OLTP versus OLAP | Unterschied zwischen OLTP und OLAP

Überblick

• OLTP und OLAP sind 2 Datenverarbeitungsfunktionen
• Verstehen Sie den Unterschied zwischen OLTP und OLAP

Einführung

Sie erhalten täglich neue Informationen. Aber erst nachdem Sie es analysiert haben, können Sie es zu Ihrem Wissen hinzufügen und fundiertere Entscheidungen treffen.. Das gilt für alle Organisationen der Welt. Unternehmen sammeln große Datenmengen und verarbeiten sie dann, um Sinn zu machen und die richtige Geschäftsentscheidung zu treffen. Anders als Menschen, eine Organisation verfügt über zwei Arten von Datenverarbeitungsfunktionen: OLTP und OLAP.

Entgegen seinem Namen, es gibt einen großen unterschied zwischen den beiden. Während man Prozesse in Echtzeit verwaltet, die andere hilft bei der Analyse großer Datenmengen, um die Fähigkeiten der Organisation zu verbessern. Lassen Sie uns diesen Unterschied zwischen den beiden in diesem Artikel etwas genauer verstehen..

Inhaltsverzeichnis

• Was ist OLTP?
• OLTP-Beispiel
• OLTP-Funktionen
• Was ist OLAP?
• OLAP-Beispiel
• Funktionen von OLAP
• OLTP versus OLAP

Was ist OLTP?

OLTP, Ö Online-Transaktionsverarbeitung, Systeme verarbeiten eine große Anzahl von Transaktionen, die in Echtzeit erfolgen. Aber, Was sind die Transaktionen??

Gut, Verfahren sind Prozesse, die in ihrer Gesamtheit und isoliert voneinander ablaufen. Sie fügen ein, Daten in einer Datenbank aktualisieren oder löschen. In einem erfolgreichen Lauf, Änderungen durch eine Transaktion in einer Datenbank bleiben auch bei einem Systemausfall in der Datenbank erhalten.

Transaktionsdaten werden gespeichert in Relationale Datenbanken dass sie versichern SÄURE Immobilien für Transaktionen. Diese Daten werden sehr schnell geschrieben und abgefragt, um Verzögerungen bei der Verarbeitung zu vermeiden.

OLTP regelt Transaktionen, weil sie die kritischen Prozesse sind, denen wir in unserem täglichen Leben begegnen.. Online-Transaktionen, E-Commerce-Bestellungen, Online-Hotelreservierungen, Geldautomatentransaktionen, etc., werden von OLTP-Prozessen verwaltet.

OLTP-Beispiele

Stellen Sie sich vor, Sie melden sich bei einer E-Commerce-Website an, um das neueste Paar Ihrer Lieblingskopfhörer zu reservieren, das derzeit im Angebot ist.. Folgendes berücksichtigen:

• Möglicherweise versuchen mehrere Personen, die Kopfhörer zu reservieren, aber keiner kennt die Prozesse der anderen. (ichEinsamkeit)
• Die Bestellung gilt nur dann als erfolgreich, wenn ein Benutzer alle Schritte zusammen mit der Zahlung abgeschlossen hat. (EINtomicity)
• Sobald ein Benutzer die Bestellung erfolgreich abgeschlossen hat, wird in der Website-Datenbank aktualisiert. Dann, Kopfhörer werden auf der Website nicht mehr verfügbar sein. (CKohärenz)
• Jetzt, selbst wenn die E-Commerce-Website aufgrund einer Flut von Benutzerverkehr ausfällt, der Benutzer besitzt immer noch das Headset, das er erfolgreich gekauft hat. (DHaltbarkeit)

OLTP stellt sicher, dass solche Transaktionen ohne Inkonsistenzen in der Datenbank mit Hilfe des SÄURE (Atommörder, Konsistenz, Isolation, Haltbarkeit) Eigenschaften (die wir gerade besprochen haben).

OLTP-Funktionen

• Transaktionen in Echtzeit verwalten.
• Diese Systeme modifizieren Daten in der Datenbank.
• Behandeln Sie Transaktionen, die von ACID-Eigenschaften gesteuert werden.
• Diese Systeme speichern Daten in relationalen Datenbanken.
• Die Umsetzung von OLTP-Transaktionen geht in der Regel sehr schnell, in der Größenordnung von Millisekunden.

Was ist OLAP?

Organisationen haben Daten, die aus Transaktionen generiert werden, die in verschiedenen OLTP-Datenbanken gespeichert sind. Diese Daten sind jedoch nutzlos, wenn sie nicht analysiert werden, um wertvolle Informationen für die Organisation zu erhalten.. Aber trotzdem, Diese Daten direkt aus OLTP-Datenbanken abzufragen ist aufgrund der großen Datenmenge und der Komplexität der zu schreibenden Abfragen nicht effizient. Deswegen, Wir speichern diese Daten in einer anderen Datenbank namens OLAP-Datenbanken.

OLAP, Ö Online analytische Verarbeitung, Datenbanken speichern Daten in aggregierter Form aus mehreren OLTP-Datenbanken. Später, diese Daten werden in einem Data Warehouse gespeichert. Aber, anstelle einer Ansicht auf Transaktionsebene, bietet eine mehrdimensionale Ansicht der Daten. Das bedeutet, wenn die Organisation aggregierte Verkaufsdaten sehen möchte, Sie können sie nach mehreren Kategorien und Unterkategorien anzeigen: Ort (Region, Land, Zustand), Zeit (Jahr, mein, Tag), der Kunde (Geschlecht, Alter), etc. Auf diese Weise können Unternehmen eine erweiterte Analyse ihrer Daten durchführen., Ihnen ein tieferes Verständnis Ihrer Produkte zu vermitteln.

Der Schlüssel zum Erfolg von OLAP-Datenbanken ist selbstverständlich die mehrdimensionale Sicht.. Aber, Wie wird es gespeichert? Nehmen wir ein Beispiel, um das zu verstehen.

OLAP-Beispiel

Nehmen wir unser vorheriges Beispiel von der E-Commerce-Website, Stellen Sie sich vor, das Unternehmen möchte nun die Umsätze des vergangenen Jahres analysieren. Aber nur den Umsatz pro Monat zu betrachten, ist zu simpel. Ein nach Regionen kategorisierter Umsatz pro Monat wäre ein besserer Ansatz.

Diese Tabelle ist bekannt als Cubo OLAP mit zwei Maße (Viertel und Region) und die hier gespeicherten aggregierten Daten sind bekannt als messen.

Die in den Data Warehouses gespeicherten Daten sind in ähnlicher Weise mit so vielen Dimensionen wie für die Analyse benötigt.

Hier, Zeit, Region und Kategorie sind Dimensionen. Die schattierte Zelle des Würfels zeigt die Daten für den Monat Februar, in der Region Nord für die Kategorie Bekleidung.

Funktionen von OLAP

• Das sind historische Daten.
• Diese Systeme nehmen keine Änderungen an den Daten vor.
• Speichert Daten mehrdimensional in Data Warehouses.
• Wird für Datenanalysezwecke verwendet.
• Die Daten werden nie geändert.

OLTP versus OLAP

	OLTP (Online-Transaktionsverarbeitung)	OLAP (Online analytische Verarbeitung)
Funktionalität	Verwalten Sie Transaktionen, die Daten in Datenbanken ändern.	Wird für Analyse- und Berichtszwecke verwendet.
Quelle	Organisationstransaktionen in Echtzeit.	Daten werden aus mehreren OLTP-Datenbanken konsolidiert.
Speicherformat	Tabellenform in relationalen Datenbanken.	Mehrdimensionale Form in OLAP-Würfeln.
Betrieb	Lesen und Schreiben	Schreibgeschützt
Reaktionszeit	Schnelle Bearbeitung, da Anfragen einfach sind.	Langsamer als OLTP
Benutzer	Führungskräfte, Datenwissenschaftler	Programmierer, Datenbankprofis

Abschließende Anmerkungen

Um zusammenzufassen, In diesem Artikel, wir diskutieren den Unterschied zwischen OLTP und OLAP. Ist sicher ein rudimentäres Thema, aber unverzichtbar, um den Grundstein für eine Karriere im Data Engineering zu legen.

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Ich hoffe, mit diesem Artikel konnte das Thema verständlich erklärt werden. Lass es mich wissen, wenn du Fragen in den Kommentaren unten hast.

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