Le traitement des transactions en ligne (OLTP) et le traitement analytique en ligne (OLAP) ont des objectifs distincts. Les systèmes OLTP gèrent de grands volumes de traitement transactionnel, tandis que les systèmes OLAP analysent de grands volumes de données complexes pour rapporter des tendances.
Ces deux concepts reposent sur la fonctionnalité des systèmes de gestion de bases de données (SGBD) pour stocker, organiser et analyser les données.
Quelle est la différence entre OLTP et OLAP ?
Les systèmes OLTP permettent l'exécution en temps réel de transactions de base de données effectuées par de grands groupes de personnes. Certaines transactions sont financières, comme les distributeurs automatiques de billets et les achats en magasin, ou non financières, comme les messages texte ou les changements de mot de passe.
Les systèmes OLAP effectuent une analyse multidimensionnelle sur de grands ensembles de données, généralement à partir d'entrepôts de données et de bases de données relationnelles. Ils sont idéaux pour l'exploration de données et les fonctions commerciales comme la prévision des ventes.
Le tableau ci-dessous représente certaines des différences les plus notables entre OLTP et OLAP.
| |
OLTP |
OLAP |
| Définition |
Un système logiciel qui gère un grand volume de transactions fréquentes de bases de données |
Un système logiciel qui analyse de grands ensembles de données pour identifier des tendances, des modèles et des insights |
| Ce qu'il fait |
Gère les tâches quotidiennes comme l'ajout de ventes, la mise à jour des comptes et la gestion des stocks |
Aide à découvrir des modèles et des tendances dans les données pour prendre de meilleures décisions |
| Données utilisées |
Données opérationnelles actuelles, telles que les ventes récentes ou les niveaux de stock de produits |
Données historiques agrégées de multiples sources (tendances des ventes par région au fil des ans) |
| Intégrité des données |
Stricte, maintient la cohérence à travers les transactions |
Toujours importante, assure une représentation précise pour l'analyse malgré une redondance potentielle |
| Structure des données |
Optimisée pour les mises à jour (listes séparées), normalisée pour une redondance minimale |
Optimisée pour l'analyse (différents angles), dénormalisée pour un accès plus rapide (peut avoir une redondance) |
| Schéma |
Utilise généralement un schéma de base de données relationnelle |
Utilise souvent des schémas multidimensionnels optimisés pour une agrégation et une analyse rapides |
| Requêtes |
Résout des requêtes fréquentes, courtes et simples axées sur la récupération ou la modification de données spécifiques :
par exemple, Quel est le niveau de stock actuel ? |
Résout des requêtes complexes impliquant l'agrégation, le filtrage et les calculs sur de grands ensembles de données :
par exemple, Quelles régions achètent plus ? |
| Performance |
Axée sur la vitesse. Priorise des temps de réponse rapides (millisecondes) pour les transactions individuelles |
Conçue pour la précision. Temps de réponse plus lents (secondes ou minutes) en raison de calculs complexes sur de grands ensembles de données |
| Utilisateurs |
Caissiers, associés aux ventes et représentants du service client. |
Analystes, cadres et gestionnaires. |
| Exemples |
Traitement des commandes en ligne, mise à jour des détails des clients, gestion des niveaux de stock |
Analyse des tendances de vente, identification des segments de clients, prévision de la demande future |
OLTP fournit des données brutes, et OLAP aide à les comprendre. Découvrez comment les entreprises utilisent l'analyse prédictive pour prévoir l'avenir en se basant sur ces insights.
