تفاوت بین OLTP و OLAP
OLTP به عنوان پردازش تراکنش های آنلاین و OLAP به عنوان پردازش تحلیلی آنلاین شناخته شده است. همانطور که از نام آن برمی آید ، OLTP فرآیند مدیریت و به روزرسانی تراکنش های موجود در پایگاه داده است ، در حالی که OLAP فرآیند بازیابی اطلاعات مورد نیاز از پایگاه داده به منظور استفاده از آن برای اقدامات تحلیلی است. OLTP معمولاً ساده است و شامل پرس و جو بدون زحمت در سیستم می شود ، در حالی که OLAP یک سیستم پیچیده با حجم بیشتری از داده است و از این رو به پرس و جوهای پیچیده نیاز دارد.
قبل از صحبت در این خصوص لازم میدانم بگوییم که تخصص ما و علومی که آموزش می دهیم و سیستم هایی که لانچ کرده و می کنیم تماما بر بستر سیستم های OLAP می باشد.
تفاوت OLTP وolap
اگر پیگیر و علاقمند به دنیای داده‌ها و هوش تجاری باشید قطعات تا به حال در مورد OLTP و OLAP شنیده‌اید و تمایل دارید که با تفاوت‌های آن‌ها بیشتر آشنا شوید. این دو سیستم در واقع سامانه‌های پردازش تحلیلی برخط و سامانه پردازش تراکنش بر خط هستند و نوعی سامانه ذخیره و بازیابی داده محسوب می‌شوند که عمدتا در حوزه کلان داده‌ها کاربرد دارند. با توجه به اینکه در این سامانه‌ها ارتباط با کاربر وجود دارد برای نام گذاری آن از کلمه برخط استفاده می‌کنند. اگر می‌خواهید با تفاوت‌های OLTP و OLAP بیشتر آشنا شوید پیشنهاد می‌کنیم تا پایان این مطلب با ما همراه باشید.
OLTP چیست؟
سیستم پردازش تراکنش آنلاین یا به اختصار OLTP برای پردازش داده‌هایی مورد استفاده قرار می‌گیرد که به تحلیل خاصی نیاز ندارند و در آن تراکنش‌ها هستند که نقش اصلی را ایفا می‌کنند. به عبارتی می‌توان گفت به مجموعه‌ای از سیستم‌ها که عملیات مبتنی بر تراکنش را انجام می‌دهند OLTP می‌گویند.
توجه داشته باشید که منظور از تراکنش، تمامی تراکنش‌هایی است که در پایگاه داده اتفاق می‌افتد و با تراکنش‌های بانکی متفاوت است. این تراکنش‌ها می‌تواند افزودن، حذف و یا بروز رسانی باشد. سیستم پایگاه داده OLTP بر روی اعمال فرآیندهای پرس و جو سریع، حفظ کامل داده‌ها در محیط‌های با دسترسی‌های متفاوت و همچنین میزان موفقیت که بر اساس تعداد تراکنش‌ها در ثانیه تعیین می‌شود متمرکز است. در این پایگاه داده، داده‌ها همواره بروز و جامع هستند و برای ذخیره سازی پایگاه داده تراکنشی معمولا از طرح ورود داده و فرم سوم نرمال سازی NF3 استفاده می‌کنند.
مقایسه OLAP و OLTP
این دو سیستم پایگاه داده دارای تفاوت هایی با یکدیگر هستند که موجب تمایز آن‌ها شده است. در ادامه بیشتر به مقایسه آن‌ها می‌پردازیم تا به تفاوت‌های آن‌ها پی ببریم.
سیستم OLTP
- تصویری جامع از فرآیندهای جاری کسب وکار ارائه می‌دهد.
- منبع داده‌های آن داده‌های عملیاتی هستند.
- در کنترل و اجرای وظایف مهم و بنیادین کسب وکارها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- دارای بروزرسانی‌های سریع و کوتاهی است که توسط کاربر نهایی شروع می‌شود.
- دارای تعداد زیاد تراکنش‌های کوتاه آنلاین است.
- در OLTP طراحی پایگاه داده کاملا نرمال سازی می‌گردد.
- OLTP دارای کوئرهای ساده و استاندارد شده‌ای است که بازگردانی رکوردهای کمی می‌پردازند، به همین دلیل سرعت بالاتری دارند.
سیستم OLAP
- دیدگاهی چند وجهی را از فعالیت‌های کسب وکار در دسترس فرد قرار می‌دهد.
- منبع داده‌های آن داده‌های تلفیقی هستند.
- به تسریع برنامه ریزی، حل مسئله و پشتیبانی تصمیم کمک می‌کند.
- دارای بچ جاب‌های دوره‌ای طولانی مدتی است که به ریفرش داده‌ها می‌پردازد.
- این اپلیکیشن‌ها به طور گسترده در تکنیک‌های داده کاوی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
- در این سیستم عمدتا پایگاه‌های داده به صورت دی نرمالایزد هستند و جداول کمتری در آن‌ها وجود دارد.
- OLAP عمدتا کوئری‌های پیچیده با تراکم بالایی دارد که موجب می‌شود سرعت پردازش با توجه به حجم داده‌های درگیر، ریفرش‌های داده‌های بچ و … متغیر باشد و مشخص شود.
بیشتر بخوانید : پردازش تراکنش های آنلاین (OLTP)
مزایای سیستم OLAP و OLTP
هر دو سیستم OLAP و OLTP دارای مزایای بی شماری هستند. از مهم‌ترین مزایای پایگاه داده OLAP می‌توان به این موضوع اشاره نمود که سیستم پردازش تحلیلی آنلاین بستری واحد برای تمامی نیازهای تحلیلی کسب وکارها به وجود می‌آورد. این سیستم دارای سازگاری بالایی با داده‌ها و محاسبات است. ازاین‌رو عمدتا برای نظارت بر دستورالعمل و اطمینان از اطلاعات حساس و همچنین محدودیت‌های امنیتی برای مشتریان اعمال شده و مورد استفاده قرار می‌گیرد.
از جمله مزایای سیستم OLTP نیز می‌توان به این مورد اشاره نمود که به خوبی تمامی تراکنش‌های روزانه یک سازمان را اداره می‌نماید. علاوه بر این با ساده سازی فرآیندهای فردی، پایگاه مشتریان یک سازمان را توسعه می‌بخشد.
معایب سیستم‌های OLAP وoltp
این سیستم‌های پردازش آنلاین در کنار تمامی مزایایی که دارند دارای معایبی نیز هستند که باید به آن‌ها نیز اشاره کنیم. مهم‌ترین عیب سیستم OLAP این است که اجرا و مراقبت آن کاملا وابسته به متخصصان فناوری اطلاعات است، زیرا ابزارهای سنتی آن به روش‌های پیچیده‌ای برای مدل سازی نیازمند هستند. همچنین ابزارهای OLAP برای داشتن عملکردی بهتر به همکاری میان دپارتمان‌های متفاوت نیاز دارند که امکان پذیر نخواهد بود.
سیستم‌های OLTP نیز دارای نقص سخت افزاری هستند و تراکنش‌های آنلاین را کاملا تحت تاثیر قرار می‌دهند. با توجه به اینکه این سیستم به کاربران اجازه دسترسی یکسان به داده‌ها به طور همزمان می‌دهد ممکن است بی نظمی ایجاد شود. ازاین‌رو سازمان‌هایی که از این سیستم استفاده می‌کنند باید خیلی بیشتر به این موضوع دقت کنند.
چه زمانی از OLAP و OLTP استفاده کنیم؟
هر یک از این سیستم‌ها برای اهداف خاصی یعنی تجزیه، تحلیل و تراکنش‌ها سازگار هستند و مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای گزارش گیری و یا خلاصه سازی داده‌های زیاد یک مجموعه معمولا از OLAP استفاده می‌شود. اما برای ورود و لاگین کاربران و یا بروز رسانی قابلیت row level از OLTP استفاده می‌کنند. در صورتی که در حوزه کسب وکار خود ترکیبی از اقدامات بالا را انجام می‌دهید می‌توانید از هر دو سیستم پایگاه داده استفاده کنید. البته بهتر است که برای دریافت بهترین نتایج در دوره‌های هوش تجاری و هوشمندسازی کسب وکار که توسط گروه هوش تجاری ریسرچیار با سابقه‌ای بالغ بر ده سال در این حوزه برگزار می‌شود شرکت کنید. این مجموعه همچنین در زمینه طراحی و تحلیل، پیاده سازی سامانه‌های هوش تجاری مبتنی بر امنیت و پرتال فعالیت دارد. لازم به ذکر است که با شرکت در دوره سیستم OLTP و OLAP می‌توانید از پشتیبانی کاملا تخصصی و رایگان مدرس دوره بهره مند شوید و دانش و مهارت خود را ارتقا دهید.
دوره های مرتبط
دوره کامل تضمینی هوش تجاری با رویکرد کسب درآمد در داخل و خارج از کشور
آنالیز داده و هوش تجاری یکی از پردرآمدهای شغل های دنیا چه در داخل کشور و چه خارج از کشور است. ما در دوره آموزشی صفر تا صد هوش تجاری را به صورت تضمینی آموزش میدهیم.
آموزش صفر تا صد طراحی؛ تحلیل و پیاده سازی سامانه های حرفه ای هوش تجاری با پاور بی آی
آموزش صفر تاصد طراحی، تحلیل و پیاده سازی سامانه های حرفه ای هوش تجاری با پاور بی آی در 98 ساعت و توسط اساتید مجرب آماده شده است.
آموزش صفر تا صد داشبورد سازی در سی شارپ
آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL
1 دیدگاه
به گفتگوی ما بپیوندید و دیدگاه خود را با ما در میان بگذارید.
سلام وقت بخیر ،بسیار عالی بود.