Μια λεπτομερής σύγκριση στο DBMS

Το OLAP και το OLTP είναι και τα δύο συστήματα ηλεκτρονικής επεξεργασίας αλλά είναι ελαφρώς διαφορετικά. Ενώ το OLAP είναι ένα σύστημα αναλυτικής επεξεργασίας, το OLTP είναι ένα σύστημα επεξεργασίας συναλλαγών.

Στην επιστήμη των δεδομένων, μια δεδομένη πληροφορία πρέπει να υποβληθεί σε επεξεργασία πριν τεθεί σε χρήση.

Το OLAP και το OLTP είναι δύο συστήματα επεξεργασίας δεδομένων που χρησιμοποιούν κυρίως επιχειρήσεις και ιδιώτες.

Αν και οι μέθοδοι επεξεργασίας δεδομένων και ο σκοπός είναι διαφορετικοί, είναι εξίσου πολύτιμες για την επίλυση κρίσιμων επιχειρηματικών προβλημάτων.

Στο DBMS, και τα δύο συστήματα επεξεργασίας παίζουν ουσιαστικό ρόλο βοηθώντας τις επιχειρήσεις σε αναλυτικές και συναλλακτικές εργασίες.

Ας δούμε τις λεπτομέρειες του OLAP και του OLTP, τα πλεονεκτήματα και τους περιορισμούς τους, καθώς και τις διαφορές μεταξύ αυτών των συστημάτων.

Τι είναι το DBMS;

Ένα σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων (DBMS) είναι ένα εργαλείο για τη διαχείριση των πλήρων δεδομένων ενός οργανισμού. Μια μηχανή βάσης δεδομένων μπορεί να έχει πρόσβαση στα δεδομένα, να τα κλειδώνει και να τα τροποποιεί όπως απαιτείται. Ένα σχήμα βάσης δεδομένων χρησιμοποιείται για να περιγράψει τη δομή της βάσης δεδομένων.

Ένα DBMS προσφέρει μια κεντρική προβολή όλων των δεδομένων για πολλούς χρήστες να έχουν πρόσβαση σε αυτά από διάφορες τοποθεσίες με ακριβή και ελεγχόμενο τρόπο. Μπορεί να περιορίσει σε ποια δεδομένα μπορούν να έχουν πρόσβαση οι τελικοί χρήστες και πώς τα βλέπουν, παρέχοντας διαφορετικές προβολές του σχήματος της βάσης δεδομένων.

Επιπλέον, το DBMS προσφέρει φυσική και λογική ανεξαρτησία για την ασφάλεια των εφαρμογών και την προστασία των χρηστών από το να γνωρίζουν πού βρίσκονται τα δεδομένα. Αναφέρεται σε ένα εξελιγμένο κομμάτι ενός συστήματος που αποτελείται από διάφορα ενσωματωμένα στοιχεία, τα οποία παρέχουν περαιτέρω ένα διαχειριζόμενο και συνεπές περιβάλλον για την πρόσβαση, τη δημιουργία και την τροποποίηση δεδομένων στις βάσεις δεδομένων. Αυτά τα συστατικά είναι:

  • Μηχανή αποθήκευσης
  • Κατάλογος μεταδεδομένων
  • Γλώσσα πρόσβασης στη βάση δεδομένων
  • Μηχανή βελτιστοποίησης
  • Επεξεργαστής ερωτημάτων
  • Διαχειριστής κλειδαριάς
  • Διαχειριστής ημερολογίου
  • Βοηθητικά προγράμματα δεδομένων

Τα δημοφιλή συστήματα και μοντέλα διαχείρισης βάσεων δεδομένων περιλαμβάνουν NoSQL DBMS, DBMS σε μνήμη, cloud DBMS, multimodel DBMS, στήλη DBMS, NewSQL DBMS και RDBMS. Το μεγαλύτερο πλεονέκτημα της χρήσης DBMS είναι ότι επιτρέπει στους προγραμματιστές εφαρμογών και στους χρήστες να έχουν πρόσβαση σε παρόμοια δεδομένα διατηρώντας παράλληλα την ακεραιότητα των δεδομένων.

OLAP εναντίον OLTP: Τι είναι;

Τι είναι το OLAP;

Η Online Analytical Processing (OLAP) είναι ένα διαδικτυακό σύστημα επεξεργασίας που εκτελεί πολυδιάστατη ανάλυση σε μεγάλους όγκους δεδομένων με υψηλή ταχύτητα. Αυτός ο τύπος δεδομένων προέρχεται από ένα data mart, ένα κεντρικό κατάστημα δεδομένων ή μια αποθήκη δεδομένων.

Ένα σύστημα OLAP είναι ιδανικό για σύνθετους αναλυτικούς υπολογισμούς, επιχειρηματική ευφυΐα, εξόρυξη δεδομένων και λειτουργίες επιχειρηματικής αναφοράς, όπως ο προϋπολογισμός, η πρόβλεψη πωλήσεων και η οικονομική ανάλυση.

Επιπλέον, ο κύβος OLAP, που είναι ο πυρήνας των βάσεων δεδομένων OLAP, σας επιτρέπει να αναφέρετε γρήγορα, να κάνετε ερωτήσεις και να αναλύετε πολυδιάστατα δεδομένα. Εδώ, η διάσταση δεδομένων μπορεί να αναφέρεται ως το στοιχείο ενός συγκεκριμένου συνόλου δεδομένων.

Για παράδειγμα, τα στοιχεία πωλήσεων έχουν διάφορες διαστάσεις που σχετίζονται με την εποχή του έτους, την περιοχή, τα μοντέλα προϊόντων κ.λπ.

Ο κύβος OLAP επεκτείνει τη μορφή γραμμής και στήλης ενός σχήματος σχεσιακής βάσης δεδομένων και προσθέτει επίπεδα σε διάφορες διαστάσεις δεδομένων. Αυτά τα ιστορικά δεδομένα αποθηκεύονται στη συνέχεια σε ένα σχήμα νιφάδας χιονιού ή αστεριού.

Παραδείγματα OLAP: Χρηματοοικονομικές τάσεις μάρκετινγκ και απόδοσης από έτος σε έτος, προτάσεις ταινιών ή σειρών του Netflix σύμφωνα με την προηγούμενη αναζήτησή σας και ανάλυση τραγουδιών από το Spotify για να μπορέσουν οι χρήστες να δημιουργήσουν τις λίστες αναπαραγωγής που επιθυμούν.

  Πώς να πετύχετε τη διχόνοια για να εργαστείτε στο σχολείο ή στο κολέγιό σας

Εν ολίγοις, το OLAP αποθηκεύει ιστορικά δεδομένα από τα οποία μπορείτε να εξαγάγετε τις πληροφορίες που θέλετε από μια μεγάλη βάση δεδομένων. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτές τις πληροφορίες για να λάβετε καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Η συναλλαγή είναι μεγάλη στο OLAP και, ως εκ τούτου, απαιτεί συγκριτικά περισσότερο χρόνο για την επεξεργασία των απαιτούμενων δεδομένων. Θα βρείτε τρεις τύπους συστημάτων OLAP:

  • Πολυδιάστατο OLAP που ευρετηριάζει απευθείας στην πολυδιάστατη βάση δεδομένων
  • Το σχεσιακό OLAP εκτελεί πολυδιάστατη ανάλυση των δεδομένων που είναι αποθηκευμένα δυναμικά στη σχεσιακή βάση δεδομένων
  • Το Hybrid OLAP είναι ο συνδυασμός του σχεσιακού OLAP και του πολυδιάστατου OLAP και έχει αναπτυχθεί για να συνδυάζει τη χωρητικότητα δεδομένων με την ικανότητα επεξεργασίας.

Τι είναι το OLTP;

Η Online Transaction Processing (OLTP) είναι ένα διαδικτυακό σύστημα επεξεργασίας που επιτρέπει την εκτέλεση διαφόρων συναλλαγών βάσης δεδομένων από διαφορετικά άτομα μέσω του Διαδικτύου. Από τα ΑΤΜ μέχρι τις αγορές καταστημάτων και τις κρατήσεις, τα συστήματα OLTP βρίσκονται πίσω από πολλές καθημερινές συναλλαγές.

Εκτός από τις οικονομικές συναλλαγές, οδηγεί σε μη χρηματοοικονομικές συναλλαγές, όπως μηνύματα κειμένου και αλλαγές κωδικού πρόσβασης. Το OLTP χρησιμοποιεί μια σχεσιακή βάση δεδομένων που:

  • Ενεργοποιεί την προσβασιμότητα πολλών χρηστών για τα ίδια δεδομένα
  • Επεξεργάζεται μεγάλο αριθμό απλών συναλλαγών, συνήθως ενημερώσεις, διαγραφές δεδομένων και εισαγωγές
  • Παρέχει σύνολα δεδομένων για γρήγορη ανάκτηση, αναζήτηση και αναζήτηση
  • Υποστηρίζει γρήγορη επεξεργασία με χρόνους απόκρισης υπολογισμένους σε χιλιοστά του δευτερολέπτου
  • Παραμένει διαθέσιμο 24×7 με σταθερά αυξητικά αντίγραφα ασφαλείας

Επιπλέον, πολλοί οργανισμοί χρησιμοποιούν συστήματα λογισμικού OLTP για να παρέχουν πληροφορίες για συστήματα OLAP. Με απλά λόγια, ο συνδυασμός και των δύο είναι επωφελής στον σημερινό μας κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα.

Ας το καταλάβουμε αυτό με ένα παράδειγμα ΑΤΜ. Ας υποθέσουμε ότι ένα ζευγάρι έχει κοινό λογαριασμό σε μια τράπεζα. Μια μέρα φτάνουν και τα δύο σε διαφορετικά ΑΤΜ ταυτόχρονα και προσπαθούν να κάνουν ανάληψη του συνολικού ποσού που υπάρχει στον κοινό λογαριασμό.

Γενικά, το άτομο με γρήγορο χέρι θα αποσύρει πρώτα τα χρήματα. Σε αυτήν την περίπτωση, το σύστημα λογισμικού OLTP διασφαλίζει ότι το ποσό ανάληψης είναι μικρότερο από το τρέχον ποσό στην τράπεζα. Επομένως, το βασικό σημείο εδώ είναι ότι τα συστήματα OLTP έχουν σχεδιαστεί για υπεροχή συναλλαγών και όχι για ανάλυση δεδομένων.

OLAP εναντίον OLTP: Αρχή εργασίας

Πώς λειτουργεί το OLAP;

Το OLAP βοηθά στην αποθήκευση δεδομένων στις αποθήκες δεδομένων που συλλέγονται από διαφορετικές πηγές δεδομένων. Στη συνέχεια καθαρίζει και οργανώνει τα δεδομένα σε κύβους δεδομένων. Κάθε κύβος OLAP περιλαμβάνει δεδομένα που κατηγοριοποιούνται ανά διάφορες διαστάσεις, όπως γεωγραφική περιοχή πωλήσεων, χρονική περίοδος, πελάτες κ.λπ., και προέρχονται από τους πίνακες διαστάσεων.

Τα δεδομένα οργανώνονται ιεραρχικά για να βοηθήσουν τα μέλη να βρουν εύκολα το απαιτούμενο. Οι κύβοι δεδομένων συνοψίζονται εκ των προτέρων σε όλες τις διαστάσεις για τη βελτίωση του χρόνου ερωτήματος. Οι αναλυτές εκτελούν πέντε τύπους αναλυτικών πράξεων έναντι των πολυδιάστατων βάσεων δεδομένων:

  • Συλλογή
  • Τρύπησε κάτω
  • Φέτα
  • Ζάρια
  • Αξονας περιστροφής

Στη συνέχεια, το σύστημα OLAP εντοπίζει τις διασταυρώσεις διαστάσεων, όπως προϊόντα που πωλούνται στη δυτική περιοχή σε μια συγκεκριμένη τιμή κατά τη διάρκεια μιας συγκεκριμένης περιόδου, και εμφανίζει τα δεδομένα.

Πώς λειτουργεί το OLTP;

Τα συστήματα OLTP περιλαμβάνουν τη λήψη πληροφοριών συναλλαγών, την επεξεργασία δεδομένων και την ενημέρωση της βάσης δεδομένων back-end για την προβολή των νέων δεδομένων. Ενώ οι εφαρμογές είναι πολύπλοκες, αυτές οι ενημερώσεις περιλαμβάνουν μερικές εγγραφές βάσης δεδομένων.

Ένα σχεσιακό σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων (RDBMS) ελέγχει και διαχειρίζεται το OLTP. Το OLTP απαιτεί μια βάση δεδομένων για τη διαχείριση πολλαπλών ενημερώσεων και ερωτημάτων, ενώ υποστηρίζει χρόνους απόκρισης υψηλής ταχύτητας. Αυτό σημαίνει ότι το RDBMS είναι μια καλή επιλογή για συστήματα OLTP.

Επιπλέον, το OLTP χρησιμοποιείται για την εκτέλεση συναλλαγών βάσης δεδομένων που δημιουργούν οι εργαζόμενοι στο front-end, συμπεριλαμβανομένων των τραπεζών και των ταμείων. Οι εφαρμογές αυτοεξυπηρέτησης πελατών, όπως το ηλεκτρονικό εμπόριο, τα ταξίδια και οι ηλεκτρονικές τραπεζικές συναλλαγές, δημιουργούν επίσης διαδικτυακές συναλλαγές βάσης δεδομένων.

  Διορθώστε ότι η ομάδα ή ο πόρος δεν βρίσκεται στη σωστή κατάσταση για να εκτελέσει την απαιτούμενη λειτουργία

Συνήθως, τα ηλεκτρονικά συστήματα επεξεργασίας συναλλαγών χρησιμοποιούν μια αρχιτεκτονική τριών επιπέδων που αποτελείται από τα επίπεδα εφαρμογής, δεδομένων και παρουσίασης.

OLAP εναντίον OLTP: Χαρακτηριστικά

Χαρακτηριστικά του OLAP

Τα κύρια χαρακτηριστικά του OLAP είναι:

  • Το OLAP επιτρέπει στους ιδιοκτήτες επιχειρήσεων να έχουν μια λογική και διαστατική άποψη των δεδομένων.
  • Παρέχει υποστήριξη πολλών χρηστών
  • Λειτουργεί ως μεσολαβητής μεταξύ του front end και των αποθηκών δεδομένων
  • Τα αποτελέσματα αποθηκεύονται χωριστά από τις πηγές δεδομένων.
  • Προσφέρει ομοιόμορφη απόδοση τεκμηρίωσης
  • Μπορεί να διακρίνει τις τιμές που λείπουν και τις μηδενικές τιμές
  • Αγνοεί τις τιμές που λείπουν και υπολογίζει τις σωστές τιμές
  • Διευκολύνει σύνθετες αναλύσεις και διαδραστικά ερωτήματα για τους χρήστες
  • Μπορεί να σας δώσει τη δύναμη να κάνετε περίπλοκες συγκρίσεις και υπολογισμούς
  • Παρουσιάζει τα αποτελέσματα σε γραφήματα και γραφήματα.

Χαρακτηριστικά του OLTP

Οι εφαρμογές που βασίζονται σε OLTP έχουν ένα ευρύ φάσμα χαρακτηριστικών και χαρακτηριστικών. Μερικά είναι τα εξής:

  • Συχνή τροποποίηση δεδομένων
  • Σύνολα δεδομένων με ευρετήριο για γρήγορη αναζήτηση, ανάκτηση και αναζήτηση
  • Γρηγορότεροι χρόνοι απόκρισης, μετρημένοι σε χιλιοστά του δευτερολέπτου
  • Οι συναλλαγές περιλαμβάνουν μερικές εγγραφές βάσης δεδομένων μαζί με μικρές ποσότητες δεδομένων.
  • Μπορεί να φιλοξενήσει μεγάλο όγκο ταυτόχρονων χρηστών που έχουν πρόσβαση σε δεδομένα
  • Οι συναλλαγές δεδομένων πραγματοποιούνται με μια συγκεκριμένη σειρά και οι χρήστες δεν μπορούν να αλλάξουν δεδομένα σε αυτήν
  • Περιλαμβάνει απλές συναλλαγές, συμπεριλαμβανομένων εισαγωγών, διαγραφών, απλών ερωτημάτων και ενημερώσεων δεδομένων
  • Υψηλή διαθεσιμότητα δεδομένων

OLAP έναντι OLTP: Χρήσεις

Χρήσεις του OLAP

Πολλές επιχειρηματικές εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν το σύστημα OLAP για πληροφορίες σχετικά με τα δεδομένα, όπως η δέσμευση, τα οικονομικά, οι αγορές και οι πωλήσεις. Μερικές εφαρμογές των συστημάτων OLAP είναι:

  • Αναφορά πωλήσεων
  • Πρόβλεψη
  • Προϋπολογισμός
  • Αναφορές διαχείρισης
  • Εμπορία
  • Διαχείριση της διαδικασίας

Χρήσεις του OLTP

Τα συστήματα λογισμικού OLTP βρίσκουν τη χρήση τους σε ένα ευρύ φάσμα αγορών. Είναι οι εξής:

  • Ηλεκτρονική τραπεζική
  • Αποστολή μηνυμάτων κειμένου
  • Online αγορές
  • Καταχώρηση παραγγελίας
  • Προβολή προσωπικού τηλεφωνικού κέντρου
  • Ενημέρωση στοιχείων πελάτη
  • Οι τηλεπωλητές καταγράφουν αποτελέσματα έρευνας
  • Κράτηση αεροπορικών εισιτηρίων

OLAP εναντίον OLTP: Οφέλη

Οφέλη του OLAP

Το OLAP είναι ένα χρήσιμο εργαλείο για τις επιχειρήσεις να βελτιώσουν τις γνώσεις τους σχετικά με τις επιχειρηματικές πωλήσεις, το μάρκετινγκ, τις διαδικασίες και την αφοσίωση. Η κατοχή περισσότερων δεδομένων επιτρέπει στις επιχειρήσεις να λαμβάνουν πιο ακριβείς αποφάσεις. Ας συζητήσουμε μερικά από τα οφέλη της χρήσης του OLAP:

  • Μεγαλύτερες γνώσεις
  • Αξιόπιστα δεδομένα
  • Αναφορά ad hoc
  • Γρήγορη πρόσβαση
  • Πολυδιάστατα δεδομένα
  • Επεξεργασία δεδομένων υψηλής ταχύτητας
  • Συγκεντρωτικές και αναλυτικές πληροφορίες
  • Οικείες επιχειρηματικές εκφράσεις
  • Σενάρια «τι θα γινόταν αν».
  • Μια σχεδόν επίπεδη καμπύλη μάθησης
  • Επικεντρωμένοι στην επιχείρηση υπολογισμοί
  • Αναφορά αυτοεξυπηρέτησης
  • Ευκαμψία
  • Αξιόπιστοι υπολογισμοί

Οφέλη του OLTP

Τα οφέλη περιλαμβάνουν:

  • Ατομικότητα
  • Συγχρονισμός
  • Μεγαλύτερη χρηστικότητα
  • Υψηλή ταχύτητα
  • Πλήρης επιχειρηματική εικόνα
  • Ενιαία πλατφόρμα
  • Υποστήριξη μεγάλης βάσης δεδομένων
  • Διευρυμένη βάση πελατών
  • Περιορισμοί ασφαλείας
  • Συνοχή
  • Εύκολος χειρισμός δεδομένων μέσω διαμερισμάτων δεδομένων
  • Λειτουργεί ως τροφοδότης για άλλες βάσεις δεδομένων όπως το OLAP.
  • Επιτρέπει τη λήψη αποφάσεων σε ανώτερο επίπεδο
  • Φιλικές και βολικές συναλλαγές
  • Διευρύνει την πελατειακή βάση προσελκύοντας νέους πελάτες

OLAP εναντίον OLTP: Περιορισμοί

Περιορισμοί του OLAP

Παρά τα πολλά πλεονεκτήματα, τα συστήματα OLAP έχουν επίσης περιορισμούς. Το κύριο είναι ότι φαίνεται λιγότερο ελκυστικό σε πολλούς χρήστες. Άλλοι περιορισμοί περιλαμβάνουν:

  • Υψηλό κόστος
  • Πιθανοί κίνδυνοι
  • Κακή υπολογιστική ικανότητα
  • Το OLAP είναι σχεσιακό
  • Πάντα χρειάζεται προ-μοντελοποίηση
  • Αφηρημένο μοντέλο
  • Ρηχή διαδραστική ανάλυση
  • Μεγάλη εξάρτηση από την πληροφορική
  • Μπορεί να είναι πιο αργό

Περιορισμοί του OLTP

Όπως το OLAP, υπάρχουν ορισμένες προκλήσεις ή ελλείψεις στα συστήματα OLTP, καθώς και με βάση τα συστήματα διαχείρισης και σχεδίασης. Αυτοί οι περιορισμοί περιλαμβάνουν:

  • Σιλό δεδομένων και υπερφόρτωση
  • Περιορισμένη ανάλυση
  • Ορισμένες δυσκολίες για τις μικρομεσαίες επιχειρήσεις
  • Ελλείψεις που σχετίζονται με το υλικό
  • Οι ηλεκτρονικές συναλλαγές επηρεάζονται εάν το σύστημα αντιμετωπίσει αστοχίες υλικού.
  • Μικρός αριθμός ερωτημάτων και ενημερώσεων
  • Χρειάζεται υπαλλήλους να εργάζονται σε ομάδες για να διατηρήσουν τη λίστα.
  • Πιο ευάλωτο σε εισβολείς και χάκερ
  • Σε περίπτωση αποτυχίας του διακομιστή, ένας μεγάλος αριθμός δεδομένων μπορεί να διαγραφεί οριστικά, επηρεάζοντας την επιχείρηση με πολλούς τρόπους.
  Πώς να αφαιρέσετε κάποιον από ένα Slack Channel [All Devices]

OLAP έναντι OLTP: Διαφορές

Η κύρια διαφορά μεταξύ των δύο συστημάτων ηλεκτρονικής επεξεργασίας είναι ο σκοπός τους, δηλαδή, αναλυτική έναντι συναλλαγών. Κάθε σύστημα είναι βελτιστοποιημένο για να τα κάνει να λειτουργούν αναλόγως για να σας βοηθήσει να λάβετε καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο.

Το OLAP έχει σχεδιαστεί για τη διεξαγωγή σύνθετων αναλύσεων δεδομένων και χρησιμοποιείται από επιστήμονες δεδομένων, εργαζόμενους στη γνώση και αναλυτές επιχειρήσεων. Από την άλλη πλευρά, το OLTP έχει σχεδιαστεί για να διεκπεραιώνει μεγάλο αριθμό συναλλαγών και χρησιμοποιείται από εργαζόμενους πρώτης γραμμής, όπως ταμίες τραπεζών, ταμίες και υπαλλήλους γραφείου ξενοδοχείων.

Ας δούμε τις βασικές διαφορές μεταξύ OLAP και OLTP στον παρακάτω πίνακα.

ΠαράμετροιOLAPOLTPData SourceΑποτελείται από ιστορικά δεδομένα από διαφορετικές βάσεις δεδομένων. Ή, μπορείτε να πείτε ότι χρησιμοποιεί διαφορετικές βάσεις δεδομένων OLTP ως πηγές δεδομένων. Αποτελείται από τρέχοντα επιχειρησιακά δεδομένα. Εστίαση Σας επιτρέπει να εξάγετε πληροφορίες για σύνθετη ανάλυση. Τα ερωτήματα συχνά περιλαμβάνουν έναν τεράστιο αριθμό εγγραφών για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων. Είναι ιδανικό για απλές ενημερώσεις, διαγραφές και εισαγωγές σε βάσεις δεδομένων. Εδώ, τα ερωτήματα περιλαμβάνουν μία ή μερικές εγγραφές. Χαρακτηριστικά Επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργήσουν μια προβολή χρησιμοποιώντας ένα υπολογιστικό φύλλο. Χαρακτηρίζεται από τεράστιο όγκο δεδομένων. Είναι εύκολο και απλό στη δημιουργία και τη συντήρηση. Χαρακτηρίζεται από μεγάλο αριθμό ηλεκτρονικών συναλλαγών. Συναλλαγές Οι συναλλαγές είναι λιγότερο συχνές αλλά μεγαλύτερες. Οι συναλλαγές είναι πολύ συχνές, γρήγορες και σύντομες. Ερώτημα Σχετικά αργό λόγω του μεγάλου όγκου δεδομένων. Τα ερωτήματα μπορεί να διαρκέσουν ώρες. Τα ερωτήματα λειτουργούν πολύ γρήγορα. Ακεραιότητα Η ακεραιότητα δεδομένων είναι ένα ζήτημα, καθώς η βάση δεδομένων δεν τροποποιείται συχνά. Πρέπει πάντα να διατηρεί περιορισμούς ακεραιότητας δεδομένων. Χρόνος Ο χρόνος επεξεργασίας για πολύπλοκα ερωτήματα είναι μακρύς. Είναι γρήγορος σε σύγκριση με το OLAP λόγω των απλών ερωτημάτων. Κανονικοποίηση Οι πίνακες δεν είναι κανονικοποιημένοι. Οι πίνακες είναι κανονικοποιημένοι. ΛειτουργίαΜέγιστη λειτουργία ανάγνωσης και σπάνια εγγραφής. Τόσο λειτουργιών εγγραφής όσο και ανάγνωσης. Σχεδιασμός Έχει σχεδιαστεί με εστίαση σε ένα θέμα. Έχει σχεδιαστεί με εστίαση στην εφαρμογή. Απαιτήσεις χώρουΓενικά μεγάλος Σύνολα δεδομένων. Γενικά μικρό εάν αρχειοθετούνται τα ιστορικά δεδομένα. Παραγωγικότητα Μπορεί να βελτιώσει την παραγωγικότητα των αναλυτών δεδομένων, των στελεχών και των διευθυντών επιχειρήσεων. Μπορεί να ενισχύσει την παραγωγικότητα των τελικών χρηστών. Τα δεδομένα Backup και RecoveryLost μπορούν να ανακτηθούν από τη βάση δεδομένων OLTP. Για να πληρούνται οι νομικές απαιτήσεις και να διασφαλίζεται η επιχειρηματική συνέχεια, απαιτούνται τακτικά αντίγραφα ασφαλείας. ProcessΠροσφέρει γρήγορα αποτελέσματα για δεδομένα που χρησιμοποιούνται τακτικά. Εξασφαλίζει γρήγορη απάντηση στο ερώτημα. Αριθμός χρηστώνΕπιτρέπει χιλιάδες χρήστες.Επιτρέπει εκατοντάδες χρήστες.Τύποι χρηστώνΟι ιδανικοί χρήστες είναι επιστήμονες δεδομένων, διευθύνοντες σύμβουλοι, διευθυντές, ανώτατα στελέχη και άλλοι που χρειάζονται λεπτομερείς πληροφορίες για το σύνολο των δεδομένων. Υπάλληλοι, DBA, άτομα βάσης δεδομένων και άλλοι που χρειάζονται βασικές πληροφορίες είναι ιδανικοί χρήστες.Εφαρμογή Είναι προσανατολισμένη στο θέμα και χρησιμοποιείται για ανάλυση, εξόρυξη δεδομένων κ.λπ. Είναι προσανατολισμένη στις εφαρμογές και χρησιμοποιείται για επαγγελματικές εργασίες.

συμπέρασμα

Η επιλογή του σωστού συστήματος λογισμικού επεξεργασίας δεδομένων εξαρτάται τελικά από τον στόχο ή τους στόχους σας.

Το OLAP μπορεί να σας βοηθήσει να ξεκλειδώσετε την αξία από μεγάλες ποσότητες δεδομένων, ενώ το OLTP μπορεί να σας βοηθήσει να επεξεργαστείτε μεγάλους αριθμούς συναλλαγών γρήγορα. Τα παραδοσιακά εργαλεία OLAP χρειάζονται εξειδίκευση στη μοντελοποίηση δεδομένων μαζί με συνεργασία μεταξύ διαφορετικών επιχειρηματικών μονάδων. Από την άλλη πλευρά, τα συστήματα OLTP είναι κρίσιμα για τις επιχειρήσεις.

Σε πολλές περιπτώσεις, οι οργανισμοί χρησιμοποιούν μαζί συστήματα OLAP και OLTP. Αυτό σημαίνει ότι τα συστήματα OLAP χρησιμοποιούνται για την ανάλυση δεδομένων που μπορούν να βοηθήσουν στη βελτίωση των επιχειρηματικών διαδικασιών στα συστήματα OLTP.

Έτσι, μπορείτε να επιλέξετε ένα από αυτά με βάση τις ανάγκες ανάλυσης δεδομένων ή συναλλαγών σας. Αλλά αν χρειάζεστε και τις δύο λειτουργίες, η χρήση τόσο του OLAP όσο και του OLTP θα είναι η καλύτερη.