OLAP og OLTP er begge onlinebehandlingssystemer, men er lidt forskellige. Mens OLAP er et analytisk behandlingssystem, er OLTP et transaktionsbehandlingssystem.
Inden for datavidenskab skal en given information behandles, før den tages i brug.
OLAP og OLTP er to databehandlingssystemer, som virksomheder og enkeltpersoner primært bruger.
Selvom metoderne til behandling af data og formål er forskellige, er de lige så værdifulde til at løse kritiske forretningsproblemer.
I DBMS spiller begge behandlingssystemer en væsentlig rolle i at hjælpe virksomheder med analytiske og transaktionsmæssige opgaver.
Lad os komme ind på detaljerne i OLAP og OLTP, deres fordele og begrænsninger og forskellene mellem disse systemer.
Indholdsfortegnelse
Hvad er DBMS?
Et databasestyringssystem (DBMS) er et værktøj til at administrere en organisations komplette data. En databasemotor kan få adgang til data, låse dem og ændre dem efter behov. Et databaseskema bruges til at beskrive databasens struktur.
Et DBMS tilbyder et centraliseret overblik over alle data, så flere brugere kan få adgang til dem fra forskellige steder på en præcis og kontrolleret måde. Det kan begrænse, hvilke data der kan tilgås af slutbrugere, og hvordan de ser dem, hvilket giver forskellige visninger af databaseskemaet.
Desuden tilbyder DBMS fysisk og logisk uafhængighed for at sikre applikationer og beskytte brugere mod at vide, hvor dataene er. Det refererer til en sofistikeret del af et system, der består af forskellige integrerede komponenter, som yderligere leverer et administreret og konsistent miljø til at få adgang til, oprette og ændre data i databaserne. Disse komponenter er:
- Opbevaringsmotor
- Metadata katalog
- Sprog til databaseadgang
- Optimeringsmotor
- Forespørgselsprocessor
- Låsemanager
- Log manager
- Dataværktøjer
Populære databasestyringssystemer og -modeller inkluderer NoSQL DBMS, DBMS i hukommelsen, cloud DBMS, multimodel DBMS, søjleformet DBMS, NewSQL DBMS og RDBMS. Den største fordel ved at bruge DBMS er, at det giver applikationsprogrammører og brugere mulighed for at få adgang til lignende data og samtidig bevare dataintegriteten.
OLAP vs. OLTP: Hvad er de?
Hvad er OLAP?
Online Analytical Processing (OLAP) er et online-behandlingssystem, der udfører multidimensionel analyse af store datamængder med høj hastighed. Denne type data kommer fra et datamarked, centraliseret datalager eller datavarehus.
Et OLAP-system er ideelt til komplekse analytiske beregninger, business intelligence, datamining og forretningsrapporteringsfunktioner såsom budgettering, salgsprognoser og økonomiske analyser.
Desuden lader OLAP-kuben, som er kernen i OLAP-databaser, dig hurtigt rapportere, forespørge og analysere multidimensionelle data. Her kan datadimension omtales som elementet i et specifikt datasæt.
For eksempel har salgstal forskellige dimensioner relateret til årstiden, region, produktmodeller mv.
OLAP-kuben udvider række- og kolonneformatet for et relationsdatabaseskema og tilføjer lag til flere datadimensioner. Disse historiske data gemmes derefter i et snefnug- eller stjerneskema.
Eksempler på OLAP: År-til-år finansiel markedsføring og præstationstendenser, anbefalinger fra Netflix-film eller serier i henhold til din tidligere søgning og Spotify, der analyserer sange for at gøre det muligt for brugere at oprette deres ønskede afspilningslister.
Kort sagt gemmer OLAP historiske data, hvorfra du kan udtrække den information, du ønsker, fra en stor database. Du kan bruge disse oplysninger til at træffe bedre forretningsbeslutninger.
Transaktionen er lang i OLAP, og derfor tager det forholdsvis længere tid at behandle de nødvendige data. Du finder tre typer OLAP-systemer:
- Multidimensional OLAP, der indekseres direkte ind i den multidimensionelle database
- Relationel OLAP udfører multidimensionel analyse af de data, der er dynamisk lagret i relationsdatabasen
- Hybrid OLAP er kombinationen af relationel OLAP og multidimensionel OLAP og er udviklet til at kombinere datakapacitet med behandlingskapacitet.
Hvad er OLTP?
Online Transactional Processing (OLTP) er et online behandlingssystem, der gør det muligt at udføre forskellige databasetransaktioner af forskellige personer over internettet. Fra pengeautomater til butikskøb og reservationer, OLTP-systemer står bag mange daglige transaktioner.
Udover finansielle transaktioner driver den ikke-finansielle transaktioner, såsom tekstbeskeder og ændringer af adgangskode. OLTP bruger en relationsdatabase, der:
- Aktiverer adgang til flere brugere for de samme data
- Behandler et stort antal simple transaktioner, normalt opdateringer, sletninger af data og indsættelser
- Giver datasæt til hurtig hentning, forespørgsel og søgning
- Understøtter hurtig behandling med responstider beregnet i millisekunder
- Forbliver tilgængelig 24×7 med konstante trinvise backups
Desuden bruger mange organisationer OLTP-softwaresystemer til at levere oplysninger til OLAP-systemer. Med enkle ord er kombinationen af begge gavnlig i vores nutidens datadrevne verden.
Lad os forstå dette med et eksempel på en pengeautomat. Antag, at et par har en fælles konto i en bank. En dag når begge forskellige pengeautomater samtidigt og forsøger at hæve det samlede beløb på den fælles konto.
Generelt vil personen med en hurtig hånd hæve pengene først. I dette tilfælde sikrer OLTP-softwaresystemet, at det hævede beløb er mindre end det nuværende beløb i banken. Det centrale punkt her er således, at OLTP-systemer er designet til transaktionsoverlegenhed frem for dataanalyse.
OLAP vs. OLTP: Arbejdsprincip
Hvordan virker OLAP?
OLAP hjælper med at gemme data i datavarehuse indsamlet fra forskellige datakilder. Det renser og organiserer derefter dataene i datakuber. Hver OLAP-kube indeholder data kategoriseret efter forskellige dimensioner, såsom geografisk salgsregion, tidsperiode, kunder osv., og udledt af dimensionstabellerne.
Dataene er organiseret hierarkisk for at hjælpe medlemmer med nemt at finde den nødvendige. Datakuberne er præ-opsummeret på tværs af dimensionerne for at forbedre forespørgselstiden. Analytikere udfører fem typer analytiske operationer mod de multidimensionelle databaser:
- Rul op
- Bore ned
- Skive
- Terning
- Omdrejningspunkt
OLAP-systemet lokaliserer derefter dimensionskrydsningspunkterne, såsom produkter, der sælges i den vestlige region til en bestemt pris i en bestemt periode, og viser dataene.
Hvordan virker OLTP?
OLTP-systemer involverer at tage transaktionsoplysninger, behandle data og opdatere back-end-databasen for at vise det nye input. Selvom applikationerne er komplekse, involverer disse opdateringer nogle få databaseposter.
Et relationelt databasestyringssystem (RDBMS) kontrollerer og administrerer OLTP. OLTP kræver en database til at håndtere flere opdateringer og forespørgsler og samtidig understøtte højhastighedssvartider. Dette indebærer, at RDBMS er en god mulighed for OLTP-systemer.
Desuden bruges OLTP til at udføre databasetransaktioner, som front-end-medarbejdere genererer, herunder bankkasserere og kasserere. Kunde-selvbetjeningsapps som e-handel, rejser og netbank genererer også online databasetransaktioner.
Normalt bruger online transaktionsbehandlingssystemer en tre-trins arkitektur, der består af applikations-, data- og præsentationslagerne.
OLAP vs. OLTP: Karakteristika
Karakteristika for OLAP
De vigtigste funktioner i OLAP er:
- OLAP giver virksomhedsejere mulighed for at få et logisk og dimensionelt overblik over data.
- Giver support til flere brugere
- Fungerer som formidler mellem frontend og datavarehuse
- Resultaterne gemmes adskilt fra datakilderne.
- Tilbyder en ensartet dokumentationsydelse
- Kan skelne mellem manglende og nul værdier
- Ignorerer manglende værdier og beregner de korrekte værdier
- Faciliterer komplekse analyser og interaktive forespørgsler for brugerne
- Det kan give dig magten til at udføre indviklede sammenligninger og beregninger
- Præsenterer resultater i grafer og diagrammer.
Karakteristika for OLTP
OLTP-baserede apps har en lang række funktioner og egenskaber. Nogle er som følger:
- Hyppige dataændringer
- Indekserede datasæt til hurtig forespørgsel, hentning og søgning
- Hurtigere svartider, målt i millisekunder
- Transaktioner involverer nogle få databaseposter sammen med små mængder data.
- Kan rumme en stor mængde samtidige brugere, der får adgang til data
- Datatransaktioner sker i en bestemt rækkefølge, og brugere kan ikke ændre nogen data i den
- Indebærer simple transaktioner, herunder indsættelser, sletninger, simple forespørgsler og dataopdateringer
- Høj datatilgængelighed
OLAP vs. OLTP: Bruger
Anvendelser af OLAP
Mange virksomhedsvirksomheder kan bruge OLAP-systemet til indsigt i data, såsom engagement, økonomi, markeder og salg. Nogle applikationer af OLAP-systemer er:
- Salgsrapportering
- Forecasting
- Budgettering
- Ledelsesrapportering
- Markedsføring
- Procesledelse
Anvendelser af OLTP
OLTP-softwaresystemer finder deres anvendelse på en lang række markeder. De er som følger:
- Netbank
- Afsendelse af tekstbeskeder
- Online køb
- Ordreindtastning
- Call center personale visning
- Opdatering af kundeoplysninger
- Telemarketers optager undersøgelsesresultater
- Booking af flybilletter
OLAP vs. OLTP: Fordele
Fordele ved OLAP
OLAP er et nyttigt værktøj for virksomheder til at forbedre deres viden om virksomhedssalg, marketing, processer og engagement. At have flere data giver virksomheder mulighed for at træffe mere præcise beslutninger. Lad os diskutere nogle af fordelene ved at bruge OLAP:
- Større indsigt
- Pålidelige data
- Ad hoc rapportering
- Hurtig adgang
- Multidimensionelle data
- Højhastigheds databehandling
- Aggregerede og detaljerede oplysninger
- Kendte forretningsudtryk
- ‘Hvad nu hvis’-scenarier
- En næsten flad indlæringskurve
- Forretningsfokuserede beregninger
- Selvbetjeningsrapportering
- Fleksibilitet
- Troværdige beregninger
Fordele ved OLTP
Fordelene omfatter:
- Atomicitet
- Samtidighed
- Større brugervenlighed
- Høj hastighed
- Fuldstændig forretningsindsigt
- Enkelt platform
- Stor database support
- Udvidet kundebase
- Sikkerhedsbegrænsninger
- Konsistens
- Nem datamanipulation gennem datapartitionering
- Det fungerer som en feeder for andre databaser som OLAP.
- Tillader beslutningstagning på et højere niveau
- Brugervenlige og bekvemme transaktioner
- Udvider kundebasen ved at tiltrække nye kunder
OLAP vs. OLTP: Begrænsninger
Begrænsninger af OLAP
På trods af mange fordele har OLAP-systemer også begrænsninger. Den primære er, at den virker mindre attraktiv for mange brugere. Andre begrænsninger omfatter:
- Høj omkostning
- Potentielle risici
- Dårlig beregningsevne
- OLAP er relationel
- Har altid brug for formodellering
- Abstrakt model
- Overfladisk interaktiv analyse
- Stor afhængighed af IT
- Kan være langsommere
Begrænsninger af OLTP
Ligesom OLAP er der nogle udfordringer eller mangler i OLTP-systemerne også baseret på deres styring og design af systemer. Disse begrænsninger omfatter:
- Datasiloer og overbelastning
- Begrænset analyse
- Visse vanskeligheder for små og mellemstore virksomheder
- Hardware-relaterede mangler
- Onlinetransaktioner påvirkes, hvis systemet støder på hardwarefejl.
- Et lavt antal forespørgsler og opdateringer
- Det kræver, at medarbejdere arbejder i grupper for at vedligeholde listen.
- Mere sårbar over for ubudne gæster og hackere
- I tilfælde af serverfejl kan et stort antal data blive slettet permanent, hvilket påvirker virksomheden på mange måder.
OLAP vs. OLTP: Forskelle
Den største forskel mellem de to online-behandlingssystemer er deres formål, dvs. analytiske vs. transaktionelle. Hvert system er optimeret til at få dem til at fungere i overensstemmelse hermed for at hjælpe dig med at træffe bedre forretningsbeslutninger i realtid.
OLAP er designet til at udføre komplekse dataanalyser og bruges af dataforskere, vidensarbejdere og forretningsanalytikere. På den anden side er OLTP designet til at behandle et stort antal transaktioner og bruges af frontlinjemedarbejdere, såsom bankkasserere, kasserere og hotelekspedienter.
Lad os se de vigtigste forskelle mellem OLAP og OLTP i tabellen nedenfor.
ParametreOLAPOLTPDatakildeDen består af historiske data fra forskellige databaser. Eller du kan sige, at den bruger forskellige OLTP-databaser som datakilder. Det består af aktuelle operationelle data. Fokus Det lader dig udtrække information til kompleks analyse. Forespørgslerne involverer ofte et enormt antal poster for at drive forretningsbeslutninger. Den er ideel til simple opdateringer, sletninger og indsættelser i databaser. Her involverer forespørgslerne en eller nogle få poster. Karakteristika Det giver brugerne mulighed for at oprette en visning ved at bruge et regneark. Det er kendetegnet ved en enorm mængde data. Det er nemt og enkelt at oprette og vedligeholde. Det er kendetegnet ved et stort antal onlinetransaktioner. Transaktionstransaktioner er sjældnere, men længere. Transaktioner er meget hyppige, hurtige og korte. Forespørgsel Relativt langsom på grund af den store mængde data. Forespørgslerne kan tage timer. Forespørgslerne fungerer meget hurtigt. Integritet Dataintegritet er et problem, da databasen ikke ændres ofte. Det skal altid opretholde dataintegritetsbegrænsninger. Tid Behandlingstiden for komplekse forespørgsler er lang. Den er hurtig sammenlignet med OLAP på grund af ligetil forespørgsler. Normalisering Tabeller er ikke normaliseret. Tabellerne er normaliserede. Operation Maksimal læse- og skriveoperation.Både skrive- og læseoperationer.DesignDet er designet med fokus på et emne.Det er designet med fokus på applikationen.PladskravGenerelt stort på grund af store datasæt.Generelt små, hvis de historiske data bliver arkiveret.ProduktivitetDet kan øge produktiviteten hos dataanalytikere, ledere og virksomhedsledere.Det kan øge produktiviteten hos slutbrugerne. Sikkerhedskopiering og RecoveryLost-data kan hentes fra OLTP-databasen. For at opfylde lovkrav og sikre forretningskontinuitet kræves der regelmæssig backup. ProcessIt giver hurtige resultater for regelmæssigt brugte data. Det sikrer et hurtigt svar på forespørgslen. Antal brugere Det tillader tusindvis af brugere. Det tillader hundredvis af brugere. BrugertyperDe ideelle brugere er dataforskere, administrerende direktører, ledere, topledelse og andre, der har brug for detaljeret indsigt i hele data. Ekspedienter, DBA, databasefolk og andre som har brug for væsentlig information er ideelle brugere.Anvendelse Den er emneorienteret og bruges til analyser, data mining osv. Den er applikationsorienteret og bruges til forretningsopgaver.
Konklusion
Valget af det rigtige databehandlingssoftwaresystem afhænger i sidste ende af dit mål eller dine mål.
OLAP kan hjælpe med at låse op for værdi fra store mængder data, mens OLTP kan hjælpe dig med at behandle et stort antal transaktioner hurtigt. De traditionelle OLAP-værktøjer har brug for datamodelleringsekspertise sammen med samarbejde på tværs af forskellige forretningsenheder. På den anden side er OLTP-systemer forretningskritiske.
I mange tilfælde bruger organisationer OLAP- og OLTP-systemer sammen. Det betyder, at OLAP-systemer bruges til at analysere data, der kan hjælpe med at forbedre forretningsprocesser i OLTP-systemer.
Du kan således vælge en af dem baseret på dine dataanalyse eller transaktionsbehov. Men hvis du har brug for begge funktioner, vil det være bedst at bruge både OLAP og OLTP.