¿Qué es el procesamiento transaccional en línea (OLTP)?

El OLTP es lo que permite un procesamiento de datos rápido y preciso detrás de los cajeros automáticos y la banca en línea, las cajas registradoras y el comercio electrónico, y muchos otros servicios con los que interactuamos cada día.

Una transacción de base de datos es un cambio, inserción, eliminación o consulta de datos en una base de datos. Los sistemas OLTP (y las transacciones de bases de datos que permiten) impulsan muchas de las transacciones financieras que realizamos todos los días, incluidas las transacciones bancarias en línea y en cajeros automáticos, el comercio electrónico y las compras en tiendas, y las reservas de hoteles y aerolíneas, por nombrar algunas. En cada uno de estos casos, la transacción de la base de datos también permanece como registro de la transacción financiera correspondiente. OLTP también puede impulsar intercambios de bases de datos no financieros, incluidos cambios de contraseña y mensajes de texto. 

En OLTP, la característica común y definitoria de cualquier transacción de base de datos es su atomicidad (o indivisibilidad): una transacción tiene éxito en su conjunto o fracasa (o se cancela). No puede permanecer en un estado pendiente o intermedio.

En general, los sistemas OLTP hacen lo siguiente:

• Procesar un gran número de transacciones relativamente sencillas: normalmente, inserciones, actualizaciones y eliminaciones de datos, así como consultas de datos sencillas (por ejemplo, una comprobación de saldo en un cajero automático).
  
  
• Permitir el acceso multiusuario a los mismos datos, al tiempo que garantiza la integridad de los datos: los sistemas OLTP se basan en algoritmos de simultaneidad para garantizar que no haya dos usuarios que puedan cambiar los mismos datos al mismo tiempo y que todas las transacciones se realicen en el orden adecuado. Esto evita que las personas utilicen sistemas de reservas en línea para reservar dos veces la misma habitación y protege a los titulares de cuentas bancarias conjuntas de sobregiros accidentales.
  
  
• Hacer hincapié en un procesamiento muy rápido, con tiempos de respuesta medidos en milisegundos: la eficacia de un sistema OLTP se mide por el número total de transacciones que se pueden realizar por segundo.
  
  
• Proporcionar conjuntos de datos indexados: se utilizan para realizar búsquedas, recuperaciones y consultas rápidas.
  
  
• Están disponibles 24/7/365: una vez más, los sistemas OLTP procesan un gran número de transacciones simultáneas, por lo que cualquier pérdida de datos o tiempo de inactividad puede tener repercusiones significativas y costosas. Debe haber una copia de seguridad completa de los datos en cualquier momento. Los sistemas OLTP requieren copias de seguridad periódicas frecuentes y copias de seguridad incrementales constantes.

OLTP a menudo se confunde con el procesamiento analítico en línea u OLAP. Ambos tienen siglas similares y son sistemas de procesamiento de datos en línea, pero ahí es donde termina la similitud.

OLTP está optimizado para ejecutar transacciones de bases de datos en línea. Los sistemas OLTP están diseñados para ser utilizados por trabajadores de primera línea (por ejemplo, cajeros, cajeros de banco, empleados de mostrador) o para aplicaciones de autoservicio de clientes (por ejemplo, banca en línea, comercio electrónico, reservas de viajes).

El OLAP, por otro lado, está optimizado para realizar análisis de datos complejos. Los sistemas OLAP están diseñados para que los utilicen científicos de datos, analistas empresariales y trabajadores del conocimiento, y son compatibles con la inteligencia empresarial (BI), la minería de datos y otras aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones.

No es sorprendente que haya varias diferencias técnicas claras entre los sistemas OLTP y OLAP:

• Los sistemas OLTP utilizan una base de datos relacional que puede dar cabida a un gran número de usuarios simultáneos y a consultas y actualizaciones frecuentes, al tiempo que admite tiempos de respuesta muy rápidos. Los sistemas OLAP utilizan una base de datos multidimensional, un tipo especial de base de datos creada a partir de múltiples bases de datos relacionales que permite consultas complejas en las que intervienen múltiples hechos de datos actuales e históricos. (Una base de datos OLAP puede organizarse como un almacén de datos).
  
  
• Las consultas OLTP son sencillas y, por lo general, solo incluyen uno o unos pocos registros de bases de datos. Las consultas OLAP son consultas complejas que implican un gran número de registros.
  
  
• Los tiempos de respuesta de las transacciones y consultas OLTP son ultrarrápidas; los tiempos de respuesta OLAP son órdenes de magnitud más lentos.
  
  
• Los sistemas OLTP modifican los datos con frecuencia (es la naturaleza del procesamiento transaccional); los sistemas OLAP no modifican los datos en absoluto.
  
  
• Las cargas de trabajo OLTP implican un equilibrio de lectura y escritura; las cargas de trabajo OLAP son de lectura intensiva.
  
  
• Las bases de datos OLTP requieren relativamente poco espacio de almacenamiento; las bases de datos OLAP funcionan con enormes conjuntos de datos y suelen tener importantes requisitos de espacio de almacenamiento.
  
  
• Los sistemas OLTP requieren copias de seguridad frecuentes o concurrentes; los sistemas OLAP pueden realizarse con mucha menos frecuencia.

Cabe destacar que los sistemas OLTP a menudo sirven como fuente de información para los sistemas OLAP. Y a menudo, el objetivo de los análisis realizados con OLAP es mejorar la estrategia empresarial y optimizar los procesos empresariales, lo que puede proporcionar una base para realizar mejoras en el sistema OLTP.

Para profundizar en las diferencias entre estos enfoques, consulte "Diferencia entre OLAP y OLTP"

Desde el inicio de Internet y la era del comercio electrónico, los sistemas OLTP se han vuelto omnipresentes. Se encuentran en casi todos los sectores o mercados verticales y en muchos sistemas orientados al consumidor. Algunos ejemplos cotidianos de sistemas OLTP son:

• Cajeros automáticos (este es el ejemplo clásico más citado) y aplicaciones de banca en línea
  
  
• Procesamiento de pagos con tarjeta de crédito (tanto en línea como en la tienda)
  
  
• Entrada de pedidos (venta minorista y back-office)
  
  
• Reservas en línea (venta de entradas, sistemas de reservas, etc.)
  
  
• Mantenimiento de registros (incluidos historiales médicos, control de inventario, programación de producción, procesamiento de reclamaciones, servicio de atención al cliente, venta de entradas y muchas otras aplicaciones)