«OLAP против OLTP Сравнительный анализ систем обработки данных»

Comparative analysis of data processing systems OLAP vs OLTP

Сегодня организации генерируют огромные объемы данных из разных источников: взаимодействие с клиентами, торговые операции, социальные медиа и многое другое. Извлечение значимой информации из таких данных требует систем, которые могут эффективно обрабатывать, хранить и анализировать данные.

И OLAP (Online Analytical Processing) и OLTP (Online Transaction Processing) системы играют ключевую роль в обработке данных. OLAP системы позволяют бизнесам проводить сложный анализ данных и принимать управленческие решения. OLTP системы, с другой стороны, обеспечивают бесперебойную работу повседневных операций. Они обрабатывают операции в режиме реального времени, поддерживая при этом согласованность данных.

Узнаем больше об OLAP и OLTP системах и также поймем ключевые различия между ними.

OLAP и OLTP системы: обзор

Начнем с обзора OLAP и OLTP систем:

Что такое OLAP системы?

OLAP (Online Analytical Processing) – это категория систем обработки данных, разработанных для упрощения сложных аналитических запросов и предоставления ценной информации из больших объемов исторических данных.

OLAP системы необходимы для таких приложений, как бизнес-аналитика, хранение данных и системы поддержки принятия решений. Они позволяют организациям анализировать тренды, находить паттерны и принимать стратегические решения на основе исторических данных.

Эти системы используют OLAP куб, фундаментальный компонент, позволяющий выполнять многомерный анализ данных (подробнее о кубе OLAP мы узнаем позже).

Что такое OLTP системы?

OLTP (Online Transaction Processing) – это категория систем обработки данных, нацеленных на операции в режиме реального времени и повседневные операционные задачи.

Базы данных OLTP поддерживают свойства ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), обеспечивая надежные и согласованные транзакции. OLTP системы обычно используются для приложений, требующих быстрой и параллельной обработки небольших, быстрых и операций в режиме реального времени.

Поскольку OLTP системы гарантируют актуальность и согласованность данных в любое время, они прекрасно подходят для таких приложений, как электронная коммерция, банковские и финансовые операции.

OLAP против OLTP: в чем различия?

Теперь, когда мы поняли, что такое OLAP и OLTP системы, продолжим разбираться в их различиях.

#1 – Размер системы и объем данных

OLAP системы обычно намного больше OLTP систем. OLAP системы управляют большими объемами исторических данных, часто требуя значительной емкости хранения и вычислительных ресурсов.

OLTP системы работают с относительно меньшими наборами данных по сравнению с OLAP системами, фокусируясь на обработке в реальном времени и быстром времени ответа.

#2 – Модель данных

OLAP базы данных используют денормализованную структуру данных для оптимизации производительности запросов. Храня предварительно агрегированные и избыточные данные, эти системы могут эффективно обрабатывать сложные аналитические запросы без необходимости в обширных соединениях. Денормализованная структура ускоряет извлечение данных, но может привести к увеличению требований к хранению.

OLAP системы поддерживают многомерный анализ данных, часто реализованный с использованием схем звезда или снежинки, где данные организованы по измерениям и показателям. Фундаментальным для всех OLAP систем является OLAP куб, который облегчает многомерный анализ данных. Но что такое OLAP куб?

OLAP куб – это многомерная структура данных, которая организует данные по нескольким измерениям и показателям.

Каждое измерение представляет собой конкретную категорию или атрибут, такие как время, география, продукт или клиент.
Показатели – это числовые значения или метрики, которые анализируются с учетом этих измерений. Они обычно включают данные, такие как выручка от продаж, прибыль, проданное количество или любой другой ключевой показатель эффективности (KPI).

Многомерная структура куба позволяет пользователям исследовать данные с разных точек зрения, включая такие операции, как детализация, срез, разделение и свертка, просматривать данные на разных уровнях детализации.

Например, рассмотрим куб OLAP, содержащий данные о продажах для интернет-компании. Измерения куба могут включать:

время (месяц, квартал, год),
география (страна, регион и т. д.),
категории товаров (электроника, мода, бытовая техника и т. д.).

Некоторые показатели включают выручку от продаж, количество проданных единиц и прибыль. Куб OLAP позволяет анализировать продажи, выбирая определенные измерения, такие как просмотр выручки от продаж в определенном регионе за определенный период времени или сравнение продаж разных категорий товаров во времени.

Базы данных OLTP используют нормализованную структуру данных для минимизации избыточности данных и обеспечения целостности данных. Нормализация разделяет данные на отдельные связанные таблицы, снижает риск аномалий данных и улучшает эффективность хранения.

#3 – Типы запросов и время ответа

Системы OLAP оптимизированы для обработки сложных аналитических запросов, включающих агрегирование, сортировку, группировку и вычисления. Эти запросы часто охватывают большие объемы исторических данных и требуют значительных вычислительных ресурсов. Из-за своей аналитической природы запросы OLAP могут иметь более длительное время выполнения.

Системы OLTP разработаны для обработки многочисленных небольших, быстрых и параллельных транзакционных запросов. Эти запросы в основном включают вставку, обновление и удаление отдельных записей. Системы OLTP сосредоточены на обработке данных в режиме реального времени и обеспечивают быстрые времена ответа для транзакционных операций.

#4 – Потребности в производительности

Системы OLAP разработаны для поддержки сложных аналитических запросов и анализа многомерных данных.

Системы OLTP должны иметь быстрые времена ответа. Они должны быть способны поддерживать большой объем параллельных транзакций, сохраняя при этом целостность данных и минимизируя несоответствия данных.

OLAP против OLTP: итоговые различия

Давайте обобщим нашу дискуссию, составив таблицу различий между системами OLAP и OLTP по различным ранее обсуждаемым характеристикам:

Характеристика	OLAP	OLTP
Объем данных	Большие объемы исторических данных	Небольшие объемы данных в режиме реального времени
Размер системы	Гораздо больше, чем у систем OLTP	Гораздо меньше, чем у систем OLTP
Модель данных	Денормализованная для повышения производительности	Нормализованная для обеспечения целостности и минимальной избыточности данных
Тип запроса	Сложные аналитические запросы	Простые запросы
Время ответа	Потенциально более длительное время выполнения	Более быстрые времена ответа
Потребности в производительности	Многомерный анализ данных, оптимизированный для быстрого извлечения сложных запросов с агрегацией	Быстрая обработка параллельных транзакций в режиме реального времени с низкой задержкой

Итоги

В заключение: системы OLAP помогают в глубоком анализе больших объемов исторических данных, в то время как системы OLTP обеспечивают быстрые и надежные операции в режиме реального времени.

Однако на практике организации часто используют комбинацию OLAP и OLTP в своей системе обработки данных. Этот гибридный подход позволяет им эффективно управлять операционными данными и получать ценные инсайты из исторических данных.

Если вы хотите начать заниматься инженерией данных, ознакомьтесь с этим руководством для начинающих по инженерии данных. Bala Priya C – разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на пересечении математики, программирования, науки о данных и создания контента. Ее сферы интересов и экспертизы включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит читать, писать, кодировать и пить кофе! В настоящее время она работает над обучением и обменом своими знаниями с сообществом разработчиков, создавая учебники, руководства, мнения и многое другое.

Data Science