OLAP vs. OLTP: Wo liegt der Unterschied?
OLAP (Online Analytical Processing) und OLTP (Online Transactional Processing) werden oft verwechselt. Was sind die wichtigsten Unterschiede und wie wählen Sie das richtige für Ihre Situation aus?
Wir leben in einem datengesteuerten Zeitalter, in dem die Unternehmen, die Daten nutzen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen und schneller auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren, mit größerer Wahrscheinlichkeit die Nase vorn haben. Sie können diese Daten in neuen Service-Angeboten (z. B. Apps) sowie in den leistungsstarken Systemen, die den Einzelhandel vorantreiben (sowohl E-Commerce als auch Transaktionen im Laden), beobachten.
Im Bereich Data Science gibt es zwei Arten von Datenverarbeitungssystemen: Online Analytical Processing (OLAP) und Online Transaction Processing (OLTP). Der Hauptunterschied besteht darin, dass die eine Lösung Daten nutzt, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, während die andere rein operativ ist. Es gibt jedoch sinnvolle Möglichkeiten, beide Systeme zur Lösung von Datenproblemen zu nutzen.
Die Frage ist nicht, welche Sie wählen sollen, sondern wie Sie beide Verarbeitungsarten für Ihre Situation am besten nutzen können.
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Online Analytical Processing (OLAP) ist ein System zur Durchführung schneller mehrdimensionaler Analysen großer Datenmengen. Normalerweise stammen diese Daten aus einem Data Warehouse, Data Mart oder einem anderen zentralisierten Datenspeicher. OLAP ist ideal für Data-Mining, Business Intelligence und komplexe analytische Berechnungen sowie für Geschäftsberichtsfunktionen wie Finanzanalysen, Budgetierung und Prognosen.
Der Kern der meisten OLAP-Datenbanken ist der OLAP-Cube, mit dem Sie schnell mehrdimensionale Daten abfragen, Berichte erstellen und analysieren können. Was ist eine Datendimension? Es ist einfach ein Element eines bestimmten Datensatzes. So können die Verkaufszahlen beispielsweise mehrere Dimensionen haben, die sich auf die Region, die Jahreszeit, Produktmodelle und mehr beziehen.
Der OLAP-Cube erweitert das zeilenweise Format eines herkömmlichen relationalen Datenbankschemas und fügt Ebenen für andere Datendimensionen hinzu. Während beispielsweise die oberste Ebene des Würfels den Verkauf nach Region organisieren könnte, können die Datenanalysten auch einen „Drilldown“ in die einzelnen Ebenen der Verkäufe nach Bundesland/Provinz, Stadt und/oder bestimmten Geschäften durchführen. Diese historischen, aggregierten Daten für OLAP werden in der Regel in einem Sternschema oder Schneeflockenschema speichern.
Die folgende Grafik zeigt den OLAP-Würfel für Verkaufsdaten in mehreren Dimensionen – nach Region, Quartal und Produkt:
Online-Transaktionsverarbeitung (Online Transactional Processing, OLTP) ermöglicht die Echtzeit-Ausführung einer großen Anzahl von Datenbank-Transaktionen durch eine große Anzahl von Personen, in der Regel über das Internet. OLTP-Systeme stecken hinter vielen unserer täglichen Transaktionen, von Geldautomaten über Einkäufe im Geschäft bis hin zu Hotelreservierungen. OLTP kann auch nichtfinanzielle Datenbankaustausche vorantreiben, darunter Passwortänderungen und Textnachrichten.
OLTP-Systeme verwenden eine relationale Datenbank, die Folgendes leisten kann:
- Verarbeitung einer großen Anzahl von relativ einfachen Transaktionen – in der Regel Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen von Daten sowie einfache Datenabfragen.
- Ermöglicht den Mehrbenutzerzugriff auf dieselben Daten, bei gleichzeitiger Sicherstellung der Datenintegrität.
- Unterstützt eine sehr schnelle Verarbeitung mit Reaktionszeiten, die in Millisekunden gemessen werden.
- Stellt indizierte Datensätze für schnelles Suchen, Abrufen und Abfragen bereit.
- Rund um die Uhr verfügbar, mit ständigen inkrementellen Backups.
Viele Unternehmen nutzen OLTP-Systeme, um Daten für OLAP bereitzustellen. Mit anderen Worten: Eine Kombination aus OLTP und OLAP ist in unserer datengesteuerten Welt unerlässlich.
Der Hauptunterschied zwischen den beiden Systemen beruht auf ihren Namen: analytisch vs. transaktional. Jedes System ist für diese Art der Verarbeitung optimiert.
OLAP ist für die Durchführung komplexer Datenanalysen zur intelligenteren Entscheidungsfindung optimiert. OLAP-Systeme sind für den Einsatz durch Data Scientists, Geschäftsanalysten und Wissensarbeiter konzipiert und unterstützen Business Intelligence (BI), Data Mining und andere Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung.
OLTP hingegen ist für die Verarbeitung einer großen Anzahl von Transaktionen optimiert. OLTP-Systeme sind für die Verwendung durch Mitarbeiter an vorderster Front (z. B. Kassierer, Bankangestellte, Sachbearbeiter) oder für Self-Service-Anwendungen für Kunden (z. B. Online-Banking, E-Commerce, Reisereservierungen) konzipiert.
- Fokus: OLAP-Systeme ermöglichen es Ihnen, Daten für komplexe Analysen zu extrahieren. Um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben, umfassen die Abfragen oft eine große Anzahl von Datensätzen. Im Gegensatz dazu sind OLTP-Systeme ideal für einfache Aktualisierungen, Einfügungen und Löschungen in Datenbanken. Die Abfragen umfassen in der Regel nur einen oder wenige Datensätze.
- Datenquelle: Eine OLAP-Datenbank verfügt über ein mehrdimensionales Schema, sodass sie komplexe Abfragen mehrerer Datenfakten aus aktuellen und historischen Daten unterstützen kann. Verschiedene OLTP-Datenbanken können die Quelle für aggregierte Daten für OLAP sein, und sie können als Data Warehouse organisiert werden. OLTP hingegen verwendet ein traditionelles DBMS, um eine große Anzahl von Echtzeittransaktionen zu ermöglichen.
- Bearbeitungsdauer: In OLAP sind die Antwortzeiten um Größenordnungen langsamer als bei OLTP. Workloads sind leseintensiv und umfassen umfangreiche Datensätze. Bei OLTP-Transaktionen und -Antworten zählt jede Millisekunde. Workloads umfassen einfache Lese- und Schreibvorgänge über SQL (strukturierte Abfragesprache), die weniger Zeit und Speicherplatz benötigen.
- Verfügbarkeit: Da sie aktuelle Daten nicht ändern, können OLAP-Systeme seltener gesichert werden. OLTP-Systeme ändern die Daten jedoch häufig, da dies in der Natur der Transaktionsverarbeitung liegt. Sie erfordern häufige oder gleichzeitige Backups, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
Die Wahl des richtigen Systems für Ihre Situation hängt von Ihren Zielen ab. Benötigen Sie eine zentrale Plattform für Geschäfts-Erkenntnisse? OLAP kann Ihnen helfen, den Wert riesiger Datenmengen freizuschalten. Müssen Sie tägliche Transaktionen verwalten? OLTP ist für die schnelle Verarbeitung einer großen Anzahl von Transaktionen pro Sekunde konzipiert.
Beachten Sie, dass herkömmliche OLAP-Tools Fachwissen im Bereich der Datenmodellierung und häufig die Zusammenarbeit über mehrere Geschäftsbereiche hinweg erfordern. Im Gegensatz dazu sind OLTP-Systeme unternehmenskritisch, und jede Ausfallzeit führt zu unterbrochenen Transaktionen, Umsatzeinbußen und einer Schädigung des Rufs Ihrer Marke.
In den meisten Fällen verwenden Unternehmen sowohl OLAP- als auch OLTP-Systeme. Tatsächlich können OLAP-Systeme zur Analyse von Daten verwendet werden, die zu Verbesserungen der Geschäftsprozesse in OLTP-Systemen führen.
Online-Verarbeitungssysteme stehen hinter den Geschäftsentscheidungen und Datentransaktionen, die unseren Alltag bestimmen. Wenn Sie mehr über die mit OLAP und OLTP verwendeten Datenbanksysteme erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen, die Learn Hub-Artikel zu diesen Themen zu erkunden. Wir empfehlen Ihnen auch, sich die IBM-Inhalte zu relationalen Datenbanken und deren Anwendungsfall für OLTP, IoT und Data Warehousing für OLAP anzusehen.
Um mehr über die Integration von Daten für schnellere Abfragen und intuitivere Erkenntnisse zu erfahren, lesen Sie unser E-Book zu IBM Db2: The AI Database.
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