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Unter Datenbank und Entwicklung Zuletzt aktualisiert: September 14, 2023
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OLAP und OLTP sind beides Online-Verarbeitungssysteme, die sich jedoch leicht unterscheiden. Während OLAP ein analytisches Verarbeitungssystem ist, ist OLTP ein transaktionsorientiertes Verarbeitungssystem. 

In der Datenwissenschaft muss eine bestimmte Information verarbeitet werden, bevor sie genutzt werden kann.

OLAP und OLTP sind zwei Datenverarbeitungssysteme, die in erster Linie von Unternehmen und Privatpersonen genutzt werden.

Obwohl die Methoden der Datenverarbeitung und der Zweck unterschiedlich sind, sind sie für die Lösung kritischer Geschäftsprobleme gleichermaßen wertvoll.

In DBMS spielen beide Verarbeitungssysteme eine wesentliche Rolle bei der Unterstützung von Unternehmen bei analytischen und transaktionalen Aufgaben. 

Lassen Sie uns die Details von OLAP und OLTP, ihre Vorteile und Grenzen sowie die Unterschiede zwischen diesen Systemen erläutern.  

Was ist DBMS?

dbms

Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist ein Werkzeug zur Verwaltung der gesamten Daten einer Organisation. Eine Datenbank-Engine kann auf Daten zugreifen, sie sperren und bei Bedarf ändern. Ein Datenbankschema wird verwendet, um die Struktur der Datenbank zu beschreiben. 

Ein DBMS bietet eine zentrale Sicht auf alle Daten, auf die mehrere Benutzer von verschiedenen Orten aus präzise und kontrolliert zugreifen können. Es kann einschränken, auf welche Daten die Endnutzer zugreifen können und wie sie sie sehen, indem es verschiedene Ansichten des Datenbankschemas bereitstellt. 

Darüber hinaus bietet DBMS physische und logische Unabhängigkeit, um Anwendungen zu sichern und die Benutzer davor zu schützen, zu wissen, wo sich die Daten befinden. Es handelt sich um ein hochentwickeltes System, das aus verschiedenen integrierten Komponenten besteht, die eine verwaltete und konsistente Umgebung für den Zugriff, die Erstellung und die Änderung von Daten in Datenbanken bieten. Diese Komponenten sind:

  • Speicher-Engine
  • Metadaten-Katalog
  • Sprache für den Datenbankzugriff
  • Optimierungsmotor
  • Abfrageprozessor
  • Schloss-Manager
  • Log Manager
  • Daten Dienstprogramme

Zu den beliebten Datenbankmanagementsystemen und -modellen gehören NoSQL-DBMS, In-Memory-DBMS, Cloud-DBMS, Multimodel-DBMS, Columnar-DBMS, NewSQL-DBMS und RDBMS. Der größte Vorteil von DBMS besteht darin, dass sie Anwendungsprogrammierern und Nutzern den Zugriff auf ähnliche Daten ermöglichen und gleichzeitig die Datenintegrität wahren. 

OLAP vs. OLTP: Was ist das?

Was ist OLAP?

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Online Analytical Processing (OLAP) ist ein Online-Verarbeitungssystem, das multidimensionale Analysen auf großen Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit durchführt. Diese Art von Daten stammt aus einem Data Mart, einem zentralisierten Datenspeicher oder Datenlager

Ein OLAP-System ist ideal für komplexe analytische Berechnungen, GeschäftsintelligenzData Mining und Geschäftsberichtsfunktionen wie Budgetierung, Umsatzprognosen und Finanzanalysen.

Darüber hinaus ermöglicht der OLAP-Würfel, das Herzstück von OLAP-Datenbanken, die schnelle Erstellung von Berichten, die Abfrage und die Analyse von multidimensionalen Daten. Hier kann die Datendimension als Element eines bestimmten Datensatzes bezeichnet werden.

So haben beispielsweise die Verkaufszahlen verschiedene Dimensionen, die mit der Jahreszeit, der Region, den Produktmodellen usw. zusammenhängen.

Der OLAP-Würfel erweitert das Zeilen- und Spaltenformat eines relationalen Datenbankschemas und fügt Schichten zu mehreren Datendimensionen hinzu. Diese historischen Daten werden dann in einem Schneeflocken- oder Sternschema

Beispiele für OLAP: Finanzmarketing- und Leistungstrends im Jahresvergleich, Netflix-Film- oder Serienempfehlungen entsprechend Ihrer vorherigen Suche und Spotify-Analysen von Songs, damit die Nutzer ihre gewünschten Wiedergabelisten erstellen können.

Kurz gesagt: OLAP speichert historische Daten, aus denen Sie die gewünschten Informationen aus einer großen Datenbank extrahieren können. Sie können diese Informationen nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. 

Die Transaktion ist bei OLAP lang und benötigt daher vergleichsweise mehr Zeit für die Verarbeitung der benötigten Daten. Es gibt drei Arten von OLAP-Systemen:

  • Mehrdimensionales OLAP die direkt in die multidimensionale Datenbank indexiert 
  • Relationales OLAP führt eine multidimensionale Analyse der dynamisch in der relationalen Datenbank gespeicherten Daten durch
  • Hybrides OLAP ist die Kombination von relationalem OLAP und multidimensionalem OLAP und wurde entwickelt, um Datenkapazität mit Verarbeitungsfähigkeit zu kombinieren. 

Was ist OLTP?

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Online Transactional Processing (OLTP) ist ein Online-Verarbeitungssystem, das die Ausführung verschiedener Datenbanktransaktionen durch verschiedene Personen über das Internet ermöglicht. Von Geldautomaten über Einkäufe in Geschäften bis hin zu Reservierungen - OLTP-Systeme stecken hinter vielen alltäglichen Transaktionen. 

Neben Finanztransaktionen werden auch nicht-finanzielle Transaktionen durchgeführt, z. B. Textnachrichten und Passwortänderungen. OLTP verwendet eine relationale Datenbank, die:

  • Ermöglicht den Zugriff mehrerer Benutzer auf dieselben Daten
  • Verarbeitet eine große Anzahl einfacher Transaktionen, in der Regel Aktualisierungen, Löschungen von Daten und Einfügungen
  • Bereitstellung von Datensätzen für schnellen Abruf, Abfrage und Suche 
  • Unterstützt schnelle Verarbeitung mit Reaktionszeiten in Millisekunden
  • Bleibt 24×7 mit ständigen inkrementellen Backups verfügbar 

Außerdem verwenden viele Unternehmen OLTP-Software-Systeme, um Informationen für OLAP-Systeme bereitzustellen. Mit einfachen Worten: Die Kombination von beidem ist in unserer heutigen datengesteuerten Welt von Vorteil. 

Lassen Sie uns dies am Beispiel eines Geldautomaten erläutern. Nehmen wir an, ein Paar hat ein gemeinsames Konto bei einer Bank. Eines Tages gehen beide gleichzeitig zu verschiedenen Geldautomaten und versuchen, den gesamten auf dem gemeinsamen Konto befindlichen Betrag abzuheben. 

In der Regel hebt die Person, die eine schnelle Hand hat, das Geld zuerst ab. In diesem Fall sorgt das OLTP-Software-System dafür, dass der abgehobene Betrag geringer ist als der aktuelle Betrag auf der Bank. Der springende Punkt ist hier also, dass OLTP-Systeme eher auf die Überlegenheit von Transaktionen als auf die Datenanalyse ausgelegt sind. 

OLAP vs. OLTP: Arbeitsprinzip

Wie funktioniert OLAP?

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OLAP hilft bei der Speicherung von Daten in Data Warehouses, die aus verschiedenen Datenquellen stammen. Anschließend bereinigt und organisiert es die Daten in Datenwürfeln. Jeder OLAP-Würfel enthält Daten, die nach verschiedenen Dimensionen kategorisiert sind, z. B. nach geografischer Verkaufsregion, Zeitraum, Kunden usw., und die von den Dimensionstabellen abgeleitet werden.

Die Daten sind hierarchisch organisiert, damit die Mitglieder die benötigten Daten leicht finden können. Die Datenwürfel sind über die Dimensionen hinweg vorverdichtet, um die Abfragezeit zu verkürzen. Analysten führen fünf Arten von analytischen Operationen mit den multidimensionalen Datenbanken durch:

  • Aufrollen
  • Drill-down
  • Slice
  • Würfel
  • Pivot

Das OLAP-System ermittelt dann die Schnittpunkte der Dimensionen, z. B. Produkte, die in der westlichen Region zu einem bestimmten Preis in einem bestimmten Zeitraum verkauft wurden, und zeigt die Daten an. 

Wie funktioniert OLTP?

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OLTP-Systeme nehmen Transaktionsinformationen auf, verarbeiten Daten und aktualisieren die Backend-Datenbank, um die neuen Eingaben darzustellen. Während die Anwendungen komplex sind, betreffen diese Aktualisierungen nur wenige Datenbankeinträge.

Ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) steuert und verwaltet OLTP. OLTP erfordert eine Datenbank, die mehrere Aktualisierungen und Abfragen verarbeiten kann und gleichzeitig schnelle Antwortzeiten unterstützt. Dies bedeutet, dass RDBMS eine gute Option für OLTP-Systeme ist. 

Darüber hinaus wird OLTP für die Ausführung von Datenbanktransaktionen verwendet, die von Front-End-Mitarbeitern wie Bankangestellten und Kassierern erzeugt werden. Kundenselbstbedienungsanwendungen wie eCommerce, Reisen und Online-Banking erzeugen ebenfalls Online-Datenbanktransaktionen.

Online-Transaktionsverarbeitungssysteme verwenden in der Regel eine dreistufige Architektur, die aus einer Anwendungs-, einer Daten- und einer Präsentationsebene besteht. 

OLAP vs. OLTP: Merkmale

merkmale von folapoltp

Merkmale von OLAP

Die wichtigsten Merkmale von OLAP sind:

  • OLAP ermöglicht Geschäftsinhabern eine logische und dimensionale Sicht auf die Daten.
  • Bietet Unterstützung für mehrere Benutzer
  • fungiert als Vermittler zwischen dem Frontend und den Data Warehouses
  • Die Ergebnisse werden getrennt von den Datenquellen gespeichert.
  • Bietet eine einheitliche Dokumentationsleistung
  • Kann zwischen fehlenden Werten und Nullwerten unterscheiden
  • Ignoriert fehlende Werte und errechnet die richtigen Werte
  • Erleichtert komplexe Analysen und interaktive Abfragen für die Nutzer
  • Es kann Ihnen die Möglichkeit geben, komplizierte Vergleiche und Berechnungen durchzuführen
  • Darstellung der Ergebnisse in Grafiken und Karten.

Merkmale von OLTP

OLTP-basierte Anwendungen haben eine breite Palette von Funktionen und Merkmalen. Einige davon sind die folgenden:

  • Häufige Datenänderung
  • Indizierte Datensätze für schnelles Abfragen, Abrufen und Suchen
  • Schnellere Reaktionszeiten, gemessen in Millisekunden
  • Transaktionen umfassen einige wenige Datenbankeinträge und kleine Datenmengen.
  • Kann eine große Anzahl von Benutzern, die gleichzeitig auf Daten zugreifen, aufnehmen
  • Datentransaktionen erfolgen in einer bestimmten Reihenfolge, und die Benutzer können keine Daten ändern.
  • Umfasst einfache Transaktionen, einschließlich Einfügungen, Löschungen, einfache Abfragen und Datenaktualisierungen 
  • Hohe Datenverfügbarkeit

OLAP vs. OLTP: Verwendungszwecke

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Verwendungszwecke von OLAP

Viele Unternehmen können das OLAP-System nutzen, um Einblicke in Daten wie Engagement, Finanzen, Märkte und Verkäufe zu erhalten. Einige Anwendungen von OLAP-Systemen sind:

  • Verkaufsberichte
  • Vorhersage
  • Budgetierung
  • Management-Berichterstattung
  • Marketing
  • Prozessmanagement

Verwendungszwecke von OLTP

OLTP-Softwaresysteme werden auf einer Vielzahl von Märkten eingesetzt. Sie sind im Folgenden aufgeführt:

  • Onlinebanking
  • Senden von Textnachrichten
  • Online-Einkauf
  • Auftragseingang
  • Callcenter-Mitarbeiter sehen
  • Aktualisierung der Kundendaten
  • Telemarketer, die Umfrageergebnisse aufzeichnen
  • Buchung von Flugtickets

OLAP vs. OLTP: Vorteile

Vorteile von OLAP

Vorteile von Folap

OLAP ist ein nützliches Instrument für Unternehmen, um ihre Kenntnisse über Vertrieb, Marketing, Prozesse und Engagement zu verbessern. Mit mehr Daten können Unternehmen präzisere Entscheidungen treffen. Lassen Sie uns einige der Vorteile der Verwendung von OLAP erörtern:

  • Bessere Einblicke
  • Verlässliche Daten
  • Ad-hoc-Berichterstattung
  • Schneller Zugang
  • Mehrdimensionale Daten
  • Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung
  • Aggregierte und detaillierte Informationen
  • Vertraute geschäftliche Ausdrücke
  • Was wäre wenn"-Szenarien
  • Eine fast flache Lernkurve
  • Business-orientierte Berechnungen
  • Selbstbedienungsberichte
  • Flexibilität
  • Vertrauenswürdige Berechnungen

Vorteile von OLTP

Vorteile von Foltp

Die Vorteile umfassen:

  • Atomarität
  • Gleichzeitigkeit
  • Größere Benutzerfreundlichkeit
  • Hohe Geschwindigkeit
  • Vollständiger Einblick in das Geschäft
  • Einzelne Plattform
  • Unterstützung großer Datenbanken
  • Erweiterter Kundenstamm
  • Sicherheitsbeschränkungen
  • Konsistenz
  • Einfache Datenmanipulation durch Datenpartitionierung
  • Sie dient als Zubringer für andere Datenbanken wie OLAP.
  • Ermöglicht die Entscheidungsfindung auf einer höheren Ebene
  • Benutzerfreundliche und bequeme Transaktionen
  • Verbreiterung des Kundenstamms durch Gewinnung neuer Kunden

OLAP vs. OLTP: Beschränkungen

Nachteile

Beschränkungen von OLAP

Trotz vieler Vorteile haben OLAP-Systeme auch ihre Grenzen. Die wichtigste ist, dass sie für viele Benutzer weniger attraktiv erscheinen. Andere Einschränkungen sind:

  • Hohe Kosten
  • Potenzielle Risiken
  • Schlechte Berechnungsmöglichkeiten
  • OLAP ist relational
  • Immer Vormodellierung erforderlich
  • Abstraktes Modell
  • Untiefe interaktive Analyse
  • Starke Abhängigkeit von der IT
  • Kann langsamer sein

Beschränkungen von OLTP

Wie bei OLAP gibt es auch bei den OLTP-Systemen einige Herausforderungen oder Unzulänglichkeiten, die auf der Verwaltung und Gestaltung der Systeme beruhen. Zu diesen Einschränkungen gehören:

  • Datensilos und Überlastung
  • Begrenzte Analyse
  • Bestimmte Schwierigkeiten für kleine und mittlere Unternehmen
  • Hardware-bedingte Unzulänglichkeiten
  • Online-Transaktionen sind betroffen, wenn das System Hardware-Fehler aufweist.
  • Eine geringe Anzahl von Abfragen und Aktualisierungen
  • Die Mitarbeiter müssen in Gruppen arbeiten, um die Liste zu pflegen.
  • Anfälliger für Eindringlinge und Hacker
  • Im Falle eines Serverausfalls kann eine große Anzahl von Daten dauerhaft gelöscht werden, was das Unternehmen in vielerlei Hinsicht beeinträchtigt.

OLAP vs. OLTP: Unterschiede

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Der Hauptunterschied zwischen den beiden Online-Verarbeitungssystemen ist ihr Zweck, d.h. analytisch oder transaktional. Jedes System ist so optimiert, dass es entsprechend funktioniert und Ihnen hilft, bessere Geschäftsentscheidungen in Echtzeit zu treffen. 

OLAP ist für die Durchführung komplexer Datenanalysen konzipiert und wird von Datenwissenschaftlern, Wissensarbeitern und Unternehmensanalysten verwendet. OLTP hingegen ist auf die Verarbeitung einer großen Anzahl von Transaktionen ausgelegt und wird von Mitarbeitern an der Front verwendet, z. B. von Bankangestellten, Kassierern und Hotelangestellten. 

Die wichtigsten Unterschiede zwischen OLAP und OLTP sind in der nachstehenden Tabelle aufgeführt. 

ParameterOLAPOLTP
DatenquelleSie besteht aus historischen Daten aus verschiedenen Datenbanken. Man kann auch sagen, dass sie verschiedene OLTP-Datenbanken als Datenquellen verwendet. Sie besteht aus aktuellen Betriebsdaten.
Schwerpunkt Damit können Sie Informationen für komplexe Analysen extrahieren. Die Abfragen umfassen oft eine große Anzahl von Datensätzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.Sie ist ideal für einfache Aktualisierungen, Löschungen und Einfügungen in Datenbanken. Hier betreffen die Abfragen einen oder einige wenige Datensätze.
Merkmale Es ermöglicht den Nutzern, eine Ansicht mit Hilfe einer Tabellenkalkulation zu erstellen. Sie zeichnet sich durch eine große Datenmenge aus.Sie ist leicht und einfach zu erstellen und zu pflegen. Es zeichnet sich durch eine große Anzahl von Online-Transaktionen aus.
Transaktion Die Transaktionen sind weniger häufig, aber länger. Die Transaktionen sind sehr häufig, schnell und kurz. 
Abfrage Relativ langsam aufgrund des großen Datenvolumens. Die Abfragen können Stunden dauern.Die Abfragen funktionieren sehr schnell. 
Integrität Die Datenintegrität ist ein Problem, da die Datenbank nicht häufig geändert wird. Die Integrität der Daten muss immer gewährleistet sein. 
Zeit Die Bearbeitungszeit für komplexe Abfragen ist langwierig.Sie ist im Vergleich zu OLAP schnell, weil die Abfragen einfach sind. 
Normalisierung Die Tabellen sind nicht normalisiert.Die Tabellen sind normalisiert.
OperationMaximaler Lese- und seltener Schreibbetrieb.Sowohl Schreib- als auch Lesevorgänge.
GestaltungSie ist auf ein bestimmtes Thema ausgerichtet.Sie ist anwendungsorientiert konzipiert.
PlatzbedarfIn der Regel groß, weil große Datensätze.Im Allgemeinen gering, wenn die historischen Daten archiviert werden.
ProduktivitätEs kann die Produktivität von Datenanalysten, Führungskräften und Geschäftsmanagern steigern.Sie kann die Produktivität der Endnutzer steigern. 
Sicherung und WiederherstellungVerlorene Daten können aus der OLTP-Datenbank abgerufen werden.Um die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen und die Kontinuität des Geschäftsbetriebs zu gewährleisten, sind regelmäßige Backups erforderlich. 
ProzessEs bietet schnelle Ergebnisse für regelmäßig verwendete Daten.Es gewährleistet eine schnelle Antwort auf die Anfrage. 
Anzahl der NutzerEs erlaubt Tausende von Nutzern.Es erlaubt Hunderte von Benutzern.
Arten von NutzernDie idealen Nutzer sind Datenwissenschaftler, CEOs, Manager, das Top-Management und andere, die detaillierte Einblicke in die gesamten Daten benötigen.Sachbearbeiter, DBA, Datenbankmitarbeiter und andere, die wichtige Informationen benötigen, sind die idealen Nutzer.
Anmeldung Sie ist themenorientiert und wird für Analysen, Data Mining usw. verwendet.Sie ist anwendungsorientiert und wird für geschäftliche Aufgaben verwendet.

Schlussfolgerung

Die Wahl der richtigen Datenverarbeitungssoftware hängt letztlich von Ihrem Ziel ab.

OLAP kann dazu beitragen, den Wert großer Datenmengen zu erschließen, während OLTP Ihnen helfen kann, eine große Anzahl von Transaktionen schnell zu verarbeiten. Die traditionellen OLAP-Tools benötigen Datenmodellierung Fachwissen und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Geschäftsbereichen. Auf der anderen Seite sind OLTP-Systeme geschäftskritisch.

In vielen Fällen verwenden Unternehmen OLAP- und OLTP-Systeme gemeinsam. Das heißt, OLAP-Systeme werden zur Analyse von Daten verwendet, die zur Verbesserung der Geschäftsprozesse in OLTP-Systemen beitragen können. 

Sie können sich also je nach Ihren Anforderungen an die Datenanalyse oder an Transaktionen für eine von beiden entscheiden. Wenn Sie jedoch beide Funktionen benötigen, ist es am besten, sowohl OLAP als auch OLTP zu verwenden.

  • Durga Prasad Acharya
    Autor
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