Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) und Online-Analytische Verarbeitung (OLAP) dienen unterschiedlichen Zwecken. OLTP-Systeme bearbeiten große Mengen an Transaktionsverarbeitung, während OLAP-Systeme große Mengen komplexer Daten analysieren, um Trends zu berichten.
Beide Konzepte stützen sich auf die Funktionalität von Datenbankmanagementsystemen (DBMS), um Daten zu speichern, zu organisieren und zu analysieren.
Was ist der Unterschied zwischen OLTP und OLAP?
OLTP-Systeme ermöglichen die Echtzeit-Ausführung von Datenbank-Transaktionen, die von großen Personengruppen durchgeführt werden. Einige Transaktionen sind finanzieller Natur, wie Geldautomaten und Einkäufe im Geschäft, oder nicht-finanzieller Natur, wie Textnachrichten oder Passwortänderungen.
OLAP-Systeme führen multidimensionale Analysen großer Datensätze durch, typischerweise aus Data Warehouses und relationalen Datenbanken. Sie sind ideal für Data Mining und Geschäftsprozesse wie Verkaufsprognosen.
Die folgende Tabelle zeigt einige der bemerkenswertesten Unterschiede zwischen OLTP und OLAP.
| |
OLTP |
OLAP |
| Definition |
Ein Softwaresystem, das eine hohe Anzahl von häufigen Transaktionen in Datenbanken verwaltet |
Ein Softwaresystem, das große Datensätze analysiert, um Trends, Muster und Erkenntnisse zu identifizieren |
| Was es tut |
Bearbeitet alltägliche Aufgaben wie das Hinzufügen von Verkäufen, das Aktualisieren von Konten und das Verwalten von Lagerbeständen |
Hilft, Muster und Trends in Daten zu erkennen, um bessere Entscheidungen zu treffen |
| Verwendete Daten |
Aktuelle operative Daten, wie kürzliche Verkäufe oder Produktbestände |
Historische Daten, die aus mehreren Quellen aggregiert werden (Verkaufstrends nach Region über die Jahre) |
| Datenintegrität |
Streng, hält Konsistenz über Transaktionen hinweg aufrecht |
Immer noch wichtig, sorgt für eine genaue Darstellung für die Analyse trotz potenzieller Redundanz |
| Datenstruktur |
Optimiert für Updates (separate Listen), normalisiert für minimale Redundanz |
Optimiert für Analysen (verschiedene Blickwinkel), denormalisiert für schnellere Abfragen (kann Redundanz aufweisen) |
| Schema |
Verwendet typischerweise relationale Datenbankschemata |
Verwendet oft multidimensionale Schemata, die für schnelle Aggregation und Analyse optimiert sind |
| Abfragen |
Löst häufige, kurze und einfache Abfragen, die sich auf spezifische Datenabfragen oder -änderungen konzentrieren:
z.B. Wie hoch ist der aktuelle Lagerbestand? |
Löst komplexe Abfragen, die Aggregation, Filterung und Berechnungen über große Datensätze hinweg beinhalten:
z.B. Welche Regionen kaufen mehr? |
| Leistung |
Fokussiert auf Geschwindigkeit. Priorisiert schnelle Antwortzeiten (Millisekunden) für einzelne Transaktionen |
Ausgelegt auf Genauigkeit. Langsamere Antwortzeiten (Sekunden oder Minuten) aufgrund komplexer Berechnungen auf großen Datensätzen |
| Benutzer |
Kassierer, Verkaufsmitarbeiter und Kundendienstmitarbeiter. |
Analysten, Führungskräfte und Manager. |
| Beispiele |
Bearbeitung von Online-Bestellungen, Aktualisierung von Kundendaten, Verwaltung von Lagerbeständen |
Analyse von Verkaufstrends, Identifizierung von Kundensegmenten, Prognose der zukünftigen Nachfrage |
OLTP liefert Rohdaten, und OLAP hilft, diese zu verstehen. Entdecken Sie, wie Unternehmen prädiktive Analysen nutzen, um die Zukunft basierend auf diesen Erkenntnissen vorherzusagen.
