OLTP vs OLAP:un confronto completo

Introduzione

OLTP e OLAP sono sistemi di elaborazione online che aiutano a trasformare i dati in informazioni. OLTP si occupa delle transazioni di dati , mentre OLAP si occupa dell'analisi dei dati . Sebbene ci siano differenze, l'idea principale è quella di utilizzare i due processi per formare un'architettura di data warehouse stabile.

Questo articolo spiega le principali differenze tra i sistemi OLTP e OLAP e come utilizzarli durante l'elaborazione dei dati.

OLTP vs. OLAP:Definizioni

Il primo passo per comprendere la principale differenza tra i sistemi OLTP e OLAP è sapere come definirli. Le definizioni aiutano anche a descrivere le caratteristiche principali di ciascun sistema di elaborazione.

OLTP (elaborazione delle transazioni online)

OLTP è l'abbreviazione di Elaborazione delle transazioni online . Il sistema fornisce i dati a un server di archiviazione dedicato direttamente dall'origine. Le caratteristiche principali di OLTP sono:

• Elaborazione frequente delle query . L'inserimento, l'aggiornamento e l'eliminazione dei dati sono attività quotidiane in un database OLTP.
• Transazioni rapide . Il sistema si occupa costantemente di transazioni brevi e frequenti per rimanere aggiornato con le informazioni più aggiornate.
• Integrità dei dati . In caso di errori, i segmenti di rollback sono fondamentali per mantenere l'integrità e la coerenza dei dati. La stabilità del flusso di informazioni è possibile grazie alla normalizzazione del database almeno fino alla terza forma normale (3NF).

Nel complesso, il design del sistema OLTP fornisce una risposta immediata a semplici processi aziendali e richieste degli utenti attraverso un database relazionale.

OLAP (elaborazione analitica online)

OLAP è l'abbreviazione di Elaborazione analitica online . Il metodo prende i dati raccolti da un sistema OLTP e li prepara per scopi analitici. Le caratteristiche principali di un sistema OLAP sono:

• Volume di query inferiore . La selezione di dati multidimensionali è un'attività comune in un database OLAP.
• Transazioni complesse . Il sistema gestisce i dati storici e affronta le attività analitiche in grandi volumi. L'enfasi è sull'esecuzione rapida di query complesse per i processi decisionali.
• Velocità delle query . Le tecniche di denormalizzazione del database aiutano a migliorare la velocità delle query con i database OLAP. Sebbene il recupero delle informazioni sia veloce, sono presenti incongruenze nei dati.

Il sistema OLAP fornisce risposte rapide a carichi di lavoro complessi e multidimensionali normalmente necessari in un data warehouse.

OLTP e OLAP:confronto

OLTP e OLAP sono diversi in termini di funzionalità. I sistemi di database OLAP sono diventati più popolari con l'ascesa dei big data e dell'analisi. I due sistemi funzionano meglio quando sono collegati tramite il livello ETL (extract, transform, load).

La tabella seguente delinea le principali differenze tra le due tecniche di lavorazione:

	OLTP	OLAP
Sta per	Elaborazione transazionale online	Elaborazione analitica online
Funzionalità	Modifica e scrive spesso i dati	Esegue query sui dati, scrive raramente
Funzione principale	Bassa latenza	Alta produttività
Query	INSERT , UPDATE , DELETE	SELECT
Complessità delle query	Semplice e standardizzato	Complesso e specializzato
Normalizzazione	Normalizzato	Non normalizzato o denormalizzato
Architettura del database	Tradizionale	Data warehouse
Progettazione	Orientato all'industria	Orientato al soggetto
Integrità	Modificato e mantenuto frequentemente	Non modificato o mantenuto spesso
Ridondanza dei dati	Basso	Alto
Disponibilità	Alta disponibilità	Bassa disponibilità
Dimensioni di archiviazione	Piccolo se i dati sono archiviati	Server di database di grandi dimensioni
Numero di utenti	Migliaia	Centinaia
Produttività	Obiettivi giornalieri e a breve termine	Obiettivi a lungo termine
Metrica delle prestazioni	Velocità effettiva delle transazioni	Velocità effettiva delle query
Tempo di risposta	Millisecondi	Secondi a minuti
Utilizzato per	Attività aziendali di base ad alto volume	Pianificazione, attività analitiche, processo decisionale
Utilizzato da	Impiegati, amministratori e settori critici per i dati	Data scientist, marketing e settori decisionali
Pubblico	Informazioni orientate al mercato	Informazioni orientate al cliente

Casi d'uso OLTP

I sistemi OLTP sono presenti in quasi tutti i sistemi rivolti ai consumatori. Alcuni dei casi d'uso quotidiani per l'elaborazione transazionale sono:

• ATM e servizi bancari online . I prelievi e i pagamenti finanziari giornalieri rappresentano semplici transazioni quotidiane supportate dai sistemi OLTP.
• Elaborazione del pagamento. Sia i pagamenti online che quelli in negozio sono processi transazionali, che si tratti di una carta di debito o di credito.
• Prenotazione online . Qualsiasi sistema di prenotazione, biglietteria e prenotazione richiede metodi e specifiche OLTP.
• Registrazione . Che si tratti di documenti medici, educativi, di controllo dell'inventario o di un sistema di biglietteria del servizio clienti, l'archiviazione dei documenti è un processo che richiede una gestione rapida.

Casi d'uso OLAP

Un sistema OLAP si trova in ogni ramo di attività che beneficia dell'analisi dei dati. Frequentemente, l'elaborazione analitica trova impiego in:

• Analisi delle tendenze . I sistemi OLAP aiutano nel processo decisionale con l'analisi statistica delle tendenze in molti settori, dall'assistenza sanitaria al commercio al dettaglio.
• Comportamento del cliente . Diverse dimensioni delle informazioni sui clienti, come dati geografici o demografici, aiutano a determinare il comportamento dei clienti per i settori dell'e-commerce.
• Agricoltura . Un'applicazione recente e più interessante è nel settore agricolo. Grandi quantità di informazioni elaborate con l'edge computing aiutano a generare report per le aziende rurali.

Vantaggi e svantaggi di OLTP

OLTP è orientato al sistema verso un numero elevato di transazioni semplici con risposte immediate. La tecnica di elaborazione dei dati transazionali presenta alcuni vantaggi e svantaggi.

Vantaggi

Alcuni vantaggi dell'utilizzo di OLTP sono:

• Concorrenza. Un volume elevato di transazioni da parte di numerosi utenti richiede un elevato livello di concorrenza.
• Atomicità. O si verifica un'intera transazione o non succede nulla. Il sistema è immune da aggiornamenti parziali e perdita di informazioni.
• Velocità. Tutte le transazioni che si verificano sono semplici. Gli aggiornamenti costanti richiedono tempi di risposta inferiori al secondo.

Svantaggi

Gli svantaggi di OLTP includono:

• Tempo di inattività. Qualsiasi tempo di inattività provoca un collo di bottiglia nell'elevato volume di richieste. I sistemi devono utilizzare soluzioni ad alta disponibilità.
• Sicurezza. Quando si tratta di dati relativi alle persone, la sicurezza ha la massima priorità. OLTP richiede alti livelli di sicurezza, che è difficile da gestire con l'enorme numero di transazioni.
• Volume delle richieste. Il numero di richieste è schiacciante. La quantità di dati grezzi richiede un team di esperti di dati per trovare informazioni utilizzabili.

Vantaggi e svantaggi di OLAP

OLAP si concentra sui processi di rilevamento dei dati e sulla multidimensionalità. L'approccio analitico all'analisi del database presenta vantaggi e svantaggi.

Vantaggi

I vantaggi generali dell'utilizzo di un sistema OLAP sono:

• Completo. Query complesse su dati multidimensionali forniscono un'ampia panoramica delle informazioni provenienti da vari database.
• Supporto decisionale. Con l'aiuto di schemi a stella e fiocco di neve, il sistema OLAP fornisce la flessibilità necessaria per i sistemi di supporto alle decisioni.
• Curva di apprendimento piatta. Gli utenti finali dei sistemi basati su OLAP necessitano di una formazione tecnica minima o nulla.

Svantaggi

Alcuni dei punti deboli dei sistemi OLAP sono:

• Ridondanza dei dati . Sono presenti alti livelli di ridondanza dei dati a causa della denormalizzazione.
• Scalabilità di archiviazione. Il sistema richiede una soluzione di archiviazione scalabile man mano che il sistema informativo cresce.
• Capacità di calcolo. Poiché i professionisti non tecnici utilizzano i sistemi OLAP, le risorse di calcolo mancano di potenza. Spesso sono necessari software e strumenti di terze parti per eseguire calcoli complessi.