En detaljerad jämförelse i DBMS

Analys kontra Transaktion: En Djupdykning i OLAP och OLTP

Både OLAP (Online Analytical Processing) och OLTP (Online Transaction Processing) är centrala system för datahantering online, men de tjänar distinkta syften. OLAP fokuserar på analytisk bearbetning, medan OLTP är inriktat på transaktionshantering.

Innan data kan användas, krävs det att viss information bearbetas. OLAP och OLTP är två dominerande system för databehandling som används flitigt av både företag och individer.

Trots att deras metoder och mål skiljer sig åt, är båda systemen av avgörande betydelse för att lösa komplexa affärsproblem.

Inom databashanteringssystem (DBMS) har båda systemen en nyckelroll i att stödja organisationer med både analytiska och transaktionsrelaterade aktiviteter.

Låt oss undersöka OLAP och OLTP mer i detalj, inklusive deras fördelar, begränsningar och de grundläggande skillnaderna.

Vad är ett Databashanteringssystem (DBMS)?

Ett databashanteringssystem (DBMS) är ett verktyg som används för att hantera en organisations kompletta datamängd. En databasmotor ger möjligheten att komma åt, låsa och modifiera data efter behov. Databasens struktur beskrivs genom ett databasschema.

Ett DBMS ger en centraliserad vy över all data, vilket tillåter flera användare att komma åt den från olika platser på ett noggrant och kontrollerat sätt. Det kan begränsa åtkomsten till viss data för slutanvändare och kontrollera hur de ser den, vilket möjliggör olika vyer av databasschemat.

Dessutom erbjuder DBMS fysiskt och logiskt oberoende för att säkra applikationer och skydda användare från att känna till den exakta platsen för data. Det är en sofistikerad del av ett system som består av flera integrerade komponenter, vilket skapar en hanterad och konsekvent miljö för att komma åt, skapa och ändra data i databaserna. Dessa komponenter inkluderar:

Lagringsmotor
Metadatakatalog
Språk för dataåtkomst
Optimeringsmotor
Frågeprocessor
Låshanterare
Logghanterare
Dataverktyg

Populära databashanteringssystem och modeller inkluderar NoSQL DBMS, in-memory DBMS, moln-DBMS, multimodel DBMS, kolumnära DBMS, NewSQL DBMS och RDBMS. En av de största fördelarna med DBMS är att det ger applikationsprogrammerare och användare tillgång till samma data samtidigt som dataintegriteten upprätthålls.

OLAP kontra OLTP: En Jämförelse

Vad är OLAP?

Online Analytical Processing (OLAP) är ett system för onlinebearbetning som möjliggör flerdimensionell analys av stora datamängder med hög hastighet. Denna typ av data hämtas från datamarts, centraliserade datalager eller datalager.

Ett OLAP-system är idealiskt för komplicerade analytiska beräkningar, business intelligence, datautvinning och affärsrapportering, inklusive budgetering, försäljningsprognoser och finansiell analys.

OLAP-kuben, kärnan i OLAP-databaser, ger möjlighet till snabb rapportering, frågehantering och analys av flerdimensionell data. Datadimensionerna refererar till olika aspekter av en specifik datauppsättning.

Försäljningssiffror kan till exempel ha dimensioner som tidsperiod, geografisk region och produktmodell.

OLAP-kuben utökar den traditionella rad- och kolumnstrukturen i relationsdatabaser med lager för flera datadimensioner. Dessa historiska data lagras sedan i ett snöflinga- eller stjärnschema.

Exempel på OLAP-användning inkluderar analys av finansiella marknadsförings- och prestationstrender över tid, rekommendationer från streamingtjänster baserade på tidigare visningsvanor och musikplattformar som analyserar låtar för att underlätta skapandet av personliga spellistor.

I korthet lagrar OLAP historisk data som kan användas för att hämta relevant information från stora databaser för att underlätta bättre affärsbeslut. Transaktioner i OLAP är mer tidskrävande och kräver därmed längre bearbetningstid. Det finns tre huvudsakliga typer av OLAP-system:

Multidimensionell OLAP (MOLAP): Indexerar data direkt i multidimensionella databaser.
Relationell OLAP (ROLAP): Utför flerdimensionell analys av data som dynamiskt lagras i relationsdatabaser.
Hybrid OLAP (HOLAP): En kombination av ROLAP och MOLAP som syftar till att förena datakapacitet med bearbetningskapacitet.

Vad är OLTP?

Online Transactional Processing (OLTP) är ett system som möjliggör utförandet av olika databastransaktioner av flera användare online. OLTP-system driver många vardagliga transaktioner, från bankomater till inköp i butiker och bokningar.

Utöver finansiella transaktioner hanterar det även icke-finansiella transaktioner, såsom SMS och lösenordsändringar. OLTP använder en relationsdatabas som:

Tillåter flera användare att få tillgång till samma data.
Bearbetar stora mängder enkla transaktioner, främst datauppdateringar, raderingar och infogningar.
Ger snabb datatillgång och sökfunktioner.
Stödjer snabb bearbetning med svarstider i millisekunder.
Är tillgänglig dygnet runt med kontinuerliga inkrementella säkerhetskopior.

Många organisationer använder OLTP-system för att tillhandahålla information till OLAP-system, vilket visar på fördelarna med att kombinera båda systemen i dagens datadrivna samhälle.

Ett exempel är en bankomat. Om ett par har ett gemensamt konto och försöker ta ut pengar samtidigt från olika automater, säkerställer OLTP-systemet att det uttagna beloppet inte överstiger det tillgängliga saldot. OLTP-system är designade för transaktionsöverlägsenhet snarare än dataanalys.

OLAP kontra OLTP: Arbetsprinciper

Hur fungerar OLAP?

OLAP lagrar data i datalager, som hämtas från olika datakällor. Data rensas och organiseras sedan i datakuber. Varje OLAP-kub organiserar data efter dimensioner som geografisk försäljningsregion, tidsperiod eller kundgrupper. Data härleds från dimensionstabeller.

Data organiseras hierarkiskt för att underlätta sökning. Datakuberna är försummerade över dimensionerna för att förbättra frågetiden. Analytiker använder fem huvudoperationer mot de flerdimensionella databaserna:

Rulla upp (Roll up)
Borra ner (Drill down)
Skiva (Slice)
Tärna (Dice)
Svänga (Pivot)

OLAP-systemet lokaliserar sedan korsningar av dimensioner, till exempel de produkter som sålts i en viss region under en viss tidsperiod och till ett visst pris, och visar sedan dessa data.

Hur fungerar OLTP?

OLTP-system hanterar transaktionsinformation, bearbetar data och uppdaterar databasen för att visa nya poster. Trots komplexiteten i applikationerna innebär dessa uppdateringar vanligtvis ett fåtal databasposter.

Ett relationsdatabashanteringssystem (RDBMS) styr OLTP. Det kräver en databas för att hantera flera uppdateringar och förfrågningar med snabba svarstider. Detta gör RDBMS till ett bra val för OLTP-system.

OLTP används för att hantera databastransaktioner som genereras av front-end-användare, som bankkassörer och butikskassapersonal. Självbetjäningsapplikationer för kunder, som e-handel, resor och onlinebanktjänster, genererar också databastransaktioner online.

Online-transaktionsbearbetningssystem använder ofta en trelagersarkitektur med applikations-, data- och presentationslager.

OLAP kontra OLTP: Egenskaper

Egenskaper för OLAP

De viktigaste funktionerna i OLAP är:

OLAP ger företag en logisk och dimensionell bild av sina data.
Stöd för flera användare.
Fungerar som en länk mellan front-end-system och datalager.
Resultat lagras separat från datakällorna.
Erbjuder enhetlig dokumentationsprestanda.
Kan särskilja mellan saknade och nollvärden.
Ignorerar saknade värden och beräknar korrekta värden.
Underlättar komplexa analyser och interaktiva frågor.
Ger möjlighet att utföra komplicerade jämförelser och beräkningar.
Presenterar resultat i grafer och diagram.

Egenskaper för OLTP

OLTP-baserade applikationer har ett brett utbud av funktioner och egenskaper. Här är några exempel:

Frekventa dataändringar.
Indexerade datamängder för snabb sökning och hämtning.
Snabbare svarstider, mätt i millisekunder.
Transaktioner involverar ett fåtal databasposter med små datamängder.
Hantera många samtidiga användare.
Datatransaktioner sker i en specifik ordning, och användare kan inte ändra data.
Enkla transaktioner, inklusive infogningar, borttagningar, enkla frågor och datauppdateringar.
Hög datatillgänglighet.

OLAP kontra OLTP: Användningsområden

Användning av OLAP

Många företag använder OLAP-system för att få insikt i data relaterade till engagemang, ekonomi, marknader och försäljning. Några typiska tillämpningar är:

Försäljningsrapportering.
Prognoser.
Budgetering.
Ledningsrapportering.
Marknadsföringsanalys.
Processhantering.

Användning av OLTP

OLTP-system används i ett brett spektrum av branscher och områden, till exempel:

Internetbanktjänster.
SMS-tjänster.
Onlineköp.
Orderhantering.
Callcenter.
Uppdatering av kundinformation.
Telefonförsäljare som registrerar undersökningsresultat.
Flygbokning.

OLAP kontra OLTP: Fördelar

Fördelarna med OLAP

OLAP är ett användbart verktyg för företag att förbättra sin förståelse för företagets försäljning, marknadsföring, processer och engagemang. Med mer information kan företag fatta mer välgrundade beslut. Några fördelar med OLAP är:

Ökad insikt i data.
Tillförlitlig data.
Ad hoc-rapportering.
Snabb åtkomst till information.
Flerdimensionell data.
Snabb databearbetning.
Aggregerad och detaljerad information.
Användning av välkända affärstermer.
Möjlighet att simulera ”om-scenarier”.
Lätt att lära sig och använda.
Affärsfokuserade beräkningar.
Självbetjäningsrapportering.
Flexibilitet.
Pålitliga beräkningar.

Fördelar med OLTP

Några av fördelarna med OLTP är:

Atomicitet
Samtidighet
Förbättrad användarvänlighet.
Hög hastighet.
Komplett affärsöversikt.
Enkel plattform.
Stöd för stora databaser.
Utökad kundbas.
Säkerhetsrestriktioner.
Konsistens.
Enkel datahantering genom datapartitionering.
Fungerar som en datakälla för andra databaser, som OLAP.
Underlättar beslutsfattande på en högre nivå.
Användarvänliga och bekväma transaktioner.
Utökar kundbasen genom att locka nya kunder.

OLAP kontra OLTP: Begränsningar

Begränsningar för OLAP

Trots många fördelar har OLAP-system sina begränsningar. En av de främsta är att de ofta upplevs som mindre tilltalande för vissa användare. Andra begränsningar inkluderar:

Hög kostnad.
Potentiella risker.
Begränsad beräkningsförmåga.
Beroende av relationella databaser.
Kräver förmodellering av data.
Abstrakt modell.
Grundläggande interaktiv analys.
Stort IT-beroende.
Kan vara långsammare.

Begränsningar för OLTP

På samma sätt som OLAP, har OLTP sina utmaningar och brister baserat på hantering och design, inklusive:

Datasilos och överbelastning.
Begränsad analysförmåga.
Vissa svårigheter för små och medelstora företag.
Hårdvarurelaterade brister.
Online-transaktioner påverkas om systemet upplever hårdvarufel.
Begränsat antal frågor och uppdateringar.
Kräver personal för att hantera listor.
Sårbarhet för intrång.
Potentiell dataförlust vid serverfel.

OLAP kontra OLTP: Viktiga Skillnader

Den främsta skillnaden mellan dessa system ligger i deras syfte – analytisk kontra transaktionell. Varje system är optimerat för att möta dessa behov och bidra till bättre affärsbeslut i realtid.

OLAP är designat för komplex dataanalys och används av datavetare, kunskapsarbetare och affärsanalytiker. OLTP fokuserar på att bearbeta ett stort antal transaktioner och används av frontlinjepersonal, som bankkassörer och hotellpersonal.

Låt oss se de viktigaste skillnaderna i tabellen nedan.

Parameter	OLAP	OLTP
Datakälla	Historisk data från olika databaser, inklusive OLTP-databaser.	Aktuell operativ data.
Fokus	Extrahera information för komplex analys. Använder ofta stora mängder data för att driva affärsbeslut.	Idealisk för enkla uppdateringar, borttagningar och infogningar. Frågorna involverar vanligtvis ett litet antal poster.
Kännetecken	Möjliggör användning av kalkylbladsvyer och hanterar stora datamängder.	Enkel att skapa och underhålla. Hanterar många transaktioner online.
Transaktioner	Mindre frekventa men längre.	Mycket frekventa, snabba och korta.
Frågor	Långsammare på grund av stora datamängder. Frågor kan ta timmar.	Fungerar mycket snabbt.
Integritet	Dataintegritet är mindre kritisk eftersom data inte ändras ofta.	Måste alltid upprätthålla dataintegritetsbegränsningar.
Tid	Lång behandlingstid för komplexa frågor.	Snabbare än OLAP på grund av enkla frågor.
Normalisering	Tabeller är inte normaliserade.	Tabeller är normaliserade.
Operation	Maximal läs- och skrivoperation.	Både skriv- och läsoperationer.
Design	Ämnesorienterad.	Applikationsorienterad.
Utrymmeskrav	Generellt stort på grund av stora datauppsättningar.	Generellt litet om historiska data arkiveras.
Produktivitet	Ökar produktiviteten för dataanalytiker, chefer och företagsledare.	Ökar produktiviteten för slutanvändarna.
Säkerhetskopiering och återställning	Data kan hämtas från OLTP-databasen.	Regelbundna säkerhetskopior är viktiga för att uppfylla rättsliga krav och säkerställa kontinuitet.
Process	Ger snabba resultat för regelbundet använd data.	Säkerställer snabba svar på frågor.
Antal Användare	Tillåter tusentals användare.	Tillåter hundratals användare.
Användartyper	Datavetare, VD:ar, chefer och andra som behöver detaljerad insikt i data.	Tjänstemän, databasadministratörer och andra som behöver viktig information.
Tillämpning	Ämnesorienterad och används för analys och datautvinning.	Applikationsorienterad och används för affärsuppgifter.

Slutsats

Valet av lämplig programvara för databehandling beror på dina specifika mål.

OLAP kan hjälpa dig att utvinna värde från stora datamängder, medan OLTP ger snabb bearbetning av stora mängder transaktioner. Traditionella OLAP-verktyg kräver kunskap om datamodellering och samarbete mellan olika affärsenheter. OLTP-system är ofta affärskritiska.

Många företag använder en kombination av OLAP- och OLTP-system, där OLAP används för att analysera data som kan förbättra affärsprocesserna i OLTP-system.

Ditt val beror på dina behov inom dataanalys eller transaktionshantering. Men om du behöver båda typerna av funktioner är det bäst att använda både OLAP och OLTP.