Daten befinden. Es bezieht sich auf ein ausgeklügeltes Teil eines Systems, das aus verschiedenen integrierten Komponenten besteht, die außerdem eine verwaltete und konsistente Umgebung für den Zugriff auf, die Erstellung und die Änderung von Daten in den Datenbanken bereitstellen. Diese Komponenten sind:
- Speicher-Engine
- Katalog der Metadaten
- Datenbankzugriffssprache
- Optimierungs-Engine
- Abfrageprozessor
- Lock-Manager
- Protokollmanager
- Daten-Dienstprogramme
Zu den beliebten Datenbankverwaltungssystemen und -modellen gehören NoSQL-DBMS, In-Memory-DBMS, Cloud-DBMS, Multimodell-DBMS, spaltenorientiertes DBMS, NewSQL-DBMS und RDBMS. Der größte Vorteil der Verwendung von DBMS besteht darin, dass Anwendungsprogrammierer und Benutzer auf ähnliche Daten zugreifen können, während die Datenintegrität gewahrt bleibt.
OLAP vs. OLTP: Was ist das?
Was ist OLAP?
Online Analytical Processing (OLAP) ist ein Online-Verarbeitungssystem, das multidimensionale Analysen großer Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit durchführt. Diese Art von Daten stammt aus einem Data Mart, einem zentralisierten Datenspeicher oder einem Data Warehouse.
Ein OLAP-System ist ideal für komplexe analytische Berechnungen, Business Intelligence, Data Mining und Geschäftsberichtsfunktionen wie Budgetierung, Verkaufsprognosen und Finanzanalysen.
Darüber hinaus können Sie mit dem OLAP-Cube, dem Kern von OLAP-Datenbanken, schnell multidimensionale Daten melden, abfragen und analysieren. Hier kann die Datendimension als das Element eines bestimmten Datensatzes bezeichnet werden.
Beispielsweise haben Verkaufszahlen verschiedene Dimensionen in Bezug auf Jahreszeit, Region, Produktmodelle usw.
Der OLAP-Würfel erweitert das Zeilen- und Spaltenformat eines relationalen Datenbankschemas und fügt Schichten zu mehreren Datendimensionen hinzu. Diese historischen Daten werden dann in einem Schneeflocken- oder Sternschema gespeichert.
Beispiele für OLAP: Jahr für Jahr Finanzmarketing- und Leistungstrends, Netflix-Film- oder Serienempfehlungen gemäß Ihrer vorherigen Suche und Spotify, das Songs analysiert, damit Benutzer ihre gewünschten Wiedergabelisten erstellen können.
Kurz gesagt, OLAP speichert historische Daten, aus denen Sie die gewünschten Informationen aus einer großen Datenbank extrahieren können. Sie können diese Informationen verwenden, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die Transaktion ist in OLAP lang und benötigt daher vergleichsweise mehr Zeit, um die erforderlichen Daten zu verarbeiten. Sie finden drei Arten von OLAP-Systemen:
- Multidimensionales OLAP, das direkt in die multidimensionale Datenbank indiziert
- Relationales OLAP führt eine mehrdimensionale Analyse der dynamisch in der relationalen Datenbank gespeicherten Daten durch
- Hybrid-OLAP ist die Kombination aus relationalem OLAP und multidimensionalem OLAP und wurde entwickelt, um Datenkapazität mit Verarbeitungsfähigkeit zu kombinieren.
Was ist OLTP?
Online Transactional Processing (OLTP) ist ein Online-Verarbeitungssystem, das die Ausführung verschiedener Datenbanktransaktionen durch verschiedene Personen über das Internet ermöglicht. Von Geldautomaten bis hin zu Einkäufen und Reservierungen in Geschäften stehen OLTP-Systeme hinter vielen alltäglichen Transaktionen.
Abgesehen von Finanztransaktionen werden nichtfinanzielle Transaktionen wie Textnachrichten und Passwortänderungen vorangetrieben. OLTP verwendet eine relationale Datenbank, die:
- Ermöglicht den Zugriff mehrerer Benutzer auf dieselben Daten
- Verarbeitet eine große Anzahl einfacher Transaktionen, normalerweise Aktualisierungen, Löschungen von Daten und Einfügungen
- Stellt Datensätze zum schnellen Abrufen, Abfragen und Suchen bereit
- Unterstützt eine schnelle Verarbeitung mit Antwortzeiten, die in Millisekunden berechnet werden
- Bleibt rund um die Uhr verfügbar mit konstanten inkrementellen Backups
Darüber hinaus verwenden viele Organisationen OLTP-Softwaresysteme, um Informationen für OLAP-Systeme bereitzustellen. In einfachen Worten, die Kombination aus beidem ist in unserer heutigen datengetriebenen Welt von Vorteil.
Lassen Sie uns dies anhand eines Beispiels eines Geldautomaten verstehen. Angenommen, ein Paar hat ein gemeinsames Konto bei einer Bank. Eines Tages erreichen beide gleichzeitig verschiedene Geldautomaten und versuchen, den Gesamtbetrag des gemeinsamen Kontos abzuheben.
Im Allgemeinen wird die Person mit einer schnellen Hand das Geld zuerst abheben. In diesem Fall stellt das OLTP-Softwaresystem sicher, dass der abgehobene Betrag geringer ist als der aktuelle Betrag auf der Bank. Der entscheidende Punkt hier ist also, dass OLTP-Systeme eher auf Transaktionsüberlegenheit als auf Datenanalyse ausgelegt sind.
OLAP vs. OLTP: Arbeitsprinzip
Wie funktioniert OLAP?
OLAP hilft beim Speichern von Daten in den Data Warehouses, die aus verschiedenen Datenquellen gesammelt wurden. Anschließend werden die Daten bereinigt und in Datenwürfeln organisiert. Jeder OLAP-Cube enthält Daten, die nach verschiedenen Dimensionen kategorisiert sind, wie z. B. geografische Verkaufsregion, Zeitraum, Kunden usw., und von den Dimensionstabellen abgeleitet werden.
Die Daten sind hierarchisch organisiert, um den Mitgliedern zu helfen, die gewünschten Daten leicht zu finden. Die Datenwürfel werden über die Dimensionen hinweg vorab zusammengefasst, um die Abfragezeit zu verkürzen. Analysten führen fünf Arten von analytischen Operationen gegen die multidimensionalen Datenbanken durch:
- Aufrollen
- Aufreißen
- Scheibe
- Würfel
- Drehpunkt
Das OLAP-System lokalisiert dann die Dimensionsüberschneidungen, z. B. Produkte, die in der westlichen Region zu einem bestimmten Preis während eines bestimmten Zeitraums verkauft werden, und zeigt die Daten an.
Wie funktioniert OLTP?
OLTP-Systeme umfassen das Erfassen von Transaktionsinformationen, das Verarbeiten von Daten und das Aktualisieren der Back-End-Datenbank, um die neuen Eingaben zu präsentieren. Obwohl die Anwendungen komplex sind, umfassen diese Aktualisierungen einige Datenbankeinträge.
Ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) steuert und verwaltet OLTP. OLTP erfordert eine Datenbank, um mehrere Aktualisierungen und Abfragen zu verarbeiten und gleichzeitig schnelle Antwortzeiten zu unterstützen. Dies impliziert, dass RDBMS eine gute Option für OLTP-Systeme ist.
Darüber hinaus wird OLTP zum Ausführen von Datenbanktransaktionen verwendet, die von Front-End-Mitarbeitern generiert werden, einschließlich Bankschaltern und Kassierern. Kunden-Self-Service-Apps wie E-Commerce, Reisen und Online-Banking generieren ebenfalls Online-Datenbanktransaktionen.
Normalerweise verwenden Online-Transaktionsverarbeitungssysteme eine dreistufige Architektur, die aus den Anwendungs-, Daten- und Präsentationsebenen besteht.
OLAP vs. OLTP: Eigenschaften
Eigenschaften von OLAP
Die Hauptfunktionen von OLAP sind:
- OLAP ermöglicht Geschäftsinhabern eine logische und dimensionale Ansicht der Daten.
- Bietet Unterstützung für mehrere Benutzer
- Fungiert als Vermittler zwischen Frontend und Data Warehouses
- Die Ergebnisse werden getrennt von den Datenquellen gespeichert.
- Bietet eine einheitliche Dokumentationsleistung
- Kann zwischen fehlenden und Nullwerten unterscheiden
- Ignoriert fehlende Werte und berechnet die korrekten Werte
- Ermöglicht komplexe Analysen und interaktive Abfragen für die Benutzer
- Es kann Ihnen die Möglichkeit geben, komplizierte Vergleiche und Berechnungen durchzuführen
- Präsentiert Ergebnisse in Grafiken und Diagrammen.
Eigenschaften von OLTP
OLTP-basierte Apps verfügen über eine Vielzahl von Funktionen und Merkmalen. Einige sind wie folgt:
- Häufige Datenänderung
- Indizierte Datensätze für schnelles Abfragen, Abrufen und Suchen
- Schnellere Reaktionszeiten, gemessen in Millisekunden
- Transaktionen umfassen einige Datenbankeinträge zusammen mit kleinen Datenmengen.
- Kann eine große Anzahl gleichzeitiger Benutzer aufnehmen, die auf Daten zugreifen
- Datentransaktionen erfolgen in einer bestimmten Reihenfolge, und Benutzer können keine Daten darin ändern
- Umfasst einfache Transaktionen, einschließlich Einfügungen, Löschungen, einfachen Abfragen und Datenaktualisierungen
- Hohe Datenverfügbarkeit
OLAP vs. OLTP: Verwendungen
Verwendung von OLAP
Viele Unternehmen können das OLAP-System für Einblicke in die Daten wie Engagement, Finanzen, Märkte und Verkäufe verwenden. Einige Anwendungen von OLAP-Systemen sind:
- Verkaufsberichterstattung
- Prognose
- Budgetierung
- Managementberichterstattung
- Marketing
- Prozessmanagement
Verwendung von OLTP
OLTP-Softwaresysteme finden ihren Einsatz in einer Vielzahl von Märkten. Sie sind wie folgt:
- Online-Banking
- SMS-Versand
- Online-Einkauf
- Auftragserfassung
- Sichtung von Call-Center-Mitarbeitern
- Aktualisierung der Kundendaten
- Telefonverkäufer, die Umfrageergebnisse aufzeichnen
- Buchung von Flugtickets
OLAP vs. OLTP: Vorteile
Vorteile von OLAP
OLAP ist ein nützliches Tool für Unternehmen, um ihr Wissen über Unternehmensverkauf, Marketing, Prozesse und Engagement zu verbessern. Mit mehr Daten können Unternehmen präzisere Entscheidungen treffen. Lassen Sie uns einige der Vorteile der Verwendung von OLAP besprechen:
- Größere Einblicke
- Verlässliche Daten
- Ad-hoc-Berichterstattung
- Schneller Zugang
- Mehrdimensionale Daten
- Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung
- Aggregierte und detaillierte Informationen
- Bekannte Geschäftsausdrücke
- „Was wäre wenn“-Szenarien
- Eine nahezu flache Lernkurve
- Geschäftsorientierte Berechnungen
- Self-Service-Berichte
- Flexibilität
- Zuverlässige Berechnungen
Vorteile von OLTP
Zu den Vorteilen gehören:
- Atomizität
- Parallelität
- Größere Benutzerfreundlichkeit
- Schnelle Geschwindigkeit
- Vollständiger Geschäftseinblick
- Einzelne Plattform
- Unterstützung großer Datenbanken
- Erweiterter Kundenstamm
- Sicherheitsbeschränkungen
- Konsistenz
- Einfache Datenmanipulation durch Datenpartitionierung
- Es fungiert als Feeder für andere Datenbanken wie OLAP.
- Ermöglicht die Entscheidungsfindung auf einer höheren Ebene
- Benutzerfreundliche und bequeme Transaktionen
- Verbreitert den Kundenstamm durch die Gewinnung neuer Kunden
OLAP vs. OLTP: Einschränkungen
Einschränkungen von OLAP
Trotz vieler Vorteile haben OLAP-Systeme auch Einschränkungen. Der Hauptgrund ist, dass es für viele Benutzer weniger attraktiv erscheint. Weitere Einschränkungen sind:
- Hohe Kosten
- Mögliche Risiken
- Schlechte Rechenleistung
- OLAP ist relational
- Benötigen Sie immer eine Vormodellierung
- Abstraktes Modell
- Flache interaktive Analyse
- Starke Abhängigkeit von IT
- Kann langsamer sein
Einschränkungen von OLTP
Wie bei OLAP gibt es auch bei den OLTP-Systemen einige Herausforderungen oder Mängel, basierend auf ihren Verwaltungs- und Entwurfssystemen. Zu diesen Einschränkungen gehören:
- Datensilos und Überlastung
- Begrenzte Analyse
- Bestimmte Schwierigkeiten für kleine und mittlere Unternehmen
- Hardwarebedingte Mängel
- Online-Transaktionen sind betroffen, wenn das System auf Hardwarefehler stößt.
- Eine geringe Anzahl von Abfragen und Aktualisierungen
- Es braucht Mitarbeiter, die in Gruppen arbeiten, um die Liste zu pflegen.
- Anfälliger für Eindringlinge und Hacker
- Bei einem Serverausfall können viele Daten dauerhaft gelöscht werden, was sich in vielerlei Hinsicht auf das Geschäft auswirkt.
OLAP vs. OLTP: Unterschiede
Der Hauptunterschied zwischen den beiden Online-Verarbeitungssystemen ist ihr Zweck, dh analytisch vs. transaktional. Jedes System ist so optimiert, dass es entsprechend funktioniert, damit Sie in Echtzeit bessere Geschäftsentscheidungen treffen können.
OLAP wurde entwickelt, um komplexe Datenanalysen durchzuführen, und wird von Datenwissenschaftlern, Wissensarbeitern und Geschäftsanalysten verwendet. Andererseits ist OLTP für die Verarbeitung einer großen Anzahl von Transaktionen ausgelegt und wird von Frontline-Mitarbeitern wie Bankangestellten, Kassierern und Hotelangestellten verwendet.
Sehen wir uns die Hauptunterschiede zwischen OLAP und OLTP in der folgenden Tabelle an.
ParameterOLAPOLTPDatenquelleEs besteht aus historischen Daten aus verschiedenen Datenbanken. Oder Sie können sagen, dass es verschiedene OLTP-Datenbanken als Datenquellen verwendet. Es besteht aus aktuellen Betriebsdaten. Fokus Es ermöglicht Ihnen, Informationen für komplexe Analysen zu extrahieren. Die Abfragen umfassen oft eine große Anzahl von Datensätzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es ist ideal für einfache Aktualisierungen, Löschungen und Einfügungen in Datenbanken. Hier beziehen sich die Abfragen auf einen oder wenige Datensätze. Merkmale Es ermöglicht Benutzern, eine Ansicht mithilfe einer Tabellenkalkulation zu erstellen. Es zeichnet sich durch ein riesiges Datenvolumen aus. Es ist einfach und unkompliziert zu erstellen und zu pflegen. Es zeichnet sich durch eine große Anzahl von Online-Transaktionen aus. Transaktion Transaktionen sind seltener, aber länger. Transaktionen sind sehr häufig, schnell und kurz. Abfrage Aufgrund der großen Datenmenge relativ langsam. Die Abfragen können Stunden dauern. Die Abfragen arbeiten sehr schnell. Integrität Die Datenintegrität ist ein Problem, da sich die Datenbank nicht häufig ändert. Es muss immer Datenintegritätsbeschränkungen einhalten. Zeit Die Verarbeitungszeit für komplexe Abfragen ist langwierig. Im Vergleich zu OLAP ist sie wegen einfacher Abfragen schnell. Normalisierung Tabellen sind nicht normalisiert. Die Tabellen sind normalisiert. Betrieb Maximaler Lese- und selten Schreibvorgang. Sowohl Schreib- als auch Lesevorgänge Datensätze. Im Allgemeinen klein, wenn die historischen Daten archiviert werden. Backup und RecoveryVerlorene Daten können aus der OLTP-Datenbank wiederhergestellt werden. Um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen und die Geschäftskontinuität zu gewährleisten, sind regelmäßige Backups erforderlich. ProcessIt bietet schnelle Ergebnisse für regelmäßig verwendete Daten. Es gewährleistet eine schnelle Antwort auf die Anfrage. Anzahl der Benutzer Es erlaubt Tausende von Benutzern. Es erlaubt Hunderte von Benutzern die wesentliche Informationen benötigen, sind ideale Benutzer. Anwendung Es ist themenorientiert und wird für Analysen, Data Mining usw. verwendet. Es ist anwendungsorientiert und wird für Geschäftsaufgaben verwendet.
Fazit
Die Wahl des richtigen Datenverarbeitungssoftwaresystems hängt letztendlich von Ihrem Ziel oder Ihren Zielen ab.
OLAP kann dabei helfen, den Wert großer Datenmengen zu erschließen, während OLTP Ihnen dabei helfen kann, eine große Anzahl von Transaktionen schnell zu verarbeiten. Die traditionellen OLAP-Tools erfordern Datenmodellierungsexpertise zusammen mit der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Geschäftsbereichen. Andererseits sind OLTP-Systeme geschäftskritisch.
In vielen Fällen verwenden Organisationen OLAP- und OLTP-Systeme zusammen. Das bedeutet, dass OLAP-Systeme verwendet werden, um Daten zu analysieren, die bei der Verbesserung von Geschäftsprozessen in OLTP-Systemen helfen können.
Daher können Sie eine davon basierend auf Ihren Datenanalyse- oder Transaktionsanforderungen auswählen. Wenn Sie jedoch beide Funktionalitäten benötigen, ist es am besten, sowohl OLAP als auch OLTP zu verwenden.