OLAP vs. OLTP:在数据库管理系统中的详细比较 、及HTML标签保留。
OLAP和OLTP都是在线处理系统,但略有不同。OLAP是一种分析处理系统,而OLTP是一种事务处理系统。
在数据科学中,需要处理给定的信息,然后再利用它。
OLAP和OLTP是企业和个人主要使用的两种数据处理系统。
尽管数据处理方法和目的不同,但它们在解决关键业务问题方面同样有价值。
在数据库管理系统(DBMS)中,这两个处理系统在帮助企业进行分析和事务任务方面起着重要作用。
让我们详细了解一下OLAP和OLTP,它们的优点和限制以及这些系统之间的区别。
什么是DBMS?
数据库管理系统(DBMS)是管理组织的完整数据的工具。数据库引擎可以访问数据,锁定数据,并根据需要进行修改。数据库模式用于描述数据库的结构。
DBMS提供了对所有数据的集中视图,使多个用户可以以精确和受控的方式从各个位置访问数据。它可以限制最终用户可以访问哪些数据以及他们如何查看它,为数据库模式提供不同的视图。
此外,DBMS为应用程序提供了物理和逻辑独立性,以保护应用程序和用户不知道数据的位置。它指的是一个复杂的系统组件,包含多个集成组件,进一步提供了访问、创建和修改数据库中的数据的管理和一致的环境。这些组件包括:
- 存储引擎
- 元数据目录
- 数据库访问语言
- 优化引擎
- 查询处理器
- 锁定管理器
- 日志管理器
- 数据工具
流行的数据库管理系统和模型包括NoSQL DBMS、内存DBMS、云DBMS、多模型DBMS、列式DBMS、NewSQL DBMS和RDBMS。使用DBMS的最大优点是它允许应用程序员和用户访问相似的数据,同时保持数据完整性。
OLAP vs. OLTP:它们是什么?
什么是OLAP?
在线分析处理(OLAP)是一种在线处理系统,它可以高速处理大量数据的多维分析。这种类型的数据来自数据集市、集中式数据存储或data warehouse。
OLAP系统适用于复杂的分析计算、business intelligence、数据挖掘和业务报告功能,如预算编制、销售预测和财务分析。
此外,OLAP立方体是OLAP数据库的核心,它使您能够快速报告、查询和分析多维数据。这里,数据维度可以指特定数据集的元素。
例如,销售数据有与年份、地区、产品型号等相关的各种维度。
OLAP立方体扩展了关系数据库模式的行和列格式,并在几个数据维度上添加了层次。然后,将这些历史数据存储在snowflake or star schema中。
OLAP的示例:年度财务营销和绩效趋势、Netflix根据您以前的搜索推荐电影或系列、Spotify分析歌曲以使用户创建所需的播放列表。
简而言之,OLAP存储了大型数据库中的历史数据,您可以从中提取所需的信息。您可以利用这些信息做出更好的业务决策。
OLAP中的事务较长,因此相对需要更长的时间来处理所需的数据。您将找到三种类型的OLAP系统:
- 多维OLAP直接索引到多维数据库
- 关系型OLAP对存储在关系型数据库中的数据进行多维分析
- 混合OLAP是关系型OLAP和多维OLAP的结合,旨在将数据容量与处理能力相结合。
OLTP是什么?
在线事务处理(OLTP)是一种在线处理系统,通过互联网使不同人员能够执行各种数据库事务。从提款机到商店购买和预订,OLTP系统背后负责许多日常交易。
除了金融交易,它还驱动非金融交易,如短信和密码更改。OLTP使用关系型数据库,具有以下特点:
- 允许多用户同时访问相同的数据
- 处理大量简单的事务,通常是数据的更新、删除和插入
- 提供用于快速检索、查询和搜索的数据集
- 支持毫秒级的快速处理响应时间
- 保持24×7不间断备份
此外,许多组织使用OLTP软件系统为OLAP系统提供信息。简单来说,两者的结合在今天的数据驱动世界中非常有益。
让我们以提款机为例来理解这一点。假设一对夫妇在一家银行有一个联名账户。有一天,他们同时到达不同的提款机,试图提取联名账户中的总金额。
通常情况下,手速快的人会先提取到钱。在这种情况下,OLTP软件系统确保提取的金额小于银行中的金额。因此,关键在于OLTP系统的设计是为了交易优势而不是数据分析。
OLAP vs. OLTP:工作原理
OLAP如何工作?
OLAP帮助将来自不同数据源的数据存储在数据仓库中。然后对数据进行清理和组织,形成数据立方体。每个OLAP立方体都包含按照各种维度分类的数据,例如地理销售区域、时间段、客户等,并由维度表派生。
数据按层次结构组织,以帮助成员轻松找到所需的数据。数据立方体在维度上进行预汇总,以提高查询时间。分析人员对多维数据库执行五种类型的分析操作:
- 汇总
- 下钻
- 切片
- 切块
- 透视
然后,OLAP系统定位维度交叉点,例如在特定时间段内以特定价格销售的产品在西部地区,并显示数据。
OLTP如何工作?
OLTP系统涉及获取事务信息、处理数据并更新后端数据库以展示新的输入。虽然应用程序很复杂,但这些更新只涉及少量数据库记录。
关系型数据库管理系统(RDBMS)控制和管理OLTP。OLTP需要一个数据库来处理多个更新和查询,同时支持高速响应时间。这意味着RDBMS是OLTP系统的一个很好的选择。
此外,OLTP用于执行前端工作人员生成的数据库事务,包括银行出纳员和收银员。客户自助应用程序,例如电子商务、旅行和在线银行也会生成在线数据库事务。
通常,在线事务处理系统使用三层体系结构,包括应用程序、数据和展示层。
OLAP vs. OLTP:特征
OLAP的特点
OLAP的主要特点包括:
- OLAP允许业务所有者以逻辑和维度视图查看数据。
- 提供多用户支持
- 充当前端和数据仓库之间的中介
- 结果与数据来源分开存储。
- 提供统一的文档性能
- 可以区分缺失值和零值
- 忽略缺失值并计算出正确的值
- 为用户提供复杂分析和交互式查询的便利
- 它可以让您执行复杂的比较和计算
- 以图表和charts的形式呈现结果。
OLTP的特点
基于OLTP的应用具有多种特点和特性,包括:
- 频繁的数据修改
- 索引数据集以加快查询、检索和搜索速度
- 更快的响应时间,以毫秒为单位
- 事务涉及少量数据库记录和少量数据。
- 可以容纳大量访问数据的并发用户
- 数据事务按照特定顺序进行,用户不能更改其中的任何数据
- 涉及简单的事务,包括插入、删除、简单查询和数据更新
- 高数据可用性
OLAP vs. OLTP: 用途
OLAP的用途
许多企业可以使用OLAP系统来了解数据,如参与度、财务、市场和销售。OLAP系统的一些应用包括:
- 销售报告
- 预测
- Budgeting
- 管理报告
- 市场营销
- 流程管理
OLTP的用途
OLTP软件系统在各个市场中都有广泛的应用,包括:
- 在线银行
- 短信发送
- 在线购买
- 订单录入
- 呼叫中心工作人员查看
- 更新客户详细信息
- 电话销售员记录调查结果
- 航空公司订票
OLAP vs. OLTP: 好处
OLAP的好处
OLAP是企业改善对商业销售、市场营销、流程和参与度的了解的有用工具。拥有更多的数据可以让企业做出更精确的决策。让我们讨论一下使用OLAP的一些好处:
- 更深入的洞察力
- 可靠的数据
- 即席报告
- 快速访问
- 多维数据
- 高速数据处理
- 聚合和详细信息
- 熟悉的商业表达方式
- “如果”情景
- 几乎平坦的学习曲线
- 面向业务的计算
- 自助式报告
- 灵活性
- 可信的计算
OLTP的好处
其好处包括:
- 原子性
- 并发性
- 更高的可用性
- 高速性
- 完整的商业洞察力
- 单一平台
- 大型数据库支持
- 扩大客户群体
- 安全限制
- 一致性
- 通过数据分区进行简便的数据操作
- 它充当其他数据库(如OLAP)的供稿者。
- 允许在上层进行决策
- 用户友好和方便的事务
- 通过吸引新客户扩大了客户群体
OLAP vs. OLTP: 限制
OLAP的限制
尽管有许多优点,但OLAP系统也有限制。主要的限制之一是它对许多用户来说似乎不太有吸引力。其他限制包括:
- 高成本
- 潜在风险
- 计算能力较差
- OLAP是关系型的
- 始终需要预建模
- 抽象模型
- 浅层交互式分析
- 严重依赖IT
- 可能较慢
OLTP的限制
与OLAP一样,OLTP系统在管理和设计系统方面也存在一些挑战或不足之处。这些限制包括:
- 数据孤立和过载
- 分析能力有限
- 对于中小企业而言存在一定的困难
- 与硬件相关的缺陷
- 如果系统遇到硬件故障,会影响在线交易。
- 查询和更新的数量较少
- 需要员工组成小组来维护列表
- 更容易受到入侵和hackers
- 在服务器故障的情况下,大量数据可能会永久删除,从而对业务产生多种影响。
OLAP vs. OLTP:区别
这两种在线处理系统的主要区别在于它们的目的,即分析与交易。每个系统都经过优化,以使其按照相应的方式工作,帮助您实时做出更好的业务决策。
OLAP旨在进行复杂的数据分析,由数据科学家、知识工作者和业务分析师使用。另一方面,OLTP旨在处理大量交易,由一线工作人员使用,例如银行出纳员、收银员和酒店前台职员。
让我们在下表中看一下OLAP和OLTP之间的主要区别。
参数 | OLAP | OLTP |
数据源 | 它由不同数据库中的历史数据组成。或者,您可以说它使用不同的OLTP数据库作为数据源。 | 它由当前的运营数据组成。 |
关注点 | 它让您提取用于复杂分析的信息。查询通常涉及大量记录以推动业务决策。 | 它非常适合在数据库中进行简单的更新、删除和插入。在这里,查询涉及一个或几个记录。 |
特点 | 它允许用户使用电子表格创建视图。它的特点是数据量大。 | 它易于创建和维护。它的特点是在线事务数量多。 |
事务 | 事务较少,但较长。 | 事务非常频繁、快速且短暂。 |
查询 | 由于数据量大,查询相对较慢。查询可能需要几个小时。 | 查询操作非常快速。 |
完整性 | 数据完整性是一个问题,因为数据库不经常修改。 | 它始终需要维护数据完整性约束。 |
时间 | 复杂查询的处理时间较长。 | 与OLAP相比,由于查询简单,速度较快。 |
规范化 | 表没有规范化。 | 表已经规范化。 |
操作 | 最多进行读取操作,很少进行写入操作。 | 既有写入操作也有读取操作。 |
设计 | 它的设计重点是主题。 | 它的设计重点是应用程序。 |
空间需求 | 通常很大,因为有大量数据集。 | 如果历史数据被归档,通常很小。 |
生产力 | 它可以提高数据分析师、高管和业务经理的生产力。 | 它可以提高最终用户的生产力。 |
备份和恢复 | 可以从OLTP数据库中恢复丢失的数据。 | 为了满足法律要求和确保业务连续性,需要定期备份。 |
过程 | 对于经常使用的数据,它提供快速的结果。 | 它确保快速响应查询。 |
用户数量 | 它允许成千上万的用户。 | 它允许数百名用户。 |
用户类型 | 理想用户包括数据科学家、首席执行官、经理、高级管理人员和其他需要对整个数据进行详细洞察的人员。 | 文员、数据库管理员、数据库人员和其他需要基本信息的人员是理想用户。 |
应用 | 它以主题为导向,用于分析、数据挖掘等。 | 它以应用程序为导向,用于业务任务。 |
结论
选择合适的数据处理软件系统最终取决于您的目标或目标。
OLAP可以帮助解锁大量数据的价值,而OLTP可以帮助您快速处理大量交易。传统的OLAP工具需要专业知识,并需要不同业务部门的合作。另一方面,OLTP系统是业务关键。
在许多情况下,组织同时使用OLAP和OLTP系统。这意味着使用OLAP系统来分析数据,可以帮助改进OLTP系统中的业务流程。
因此,您可以根据数据分析或交易需求选择其中之一。但如果您需要这两种功能,同时使用OLAP和OLTP将是最佳选择。