Was ist der Unterschied zwischen OLAP und OLTP?
Online Analytical Processing (OLAP) und Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) sind Datenverarbeitungssysteme, mit denen Sie Geschäftsdaten speichern und analysieren können. Sie können Daten aus mehreren Quellen wie Websites, Anwendungen, intelligenten Zählern und internen Systemen sammeln und speichern. OLAP kombiniert und gruppiert die Daten, sodass Sie sie aus verschiedenen Blickwinkeln analysieren können. Umgekehrt speichert und aktualisiert OLTP Transaktionsdaten zuverlässig und effizient in großen Mengen. OLTP-Datenbanken können eine von mehreren Datenquellen für ein OLAP-System sein.
Was sind die Ähnlichkeiten zwischen OLAP und OLTP?
Sowohl die analytische Online-Verarbeitung (OLAP) als auch die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) sind Datenbankmanagementsysteme zum Speichern und Verarbeiten von Daten in großen Mengen. Sie benötigen eine effiziente und zuverlässige IT-Infrastruktur, um reibungslos zu funktionieren. Sie können beide verwenden, um vorhandene Daten abzufragen oder neue Daten zu speichern. Beide unterstützen die datengesteuerte Entscheidungsfindung in einer Organisation.
Die meisten Unternehmen verwenden OLTP- und OLAP-Systeme zusammen, um ihre Business-Intelligence-Anforderungen zu erfüllen. Der Ansatz und der Zweck des Datenmanagements unterscheiden sich jedoch erheblich zwischen OLAP und OLTP.
Hauptunterschiede: OLAP ggü. OLTP
Der Hauptzweck der analytischen Online-Verarbeitung (OLAP) ist die Analyse aggregierter Daten, während der Hauptzweck der Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) die Verarbeitung von Datenbanktransaktionen ist.
Sie verwenden OLAP-Systeme, um Berichte zu erstellen, komplexe Datenanalysen durchzuführen und Trends zu identifizieren. Im Gegensatz dazu verwenden Sie OLTP-Systeme, um Bestellungen zu bearbeiten, Inventar zu aktualisieren und Kundenkonten zu verwalten.
Weitere wichtige Unterschiede sind Datenformatierung, Datenarchitektur, Leistung und Anforderungen. Wir werden auch ein Beispiel dafür besprechen, wann eine Organisation OLAP oder OLTP verwenden könnte.
Datenformatierung
OLAP-Systeme verwenden multidimensionale Datenmodelle, sodass Sie dieselben Daten aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten können. OLAP-Datenbanken speichern Daten in einem Würfelformat, wobei jede Dimension ein anderes Datenattribut darstellt. Jede Zelle im Würfel stellt einen Wert oder eine Kennzahl für den Schnittpunkt der Dimensionen dar.
Im Gegensatz dazu sind OLTP-Systeme eindimensional und konzentrieren sich auf einen Datenaspekt. Sie verwenden eine relationale Datenbank, um Daten in Tabellen zu organisieren. Jede Zeile in der Tabelle steht für eine Entitäts-Instance und jede Spalte steht für ein Entitätsattribut.
Datenarchitektur
Die OLAP-Datenbankarchitektur priorisiert das Datenlese- gegenüber Datenschreibvorgängen. Sie können schnell und effizient komplexe Abfragen großer Datenmengen durchführen. Verfügbarkeit ist ein Problem mit niedriger Priorität, da der Hauptanwendungsfall die Analytik ist.
Andererseits priorisiert die OLTP-Datenbankarchitektur Datenschreibvorgänge. Es ist für schreibintensive Workloads optimiert und kann hochfrequente Transaktionsdaten mit hohem Volumen aktualisieren, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen.
Wenn beispielsweise zwei Kunden denselben Artikel gleichzeitig kaufen, kann das OLTP-System die Lagerbestände genau anpassen. Und das System priorisiert den chronologisch ersten Kunden, wenn der Artikel der letzte auf Lager ist. Verfügbarkeit hat eine hohe Priorität und wird in der Regel durch mehrere Datensicherungen erreicht.
Leistung
Die OLAP-Verarbeitungszeiten können je nach Art und Menge der analysierten Daten zwischen Minuten und Stunden variieren. Um eine OLAP-Datenbank zu aktualisieren, verarbeiten Sie regelmäßig Daten in großen Batches und laden den Stapel dann auf einmal in das System hoch. Die Häufigkeit der Datenaktualisierung variiert auch zwischen den Systemen, von täglich über wöchentlich oder sogar monatlich.
Im Gegensatz dazu messen Sie die OLTP-Verarbeitungszeiten in Millisekunden oder weniger. OLTP-Datenbanken verwalten Datenbankaktualisierungen in Echtzeit. Aktualisierungen sind schnell, kurz und werden von Ihnen oder Ihren Benutzern ausgelöst. Die Stream-Verarbeitung wird häufig der Batch-Verarbeitung vorgezogen.
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Voraussetzungen
OLAP-Systeme agieren wie ein zentraler Datenspeicher und beziehen Daten aus mehreren Data Warehouses, relationalen Datenbanken und anderen Systemen. Die Speicheranforderungen reichen von Terabyte (TB) bis Petabyte (PB). Das Lesen von Daten kann auch rechenintensiv sein und erfordert leistungsstarke Server.
Andererseits können Sie den OLTP-Speicherbedarf in Gigabyte (GB) messen. OLTP-Datenbanken können auch gelöscht werden, sobald die Daten in ein zugehöriges OLAP-Data Warehouse oder Data Lake geladen wurden. Die Rechenanforderungen für OLTP sind jedoch ebenfalls hoch.
Beispiel für OLAP ggü. OLTP
Stellen wir uns ein großes Einzelhandelsunternehmen vor, das Hunderte von Geschäften im ganzen Land betreibt. Das Unternehmen verfügt über eine umfangreiche Datenbank, die Verkäufe, Inventar, Kundendaten und andere wichtige Kennzahlen verfolgt.
Das Unternehmen verwendet OLTP, um Transaktionen in Echtzeit abzuwickeln, Lagerbestände zu aktualisieren und Kundenkonten zu verwalten. Jedes Geschäft ist mit der zentralen Datenbank verbunden, die die Lagerbestände in Echtzeit aktualisiert, sobald Produkte verkauft werden. Das Unternehmen verwendet OLTP auch zur Verwaltung von Kundenkonten, beispielsweise zur Erfassung von Treuepunkten, zur Verwaltung von Zahlungsinformationen und zur Bearbeitung von Rücksendungen.
Darüber hinaus verwendet das Unternehmen OLAP, um die von OLTP gesammelten Daten zu analysieren. Die Geschäftsanalysten des Unternehmens können OLAP verwenden, um Berichte über Verkaufstrends, Lagerbestände, Kundendemografie und andere wichtige Kennzahlen zu erstellen. Sie führen komplexe Abfragen großer Mengen historischer Daten durch, um Muster und Trends zu identifizieren, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen können. Sie identifizieren beliebte Produkte in einem bestimmten Zeitraum und nutzen die Informationen, um die Inventarbudgets zu optimieren.
Wann sollte man OLAP verwenden ggü. OLTP
Die analytische Online-Verarbeitung (OLAP) und die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) sind zwei verschiedene Datenverarbeitungssysteme, die für unterschiedliche Zwecke entwickelt wurden. OLAP ist für komplexe Datenanalysen und Berichterstellung optimiert, während OLTP für die Transaktionsverarbeitung und Aktualisierungen in Echtzeit optimiert ist.
Wenn Sie die Unterschiede zwischen diesen Systemen verstehen, können Sie fundierte Entscheidungen darüber treffen, welches System Ihren Anforderungen besser entspricht. In vielen Fällen kann eine Kombination aus OLAP- und OLTP-Systemen die beste Lösung für Unternehmen sein, die sowohl Transaktionsverarbeitung als auch Datenanalyse benötigen. Letztlich hängt die Auswahl des richtigen Systems von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens ab, einschließlich Datenvolumen, Abfragekomplexität, Reaktionszeit, Skalierbarkeit und Kosten.
Zusammenfassung der Unterschiede: OLAP ggü. OLTP
| Kriterien |
OLAP |
OLTP |
| Zweck |
OLAP hilft Ihnen bei der Analyse großer Datenmengen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. |
OLTP hilft Ihnen bei der Verwaltung und Verarbeitung von Transaktionen in Echtzeit. |
| Datenquelle |
OLAP verwendet historische und aggregierte Daten aus mehreren Quellen. |
OLTP verwendet Echtzeit- und Transaktionsdaten aus einer einzigen Quelle. |
| Struktur der Daten |
OLAP verwendet multidimensionale (Würfel) oder relationale Datenbanken. |
OLTP verwendet relationale Datenbanken. |
| Datenmodell |
OLAP verwendet ein Sternschema, ein Schneeflockenschema oder andere analytische Modelle. |
OLTP verwendet normalisierte oder denormalisierte Modelle. |
| Umfang der Daten |
OLAP hat große Speicheranforderungen. Denken Sie an Terabyte (TB) und Petabyte (PB). |
OLTP hat vergleichsweise geringere Speicheranforderungen. Denken Sie an Gigabyte (GB). |
| Reaktionszeit |
OLAP hat längere Antwortzeiten, normalerweise in Sekunden oder Minuten. |
OLTP hat kürzere Reaktionszeiten, typischerweise in Millisekunden |
| Beispielanwendungen |
OLAP eignet sich gut für die Analyse von Trends, die Vorhersage des Kundenverhaltens und die Identifizierung der Rentabilität. |
OLTP eignet sich gut für die Zahlungsabwicklung, die Verwaltung von Kundendaten und die Auftragsabwicklung. |
Wie kann AWS Ihre OLAP- und OLTP-Anforderungen unterstützen?
Analytics on Amazon Web Services (AWS) bietet verschiedene verwaltete Cloud-Dienste für die analytische Online-Verarbeitung (OLAP) und die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP). Von der Datenübermittlung, Datenspeicherung, Datenanalysen und mehr, bietet AWS speziell entwickelte Services, die das beste Preis-Leistungsverhältnis, Skalierbarkeit und die niedrigsten Kosten gewährleisten.
Hier finden Sie Beispiele für AWS-Services, die Ihre OLAP- und OLTP-Anforderungen unterstützen können:
- Amazon Redshift ist ein Cloud Data Warehouse, das speziell für OLAP entwickelt wurde.
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) ist eine relationale Datenbank mit OLAP-Funktionalität. Sie können es verwenden, um OLTP-Workloads auszuführen, oder mit Oracle OLAP, um komplexe Abfragen an dimensionalen Würfeln durchzuführen.
- Amazon Aurora ist eine MySQL- und PostgreSQL-kompatible relationale Cloud-Datenbank, die sowohl OLTP- als auch komplexe OLAP-Workloads ausführen kann.
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