En detaljert sammenligning i DBMS

OLAP og OLTP er begge nettbaserte behandlingssystemer, men er litt forskjellige. Mens OLAP er et analytisk behandlingssystem, er OLTP et transaksjonsbehandlingssystem.

I datavitenskap må en gitt informasjon behandles før den tas i bruk.

OLAP og OLTP er to databehandlingssystemer som bedrifter og enkeltpersoner primært bruker.

Selv om metodene for å behandle data og formål er forskjellige, er de like verdifulle for å løse kritiske forretningsproblemer.

I DBMS spiller begge behandlingssystemene en viktig rolle i å hjelpe virksomheter med analytiske og transaksjonelle oppgaver.

La oss gå inn på detaljene i OLAP og OLTP, deres fordeler og begrensninger, og forskjellene mellom disse systemene.

Hva er DBMS?

Et databasestyringssystem (DBMS) er et verktøy for å administrere alle dataene til en organisasjon. En databasemotor kan få tilgang til data, låse den og endre den etter behov. Et databaseskjema brukes til å beskrive databasens struktur.

En DBMS tilbyr en sentralisert visning av alle dataene for flere brukere for å få tilgang til den fra forskjellige steder på en presis og kontrollert måte. Det kan begrense hvilke data som kan fås tilgang til av sluttbrukere og hvordan de ser dem, og gir forskjellige visninger av databaseskjemaet.

Videre tilbyr DBMS fysisk og logisk uavhengighet for å sikre applikasjoner og beskytte brukere fra å vite hvor dataene er. Det refererer til en sofistikert del av et system som består av ulike integrerte komponenter, som videre leverer et administrert og konsistent miljø for tilgang til, opprettelse og endring av data i databasene. Disse komponentene er:

• Lagringsmotor
• Metadatakatalog
• Databasetilgangsspråk
• Optimaliseringsmotor
• Spørringsprosessor
• Låseansvarlig
• Loggbehandler
• Dataverktøy

Populære databaseadministrasjonssystemer og modeller inkluderer NoSQL DBMS, DBMS i minnet, sky DBMS, multimodell DBMS, kolonneformet DBMS, NewSQL DBMS og RDBMS. Den største fordelen med å bruke DBMS er at det lar applikasjonsprogrammerere og brukere få tilgang til lignende data samtidig som dataintegriteten opprettholdes.

OLAP vs. OLTP: Hva er de?

Hva er OLAP?

Online Analytical Processing (OLAP) er et nettbasert prosesseringssystem som utfører multidimensjonal analyse på store datamengder i høy hastighet. Denne typen data kommer fra et datamarked, sentralisert datalager eller datavarehus.

Et OLAP-system er ideelt for komplekse analytiske beregninger, forretningsintelligens, datautvinning og forretningsrapporteringsfunksjoner som budsjettering, salgsprognoser og finansiell analyse.

Videre lar OLAP-kuben, som er kjernen i OLAP-databaser, deg raskt rapportere, spørre etter og analysere flerdimensjonale data. Her kan datadimensjon refereres til som elementet i et spesifikt datasett.

For eksempel har salgstall ulike dimensjoner knyttet til tid på året, region, produktmodeller osv.

OLAP-kuben utvider rad- og kolonneformatet til et relasjonsdatabaseskjema og legger til lag til flere datadimensjoner. Disse historiske dataene lagres deretter i et snøfnugg- eller stjerneskjema.

Eksempler på OLAP: Finansiell markedsføring og ytelsestrender fra år til år, anbefalinger om Netflix-filmer eller serier i henhold til ditt forrige søk, og Spotify som analyserer sanger for å gjøre det mulig for brukere å lage de ønskede spillelistene.

Kort sagt, OLAP lagrer historiske data som du kan trekke ut informasjonen du ønsker fra en stor database. Du kan bruke denne informasjonen til å ta bedre forretningsbeslutninger.

Transaksjonen er lang i OLAP, og derfor tar det relativt sett lengre tid å behandle de nødvendige dataene. Du finner tre typer OLAP-systemer:

• Flerdimensjonal OLAP som indekserer direkte inn i den flerdimensjonale databasen
• Relasjonell OLAP utfører flerdimensjonal analyse av dataene som er dynamisk lagret i relasjonsdatabasen
• Hybrid OLAP er kombinasjonen av relasjonell OLAP og flerdimensjonal OLAP og er utviklet for å kombinere datakapasitet med prosesseringsevne.

Hva er OLTP?

Online Transactional Processing (OLTP) er et nettbasert behandlingssystem som gjør det mulig å utføre ulike databasetransaksjoner av forskjellige personer over internett. Fra minibanker til butikkkjøp og reservasjoner, OLTP-systemer står bak mange daglige transaksjoner.

Bortsett fra økonomiske transaksjoner, driver den ikke-finansielle transaksjoner, som tekstmeldinger og passordendringer. OLTP bruker en relasjonsdatabase som:

• Aktiverer flerbrukertilgjengelighet for de samme dataene
• Behandler et stort antall enkle transaksjoner, vanligvis oppdateringer, slettinger av data og innsettinger
• Gir datasett for rask henting, spørring og søking
• Støtter rask behandling med responstider beregnet i millisekunder
• Forblir tilgjengelig 24×7 med konstante inkrementelle sikkerhetskopier

Dessuten bruker mange organisasjoner OLTP-programvaresystemer for å gi informasjon om OLAP-systemer. Med enkle ord, kombinasjonen av begge er fordelaktig i vår dagens datadrevne verden.

La oss forstå dette med et eksempel på en minibank. Anta at et par har en felles konto i en bank. En dag når begge forskjellige minibanker samtidig og prøver å ta ut det totale beløpet på felleskontoen.

Generelt vil personen med en rask hånd ta ut pengene først. I dette tilfellet sørger OLTP-programvaresystemet for at det utbetalte beløpet er mindre enn det nåværende beløpet i banken. Dermed er nøkkelpunktet her at OLTP-systemer er designet for transaksjonsoverlegenhet i stedet for dataanalyse.

OLAP vs. OLTP: Arbeidsprinsipp

Hvordan fungerer OLAP?

OLAP hjelper til med å lagre data i datavarehusene samlet inn fra forskjellige datakilder. Deretter renser og organiserer dataene i datakuber. Hver OLAP-kube inneholder data kategorisert etter ulike dimensjoner, for eksempel geografisk salgsregion, tidsperiode, kunder osv., og utledet av dimensjonstabellene.

Dataene er organisert hierarkisk for å hjelpe medlemmene med å finne den nødvendige enkelt. Datakubene er forhåndsoppsummert på tvers av dimensjonene for å forbedre spørretiden. Analytikere utfører fem typer analytiske operasjoner mot de flerdimensjonale databasene:

• Rull opp
• Bore ned
• Skive
• Terning
• Dreie

OLAP-systemet finner deretter dimensjonskryssene, for eksempel produkter som selges i den vestlige regionen til en bestemt pris i løpet av en bestemt periode, og viser dataene.

Hvordan fungerer OLTP?

OLTP-systemer innebærer å ta transaksjonsinformasjon, behandle data og oppdatere back-end-databasen for å vise frem den nye inngangen. Selv om applikasjonene er komplekse, involverer disse oppdateringene noen få databaseposter.

Et relasjonsdatabasestyringssystem (RDBMS) kontrollerer og administrerer OLTP. OLTP krever en database for å håndtere flere oppdateringer og spørringer samtidig som den støtter høyhastighets responstider. Dette innebærer at RDBMS er et godt alternativ for OLTP-systemer.

Videre brukes OLTP til å utføre databasetransaksjoner som front-end-arbeidere genererer, inkludert bankkasserer og kasserere. Selvbetjeningsapper for kunder som e-handel, reise og nettbank genererer også online databasetransaksjoner.

Vanligvis bruker nettbaserte transaksjonsbehandlingssystemer en trelagsarkitektur som består av applikasjons-, data- og presentasjonsnivåene.

OLAP vs. OLTP: Kjennetegn

Kjennetegn ved OLAP

Hovedtrekkene til OLAP er:

• OLAP lar bedriftseiere ha et logisk og dimensjonalt syn på data.
• Gir støtte for flere brukere
• Fungerer som en formidler mellom frontend og datavarehus
• Resultatene lagres separat fra datakildene.
• Tilbyr en enhetlig dokumentasjonsytelse
• Kan skille mellom manglende og null verdier
• Ignorerer manglende verdier og beregner de riktige verdiene
• Forenkler komplekse analyser og interaktive spørringer for brukerne
• Det kan gi deg kraften til å utføre intrikate sammenligninger og beregninger
• Presenterer resultater i grafer og diagrammer.

Kjennetegn ved OLTP

OLTP-baserte apper har et bredt spekter av funksjoner og egenskaper. Noen er som følger:

• Hyppige dataendringer
• Indekserte datasett for rask spørring, henting og søk
• Raskere responstider, målt i millisekunder
• Transaksjoner involverer noen få databaseposter sammen med små mengder data.
• Kan romme et stort volum av samtidige brukere som får tilgang til data
• Datatransaksjoner skjer i en bestemt rekkefølge, og brukere kan ikke endre noen data i den
• Involverer enkle transaksjoner, inkludert innsettinger, slettinger, enkle spørringer og dataoppdateringer
• Høy datatilgjengelighet

OLAP vs. OLTP: Bruker

Bruk av OLAP

Mange bedrifter kan bruke OLAP-systemet for å få innsikt i dataene, for eksempel engasjement, økonomi, markeder og salg. Noen applikasjoner av OLAP-systemer er:

• Salgsrapportering
• Prognoser
• Budsjettering
• Ledelsens rapportering
• Markedsføring
• Prosessledelse

Bruk av OLTP

OLTP-programvaresystemer finner sin bruk i et bredt spekter av markeder. De er som følger:

• Nettbank
• Sending av tekstmeldinger
• Online kjøp
• Ordreinnføring
• Call senter ansatte visning
• Oppdatering av kundedetaljer
• Telefonselgere registrerer undersøkelsesresultater
• Bestilling av flybilletter

OLAP vs. OLTP: Fordeler

Fordeler med OLAP

OLAP er et nyttig verktøy for bedrifter for å forbedre sin kunnskap om bedriftssalg, markedsføring, prosesser og engasjement. Ved å ha mer data kan bedrifter ta mer presise avgjørelser. La oss diskutere noen av fordelene ved å bruke OLAP:

• Større innsikt
• Pålitelige data
• Ad hoc-rapportering
• Rask tilgang
• Flerdimensjonale data
• Høyhastighets databehandling
• Aggregert og detaljert informasjon
• Kjente forretningsuttrykk
• «Hva om»-scenarier
• En nesten flat læringskurve
• Forretningsfokuserte beregninger
• Selvbetjent rapportering
• Fleksibilitet
• Pålitelige beregninger

Fordeler med OLTP

Fordelene inkluderer:

• Atomitet
• Samtidighet
• Større brukervennlighet
• Høy hastighet
• Komplett forretningsinnsikt
• Enkel plattform
• Støtte for stor database
• Utvidet kundebase
• Sikkerhetsrestriksjoner
• Konsistens
• Enkel datamanipulering gjennom datapartisjonering
• Den fungerer som en feeder for andre databaser som OLAP.
• Tillater beslutningstaking på et høyere nivå
• Brukervennlige og praktiske transaksjoner
• Utvider kundebasen ved å tiltrekke seg nye kunder

OLAP vs. OLTP: Begrensninger

Begrensninger for OLAP

Til tross for mange fordeler har OLAP-systemer også begrensninger. Den primære er at den virker mindre attraktiv for mange brukere. Andre begrensninger inkluderer:

• Høy kostnad
• Potensielle risikoer
• Dårlig beregningsevne
• OLAP er relasjonell
• Trenger alltid forhåndsmodellering
• Abstrakt modell
• Grunne interaktiv analyse
• Stor avhengighet av IT
• Kan være tregere

Begrensninger for OLTP

I likhet med OLAP er det noen utfordringer eller mangler i OLTP-systemene også basert på deres administrasjons- og designsystemer. Disse begrensningene inkluderer:

• Datasiloer og overbelastning
• Begrenset analyse
• Visse vanskeligheter for små og mellomstore bedrifter
• Maskinvare-relaterte mangler
• Nettbaserte transaksjoner påvirkes hvis systemet støter på maskinvarefeil.
• Et lavt antall forespørsler og oppdateringer
• Den trenger ansatte til å jobbe i grupper for å opprettholde listen.
• Mer sårbar for inntrengere og hackere
• Ved serverfeil kan et stort antall data slettes permanent, noe som påvirker virksomheten på mange måter.

OLAP vs. OLTP: Forskjeller

Hovedforskjellen mellom de to nettbaserte behandlingssystemene er deres formål, dvs. analytisk vs. transaksjonell. Hvert system er optimalisert for å få dem til å fungere deretter for å hjelpe deg med å ta bedre forretningsbeslutninger i sanntid.

OLAP er designet for å utføre komplekse dataanalyser og brukes av datavitere, kunnskapsarbeidere og forretningsanalytikere. På den annen side er OLTP designet for å behandle et stort antall transaksjoner og brukes av frontlinjearbeidere, som bankkasserere, kasserere og hotellkontorister.

La oss se de viktigste forskjellene mellom OLAP og OLTP i tabellen nedenfor.

ParametersOLAPOLTPData SourceDen består av historiske data fra forskjellige databaser. Eller du kan si at den bruker forskjellige OLTP-databaser som datakilder. Den består av gjeldende driftsdata. Fokus Den lar deg trekke ut informasjon for kompleks analyse. Spørringene involverer ofte et enormt antall poster for å drive forretningsbeslutninger. Den er ideell for enkle oppdateringer, slettinger og innsettinger i databaser. Her involverer spørringene en eller noen få poster. Kjennetegn Det lar brukere lage en visning ved å bruke et regneark. Det er preget av et enormt datavolum. Det er enkelt og enkelt å lage og vedlikeholde. Det er preget av et stort antall nettbaserte transaksjoner. Transaksjonstransaksjoner er sjeldnere, men lengre. Transaksjoner er svært hyppige, raske og korte. Spørring Relativt sakte på grunn av det store datavolumet. Spørringene kan ta timer. Spørringene fungerer veldig raskt. Integritet Dataintegritet er et problem siden databasen ikke endres ofte. Den må alltid opprettholde begrensninger for dataintegritet. Tid Behandlingstiden for komplekse søk er lang. Den er rask sammenlignet med OLAP på grunn av enkle søk. Normalisering Tabeller er ikke normalisert. Tabellene er normaliserte. Drift Maksimal lese- og skriveoperasjoner. Både skrive- og leseoperasjoner. DesignDen er designet med fokus på et emne.Den er designet med fokus på applikasjonen.PlasskravGenerelt stor på grunn av store datasett.Generelt liten hvis de historiske dataene blir arkivert.ProductivityIt kan øke produktiviteten til dataanalytikere, ledere og bedriftsledere.Det kan øke produktiviteten til sluttbrukerne. Backup and RecoveryLost-data kan hentes fra OLTP-databasen. For å oppfylle juridiske krav og sikre forretningskontinuitet, kreves regelmessige sikkerhetskopier. ProcessIt gir raske resultater for regelmessig brukte data.Det sikrer en rask respons på spørringen. Antall brukereDen tillater tusenvis av brukere.Den tillater hundrevis av brukere.Typer brukerDe ideelle brukerne er dataforskere, administrerende direktører, ledere, toppledelsen og andre som trenger detaljert innsikt i hele dataen. Eksperter, DBA, databasefolk og andre som trenger viktig informasjon er ideelle brukere. Applikasjon Den er fagorientert og brukes til analyser, datautvinning osv. Den er applikasjonsorientert og brukes til forretningsoppgaver.

Konklusjon

Å velge riktig databehandlingsprogramvaresystem avhenger til syvende og sist av målet eller målene dine.

OLAP kan bidra til å låse opp verdier fra store datamengder, mens OLTP kan hjelpe deg med å behandle et stort antall transaksjoner raskt. De tradisjonelle OLAP-verktøyene trenger datamodelleringsekspertise sammen med samarbeid på tvers av ulike forretningsenheter. På den annen side er OLTP-systemer forretningskritiske.

I mange tilfeller bruker organisasjoner OLAP- og OLTP-systemer sammen. Dette betyr at OLAP-systemer brukes til å analysere data som kan hjelpe til med å forbedre forretningsprosesser i OLTP-systemer.

Dermed kan du velge en av dem basert på dine dataanalyse eller transaksjonsbehov. Men hvis du trenger begge funksjonene, vil bruk av både OLAP og OLTP være det beste.