OLAP와 OLTP의 차이점은 무엇인가요?
온라인 분석 처리(OLAP) 및 온라인 거래 처리(OLTP)는 비즈니스 데이터를 저장하고 분석하는 데 도움이 되는 데이터 처리 시스템입니다. 웹 사이트, 애플리케이션, 스마트 미터 및 내부 시스템과 같은 여러 소스에서 데이터를 수집하고 저장할 수 있습니다. OLAP는 다양한 관점에서 데이터를 분석할 수 있도록 데이터를 결합하고 그룹화합니다. 반대로 OLTP는 트랜잭션 데이터를 안정적이고 효율적으로 대량으로 저장하고 업데이트합니다. OLTP 데이터베이스는 OLAP 시스템의 여러 데이터 소스 중 하나일 수 있습니다.
OLAP와 OLTP의 유사점은 무엇인가요?
온라인 분석 처리(OLAP)와 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)는 모두 대용량의 데이터를 저장하고 처리하기 위한 데이터베이스 관리 시스템입니다. 이 시스템을 원활하게 운영하려면 효율적이고 안정적인 IT 인프라가 필요합니다. 둘 다 기존 데이터를 쿼리하거나 새 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 두 서비스 모두 조직의 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다.
대부분의 회사는 OLTP 및 OLAP 시스템을 함께 사용하여 비즈니스 인텔리전스 요구 사항을 충족합니다. 그러나 OLAP와 OLTP에서 데이터 관리의 접근 방식과 목적은 크게 다릅니다.
주요 차이점: OLAP와 OLTP
온라인 분석 처리(OLAP)의 기본적인 목적은 집계된 데이터를 분석하는 것이고 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)의 기본적인 목적은 데이터베이스 트랜잭션을 처리하는 것입니다.
OLAP 시스템은 보고서를 생성하고, 복잡한 데이터 분석을 수행하며, 추세를 식별하는 데 사용됩니다. 반대로 OLTP 시스템은 주문을 처리하고, 재고를 업데이트하며, 고객 계정을 관리하는 데 사용됩니다.
다른 중요한 차이점으로는 데이터 형식, 데이터 아키텍처, 성능 및 요구 사항이 있습니다. 조직에서 OLAP 또는 OLTP를 사용하는 사례도 살펴보겠습니다.
데이터 형식 지정
OLAP 시스템에는 다차원 데이터 모델이 사용되므로 동일한 데이터를 다양한 각도에서 볼 수 있습니다. OLAP 데이터베이스는 데이터를 큐브 형식으로 저장합니다. 큐브 형식에서 각 차원은 서로 다른 데이터 속성을 나타냅니다. 큐브의 각 셀은 차원의 교차에 대한 값 또는 측정값을 나타냅니다.
반면 OLTP 시스템은 일차원적이며 한 가지 데이터 측면에 중점을 둡니다. 관계형 데이터베이스를 사용하여 데이터를 테이블로 구성합니다. 테이블의 각 행은 엔터티 인스턴스를 나타내고 각 열은 엔터티 속성을 나타냅니다.
데이터 아키텍처
OLAP 데이터베이스 아키텍처는 데이터 쓰기 작업보다 데이터 읽기 작업에 우선 순위를 둡니다. 대용량 데이터를 기반으로 복잡한 쿼리를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 분석이 주요 사용 사례이기 때문에 가용성은 우선 순위가 낮습니다.
반면 OLTP 데이터베이스 아키텍처는 데이터 쓰기 작업에 우선 순위를 둡니다. 쓰기 작업이 많은 워크로드에 최적화되어 있으며 데이터 무결성을 손상시키지 않으면서 대용량 트랜잭션 데이터를 잦은 빈도로 업데이트할 수 있습니다.
예를 들어 두 명의 고객이 동시에 동일한 품목을 구매하는 경우 OLTP 시스템에서는 재고 수준을 정확하게 조정할 수 있습니다. 그리고 해당 품목이 마지막 재고일 경우 시간순으로 첫 번째 고객에게 우선 순위를 둡니다. 최우선 과제는 가용성이며 가용성은 일반적으로 여러 데이터 백업을 통해 달성됩니다.
성능
OLAP 처리 시간은 분석하는 데이터의 유형 및 볼륨에 따라 몇 분에서 몇 시간까지 달라질 수 있습니다. OLAP 데이터베이스를 업데이트할 때는 정기적으로 데이터를 대규모 배치로 처리한 다음 이 배치를 한 번에 시스템에 업로드합니다. 데이터 업데이트 빈도 또한 시스템마다 매일, 매주 또는 매월로 다릅니다.
반대로 OLTP 처리 시간은 밀리초 이하 단위로 측정됩니다. OLTP 데이터베이스는 데이터베이스 업데이트를 실시간으로 관리합니다. 업데이트가 빠르고 짧으며 고객 또는 고객 사용자에 의해 트리거됩니다. 배치 처리보다 스트림 처리가 주로 사용됩니다.
요구 사항
OLAP 시스템은 중앙 집중식 데이터 스토어처럼 작동하며 다수의 데이터 웨어하우스, 관계형 데이터베이스 및 기타 시스템에서 데이터를 가져옵니다. 스토리지 요구 사항은 테라바이트(TB)~페타바이트(PB) 규모입니다. 데이터 읽기 또한 컴퓨팅 집약적일 수 있으므로 고성능 서버가 필요합니다.
반면 OLTP 스토리지 요구 사항은 기가바이트(GB) 단위로 측정할 수 있습니다. 데이터가 관련 OLAP 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 로드된 후에는 OLTP 데이터베이스를 지울 수도 있습니다. 그러나 OLTP는 컴퓨팅 요구 사항도 높습니다.
예: OLAP와 OLTP
전국에 수백 개의 매장을 운영하는 대형 소매 회사를 예로 들어 보겠습니다. 이 회사는 판매, 재고, 고객 데이터 및 기타 주요 지표를 추적하는 방대한 데이터베이스를 보유하고 있습니다.
이 회사는 OLTP를 사용하여 실시간으로 거래를 처리하고, 재고 수준을 업데이트하며, 고객 계정을 관리합니다. 각 매장은 제품이 판매될 때 실시간으로 재고 수준을 업데이트하는 중앙 데이터베이스에 연결됩니다. 이 회사는 또한 OLTP를 사용하여 고객 계정을 관리합니다. 예를 들어 로열티 포인트 추적, 결제 정보 관리, 반품 처리 등이 이에 해당합니다.
또한 회사는 OLTP에서 수집한 데이터를 OLAP를 사용하여 분석합니다. 회사의 비즈니스 분석가는 OLAP를 사용하여 판매 추세, 재고 수준, 고객 인구 통계 및 기타 주요 지표에 대한 보고서를 생성할 수 있습니다. 이들은 대량의 과거 데이터를 기반으로 복잡한 쿼리를 수행하여 비즈니스 의사 결정에 도움이 될 수 있는 패턴과 추세를 식별합니다. 특정 기간의 인기 제품을 식별하고 이 정보를 사용하여 재고 예산을 최적화합니다.
사용 시기: OLAP와 OLTP
온라인 분석 처리(OLAP)와 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)는 서로 다른 목적으로 설계된 두 가지 데이터 처리 시스템입니다. OLAP는 복잡한 데이터 분석 및 보고에 최적화되어 있고, OLTP는 트랜잭션 처리 및 실시간 업데이트에 최적화되어 있습니다.
이러한 시스템 간의 차이점을 이해하면 정보를 기반으로 요구 사항을 더 잘 충족하는 시스템을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대부분의 경우 트랜잭션 처리와 데이터 분석을 모두 필요로 하는 비즈니스에는 OLAP 시스템과 OLTP 시스템을 함께 사용하는 것이 가장 적합한 솔루션일 수 있습니다. 궁극적으로 적합한 시스템을 선택하는 것은 데이터 볼륨, 쿼리 복잡성, 응답 시간, 확장성, 비용 등 비즈니스의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.
차이점 요약: OLAP와 OLTP
| 기준 |
OLAP |
OLTP |
| 목적 |
OLAP는 대량의 데이터를 분석하여 의사 결정을 지원하는 데 도움이 됩니다. |
OLTP는 실시간 트랜잭션을 관리하고 처리하는 데 도움이 됩니다. |
| 데이터 소스 |
OLAP는 여러 소스의 기록 및 집계 데이터를 사용합니다. |
OLTP는 단일 소스의 실시간 및 트랜잭션 데이터를 사용합니다. |
| 데이터 구조 |
OLAP는 다차원(큐브) 또는 관계형 데이터베이스를 사용합니다. |
OLTP는 관계형 데이터베이스를 사용합니다. |
| 데이터 모델 |
OLAP는 별 스키마, 눈송이 스키마 또는 기타 분석 모델을 사용합니다. |
OLTP는 정규화되거나 비정규화된 모델을 사용합니다. |
| 데이터 볼륨 |
OLAP에는 대용량 스토리지가 필요합니다. 테라바이트(TB)와 페타바이트(PB) 규모라고 생각할 수 있습니다. |
OLTP는 스토리지 요구 사항이 비교적 작습니다. 기가바이트(GB) 규모라고 생각하면 됩니다. |
| 응답 시간 |
OLAP의 응답 시간은 일반적으로 초 또는 분 단위로 더 깁니다. |
OLTP는 응답 시간이 짧으며 일반적으로 밀리초 단위입니다. |
| 예제 애플리케이션 |
OLAP는 추세를 분석하고, 고객 행동을 예측하며, 수익성을 식별하는 데 유용합니다. |
OLTP는 결제 처리, 고객 데이터 관리 및 주문 처리에 적합합니다. |
AWS는 OLAP 및 OLTP 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있나요?
Analytics on Amazon Web Services(AWS)는 온라인 분석 처리(OLAP)와 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 작업을 위한 다양한 관리형 클라우드 서비스를 제공합니다. 데이터 이동, 데이터 스토리지, 데이터 분석 부문에서 AWS는 가장 뛰어난 요금 대비 성능, 확장성 및 가장 저렴한 비용을 제공하는 목적별 서비스를 제공합니다.
다음은 OLAP 및 OLTP 요구 사항을 지원할 수 있는 AWS 서비스의 예입니다.
- Amazon Redshift는 OLAP용으로 특별히 설계된 클라우드 데이터 웨어하우스입니다.
- Amazon Relational Database Service(RDS)는 OLAP 기능을 갖춘 관계형 데이터베이스입니다. 이 서비스를 사용하여 OLTP 워크로드를 실행하거나 Oracle OLAP와 함께 사용하여 차원 큐브에서 복잡한 쿼리를 수행할 수 있습니다.
- Amazon Aurora는 OLTP 워크로드와 복잡한 OLAP 워크로드를 모두 실행할 수 있는 MySQL 및 PostgreSQL 호환 클라우드 관계형 데이터베이스입니다.
지금 바로 AWS 계정을 생성하여 AWS에서 OLTP와 OLAP를 시작하세요.
