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.
پردازش معاملات آنلاین (OLTP)
برای اینکه شرکت های بزرگ / متوسط بتوانند کارهای اداری / شغلی یا فروش خود را انجام دهند ، وجود سیستم های OLTP اجباری است که باید مراقب تعداد زیادی از معاملات هر روز باشند.
مثال
نمونه ای از سیستم OLTP یک فروشگاه بزرگ مواد غذایی است. به عنوان مثال ، شخصی 15 محصول را خریداری می کند و برای صدور صورت حساب به پیشخوان می رود. اکنون این سیستم OLTP است که از معاملات انجام شده مراقبت می کند. بیایید تعداد تراکنش های احتمالی را حساب کنیم.
- اولین مورد باید فاکتور قبض باشد که در DB تولید و ذخیره می شود.
- تراکنش دوم ممکن است درج اطلاعات محصول در پایگاه داده در برابر فاکتور باشد.
- اگر مشتری کارت تخفیف داشته باشد و اگر از آنها استفاده کند ، تراکنشی اتفاق می افتد که امتیاز کارت های وی را کسر کرده و امتیاز جدید کارت خود را به روز می کند.
- تراکنش دیگر به منظور کاهش تعداد کل محصولات بر اساس تعداد محصولاتی است که مشتری خریداری کرده است. به عنوان مثال ، اگر دیجی کالا دارای 3489 بسته کشک باشد و مشتری 2 مورد از آنها را خریداری کند ، تراکنشی رخ خواهد داد که تعداد کل آن را به 3489 منهای 2 ، یعنی 3487 به روز می کند. تراکنش مشابه برای سایر محصولات نیز اتفاق می افتد.
بنابراین چند نمونه از سیستم OLTP عبارتند از:
- عابر بانک
- بانک ها
- مراکز خرید
- رزرو آنلاین قطار و پرواز
- تجارت الکترونیک
پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)
تراکنش های بسیار کمی وجود دارد که در سطح OLAP اتفاق می افتد ، و آنها را به تصمیم گیری بهتر برای کسب و کار کمک می کند. سیستم های OLAP به کاربران امکان می دهد داده ها را از بیش از یک پایگاه داده تجزیه و تحلیل استخراج کنند.
مثال
یک شرکت تجارت الکترونیکی مایل است رقم فروش خود را برای ماه فروردین و اردیبهشت مقایسه کند و همچنین مایل است فروش منطقه ای ، پس از آن استان و سرانجام کشور را ببیند.
برای دستیابی به این هدف ، سیستمی باید وجود داشته باشد که داده های پایگاه داده های OLTP مختلف را به انبار داده وارد کرده و فرایند ETL را اعمال کند. سپس توسعه دهندگان OLAP داده ها را از سیستم OLAP واکشی می کنند و انواع مختلفی از گزارش ها و نمودارها را بر اساس نیاز کسب و کار ایجاد می کنند. نمونه هایی از نرم افزار OLAP عبارتند از: SAP BI / BO / BOBJ ،SSAS، Power BI از مایکروسافتTableau ، Spotify ، SAS ، پایتون و R ، اکسل ، Apache Spark ، Splunk ، Google Analytics.
بیشتر بخوانید : آماده سازی ETL
مزایا و معایب OLTP و OLAP
در زیر جوانب مثبت و منفی OLTP در مقابل OLAP آورده شده است:
مزایای دیتابیس های OLTP
این روش؛ یک سازمان را با ارائه مکانیزم قوی برای پردازش و ذخیره داده های تراکنشی بسیار ساده می کند.
سیستم های OLTP بسیار سریع و فوری هستند.
آنها با ساده سازی فرایندهای فردی ، تعداد مشتری در یک سازمان را افزایش می دهند
معایب دیتابیس های OLTP
تقریباً هیچ نظریه ای در تجزیه و تحلیل داده ها وجود ندارد .
در صورت خرابی سرور ، تراکنش ممکن است به تأخیر منجر شود و در برخی موارد منجر به از دست رفتن اطلاعات شود.
بیشتر در معرض حمله توسط هکرها است.
در اینجا مزایا و معایب OLAP ذکر شده در زیر آمده است.
مزایای دیتابیس های OLAP
یک پلت فرم واحد برای آدرس دهی تجزیه و تحلیل داده های حاصل از منابع مختلف.
داده ها از منابع مختلف در یک مکان متمرکز ذخیره می شوند ، در نتیجه دسترسی آسان تر به اطلاعات بزرگ امکان پذیر است.
محاسبات دقیق و سریع.
امنیت سطح بالا.
دیتابیس های OLAP
هزینه اجرای OLAP به دلیل داشتن نرم افزارهای با لایسنس و گران قیمت بسیار زیاد است.
تخصص برای نظارت ، اجرا ، و ارتقا سیستم های OLAP به متخصصان IT وابسته است که در این زمینه تخصص دارند و از هر کسی بر نمیاید.
از آنجا که این احتمال وجود دارد که بیش از یک پایگاه داده برای درج داده از سیستم های OLTP به OLAP وجود داشته باشد ، در یک راستا ماندن با تمام تیم های DB ممکن است یک چالش باشد.
جدول مقایسه بین سیستم OLTP و OLAP
| مبانی مقایسه | OLTP (سیستم های پردازش معاملات آنلاین) | OLAP (سیستم های تجزیه و تحلیل معاملات آنلاین) |
| Process | برای مدیریت تراکنش هایی که هر روز اتفاق می افتد و به روزرسانی پایگاه داده استفاده می شود. | برای بازیابی داده ها از سیستم های OLTP و انتقال تجزیه و تحلیل بر روی داده ها استفاده می شود. |
| Data Source | در اینجا سیستم های OLTP خود منبع داده ها هستند. | داده ها به OLAP از پایگاه های مختلف OLTP تهیه می شوند. |
| نیاز داشتن | برای اداره یکپارچه کسب و کار. | برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی کسب و کار، کشف منطقه کمبود و رونق در کسب و کار و بر این اساس اقدام می کنیم. |
| Insert and Update | درج و به روزرسانی سریع و کوتاه داده های کاربر. | معمولاً کارهای دسته ای طولانی مدت از درج داده مراقبت می کنند. |
| Queries | کوئری های کوچک و ساده ای که از پردازش داده مراقبت می کنند | کوئری نسبتاً بزرگتر و پیچیده |
| روش | از سیستم سنتی DBMS استفاده می کند | از Data Warehouse استفاده می کند |
| زمان پاسخ | زمان پاسخگویی سیستم های OLTP بر حسب میلی ثانیه است. | زمان پاسخگویی در سیستم های OLAP بزرگتر است و ممکن است از ثانیه به دقیقه تا چند ساعت متفاوت باشد. |
| نرمال سازی جدول پایگاه داده | جداول OLTP بسیار عادی هستند | سیستم های OLAP معمولاً از حالت نرمال خارج می شوند |
| دسترسی | خواندن و نوشتن هر دو دسترسی مجاز است | بیشتر دسترسی به خواندن مجاز است و به ندرت نوشتن مجاز است. |
| Integrity | سیستم های OLTP برای حفظ یکپارچگی داده ها مورد نیاز هستند. | از آنجا که سیستم های OLAP خیلی مرتب اصلاح نمی شوند ، بنابراین یکپارچگی داده ها اجباری نیست. |
| Backup and Recovery | Backup و Recovery به تمام پایگاه های داده مورد نیاز است زیرا در دسترس بودن داده ها در سیستم های OLTP بسیار مهم است. | سیستم های OLAP بطور منظم و بطور منظم پشتیبانی نمی شوند. |
| مخاطبان هدف | بیشتر برای بصیرت بازار است. | این برای بینش مشتری است. |
بیشتر بخوانید : پردازش تراکنش های آنلاین (OLTP)
نتیجه
در این مقاله ، ما با تعریف سیستم OLTP در مقابل OLAP با مثال های واقعی آشنا شدیم و تفاوت بین هر دو سیستم و محل استفاده و پیاده سازی آنها را دانستیم. اکنون شما در موقعیتی هستید که می توانید بین هر نرم افزار OLTP و OLAP و عملکرد آنها تفاوت قائل شوید.
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.