はじめに
OLTP およびOLAP データを情報に変換するのに役立つオンライン処理システムです。 OLTPはデータのトランザクションを処理します 、OLAPはデータを処理します分析 。違いはありますが、主なアイデアは、2つのプロセスを使用して安定したデータウェアハウスアーキテクチャを形成することです。
この記事では、OLTPシステムとOLAPシステムの主な違いと、データを処理するときに2つを利用する方法について説明します。
OLTPとOLAP：定義
OLTPシステムとOLAPシステムの主な違いを理解するための最初のステップは、それぞれを定義する方法を知ることです。定義は、各処理システムの主な機能を説明するのにも役立ちます。
OLTP（オンライントランザクション処理）
OLTP オンライントランザクション処理の略です 。システムは、ソースから直接専用ストレージサーバーにデータを提供します。 OLTPの主な特徴は次のとおりです。
- 頻繁なクエリ処理 。データの挿入、更新、削除は、OLTPデータベースの日常業務です。
- 高速トランザクション 。システムは常に短く頻繁なトランザクションを処理して、最新の情報を常に最新の状態に保ちます。
- データの整合性 。障害が発生した場合、データの整合性と一貫性を維持するために、ロールバックセグメントが重要です。少なくとも第3正規形（3NF）までのデータベースの正規化により、情報フローの安定性が可能になります。
全体として、OLTPシステム設計は、リレーショナルデータベースを介して単純なビジネスプロセスとユーザー要求に即座に対応します。
OLAP（オンライン分析処理）
OLAP Online Analytical Processingの略です。 。このメソッドは、OLTPシステムによって収集されたデータを取得し、分析目的で準備します。 OLAPシステムの主な特徴は次のとおりです。
- クエリ量が少ない 。多次元データの選択は、OLAPデータベースの一般的なタスクです。
- 複雑なトランザクション 。システムは履歴データを処理し、大量の分析タスクに取り組みます。意思決定プロセスのために複雑なクエリをすばやく実行することに重点が置かれています。
- クエリ速度 。データベースの非正規化手法は、OLAPデータベースでのクエリ速度の向上に役立ちます。情報検索は高速ですが、データの不整合が存在します。
OLAPシステムは、データウェアハウスで通常必要とされる複雑で多次元のワークロードに迅速に対応します。
OLTPとOLAP：比較
OLTPとOLAPは、機能の点で異なります。 OLAPデータベースシステムは、ビッグデータと分析の台頭により人気が高まりました。 2つのシステムは、ETL（抽出、変換、読み込み）レイヤーを介して接続されている場合に最適に機能します。
次の表に、2つの処理手法の主な違いの概要を示します。
| OLTP | OLAP | |
|---|---|---|
| の略 | オンライントランザクション処理 | オンライン分析処理 |
| 機能性 | データを頻繁に変更および書き込みます | データをクエリし、書き込むことはめったにありません |
| 主な機能 | 低レイテンシ | 高スループット |
| クエリ | INSERT 、 UPDATE 、 DELETE | SELECT |
| クエリの複雑さ | シンプルで標準化された | 複雑で専門的 |
| 正規化 | 正規化 | 非正規化または非正規化 |
| データベースアーキテクチャ | 従来型 | データウェアハウス |
| デザイン | 業界志向 | 主題指向 |
| 整合性 | 頻繁に変更および保守される | 頻繁に変更または保守されることはありません |
| データの冗長性 | 低 | 高 |
| 可用性 | 高可用性 | 低可用性 |
| ストレージサイズ | データがアーカイブされている場合は小さい | 大規模なデータベースサーバー |
| ユーザー数 | 数千 | 数百 |
| 生産性 | 短期および毎日の目標 | 長期的な目標 |
| パフォーマンス指標 | トランザクションスループット | クエリスループット |
| 応答時間 | ミリ秒 | 秒から分 |
| 用途 | 大量の基本的なビジネスタスク | 計画、分析タスク、意思決定 |
| 使用者 | 店員、管理者、データクリティカルセクター | データサイエンティスト、マーケティング、意思決定部門 |
| 対象者 | 市場志向の情報 | 顧客向けの情報 |
OLTPのユースケース
OLTPシステムは、ほぼすべての消費者向けシステムに搭載されています。トランザクション処理の日常的なユースケースのいくつかは次のとおりです。
- ATMとオンラインバンキング 。毎日の金銭の引き出しと支払いは、OLTPシステムでサポートされている単純な日常の取引を表しています。
- 支払い処理。デビットカードであろうとクレジットカードであろうと、オンラインと店舗での支払いはどちらもトランザクションプロセスです。
- オンライン予約 。予約、発券、予約システムには、OLTPの方法と仕様が必要です。
- 記録管理 。記録が医療、教育、在庫管理、または顧客サービスのチケットシステムであるかどうかにかかわらず、記録の保持はペースの速い管理を必要とするプロセスです。
OLAPのユースケース
OLAPシステムは、データ分析の恩恵を受けるすべての事業部門に見られます。多くの場合、分析処理は次の用途に使用されます：
- 傾向分析 。 OLAPシステムは、ヘルスケアから小売まで、多くのセクターの傾向の統計分析で意思決定を支援します。
- 顧客行動 。地理データや人口統計データなど、顧客情報のさまざまな側面は、eコマース業界の顧客行動を判断するのに役立ちます。
- 農業 。最近の最もエキサイティングなアプリケーションは農業部門です。エッジコンピューティングで処理される大量の情報は、地方の企業向けのレポートを生成するのに役立ちます。
OLTPの長所と短所
OLTPは、即時応答を伴う多数の単純なトランザクションに向けたシステム指向です。トランザクションデータ処理技術には、特定の利点と欠点があります。
利点
OLTPを使用する利点は次のとおりです。
- 並行性。 多数のユーザーからの大量のトランザクションには、高レベルの同時実行性が必要です。
- アトミシティ。 トランザクション全体が発生するか、何も発生しません。システムは、部分的な更新や情報の損失の影響を受けません。
- 速度。 発生するすべてのトランザクションは単純です。継続的な更新には、1秒未満の応答時間が必要です。
短所
OLTPの欠点は次のとおりです。
- ダウンタイム。 ダウンタイムがあると、大量のリクエストにボトルネックが発生します。システムは高可用性ソリューションを使用する必要があります。
- セキュリティ。 人に関するデータを扱う場合、安全が最優先されます。 OLTPには高レベルのセキュリティが必要ですが、これは膨大な数のトランザクションでは管理が困難です。
- リクエストボリューム。 膨大な数のリクエストが圧倒的です。生データの量は、実用的な情報を見つけるためにデータ専門家のチームを必要とします。
OLAPの長所と短所
OLAPは、データ検出プロセスと多次元性に重点を置いています。データベース分析への分析的アプローチには、長所と短所があります。
利点
OLAPシステムを使用することの全体的な利点は次のとおりです。
- 包括的。 多次元データに対する複雑なクエリは、さまざまなデータベースからの情報の概要を提供します。
- 意思決定のサポート。 スタースキーマとスノーフレークスキーマの助けを借りて、OLAPシステムは意思決定支援システムに必要な柔軟性を提供します。
- フラットな学習曲線。 OLAPベースのシステムのエンドユーザーは、技術的なトレーニングをほとんどまたはまったく必要としません。
短所
OLAPシステムの弱点は次のとおりです。
- データの冗長性 。非正規化により、高レベルのデータ冗長性が存在します。
- ストレージのスケーラビリティ。 情報システムの成長に合わせて、システムにはスケーラブルなストレージソリューションが必要です。
- 計算機能。 技術者以外の専門家はOLAPシステムを使用するため、計算リソースには能力がありません。多くの場合、複雑な計算を実行するには、サードパーティのソフトウェアとツールが必要です。