OLAP e OLTP: qual è la differenza?

L'elaborazione analitica online (OLAP) è un sistema per eseguire analisi multidimensionali ad alta velocità su grandi volumi di dati. In genere, questi dati provengono da un data warehouse, da un data mart o altri storage dei dati. OLAP è ideale per il data mining, la business intelligence e calcoli di analytics complessi, nonché per funzioni di reportistica aziendale come analisi finanziaria, budget e previsione.

Il cuore della maggior parte dei database OLAP è il cubo OLAP, che consente di interrogare, creare report e analizzare rapidamente dati multidimensionali. Che cos'è la dimensione dati? È semplicemente un elemento di un particolare set di dati. Ad esempio, i dati di vendita potrebbero avere dimensioni diverse relative alla regione, al periodo dell'anno, ai modelli di prodotto e altro ancora.

Il cubo OLAP estende il formato "riga per colonna" di uno schema di database relazionale tradizionale e aggiunge livelli per altre dimensioni di dati. Ad esempio, mentre il livello superiore del cubo potrebbe organizzare le vendite per regione, gli analisti di dati possono anche "approfondire" i livelli per le vendite per stato/provincia, città e/o punti vendita specifici memorizzati. Questi dati aggregati cronologici per OLAP vengono in genere memorizzati in uno schema a stella o a fiocco di neve.

L'immagine seguente mostra il cubo OLAP per i dati di vendita in più dimensioni, per regione, per trimestre e per prodotto:

L'online transaction processing (OLTP) consente l'esecuzione in tempo reale di un numero elevato di transazioni di database da parte di un gran numero di persone, generalmente su internet. I sistemi OLTP sono alla base di molte delle nostre transazioni quotidiane, dagli sportelli automatici agli acquisti memorizzare alle prenotazioni alberghiere. OLTP può anche gestire transazioni non finanziarie, tra cui la modifica della password e i messaggi di testo.

I sistemi OLTP utilizzano un database relazionale che può fare quanto segue:

• Elabora un gran numero di transazioni relativamente semplici, in genere inserimenti, aggiornamenti ed eliminazioni di dati.
• Abilita l'accesso multiutente agli stessi dati, garantendo al contempo l'integrità dei dati.
• Supporta un'elaborazione rapidissima, con tempi di risposta di appena millisecondi.
• Fornisci set di dati indicizzati per ricerche, recuperi e interrogazioni rapide.
• Sii disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, 365 l'anno con backup incrementali costanti.

Molte organizzazioni utilizzano i sistemi OLTP per fornire dati per OLAP. In altre parole, una combinazione di OLTP e OLAP è essenziale nel nostro mondo basato sui dati.

La principale distinzione tra i due sistemi è nei loro nomi: "analitico" e "transazionale". Ogni sistema è ottimizzato per quel tipo di elaborazione.

OLAP è ottimizzato per condurre analisi complesse dei dati per un processo decisionale più intelligente. I sistemi OLAP sono progettati per essere utilizzati da data scientist, analisti aziendali e knowledge worker e supportano la business intelligence (BI), il data mining e altre applicazioni di supporto decisionale.

OLTP, invece, è ottimizzato per elaborare un numero enorme di transazioni. I sistemi OLTP sono progettati per essere utilizzati dagli operatori in prima linea (ad esempio cassieri, cassieri di banca, impiegati di albergo) o per applicazioni self-service per i clienti (ad esempio servizi bancari online, e-commerce, prenotazioni di viaggio).

• Focus: i sistemi OLAP consentono di estrarre i dati per analisi complesse. Per guidare le decisioni aziendali, le query spesso coinvolgono un numero elevato di record. Al contrario, i sistemi OLTP sono ideali per effettuare semplici aggiornamenti, inserimenti ed eliminazioni nei database. Le query in genere coinvolgono solo uno o pochi record.
  
  
• Fonte dati: un database OLAP ha uno schema multidimensionale, quindi può supportare interrogazioni complesse su più dati provenienti da dati attuali e storici. Diversi database OLTP possono fungere da origine di dati aggregati per OLAP ed essere organizzati come data warehouse. OLTP, invece, utilizza un DBMS tradizionale per gestire grandi volumi di transazioni in tempo reale.
  
  
• Tempo di elaborazione: nell'OLAP, i tempi di risposta sono ordini di grandezza più lenti rispetto all'OLTP. I workload sono ad alta intensità di lettura e coinvolgono enormi set di dati. Per le transazioni e le risposte OLTP, ogni millisecondo conta. I workload comportano semplici operazioni di lettura e scrittura tramite SQL (linguaggio di interrogazione strutturato), che richiedono meno tempo e meno storage.
  
  
• Disponibilità: poiché non modificano i dati correnti, è possibile eseguire il backup dei sistemi OLAP meno frequentemente. Tuttavia, i sistemi OLTP modificano frequentemente i dati, poiché questa è la natura dell'elaborazione transazionale, e richiedono backup frequenti o simultanei per mantenere l'integrità dei dati.

La scelta del sistema giusto per la tua situazione dipende dai tuoi obiettivi. Hai bisogno di un'unica piattaforma per gli insight aziendali? OLAP ti permette di ottenere valore da grandi quantità di dati. Hai bisogno di gestire le transazioni quotidiane? OLTP è pensato per l'elaborazione rapida di un numero elevato di transazioni al secondo.

Si ricorda che gli strumenti OLAP tradizionali richiedono competenze nella modellazione dei dati e, spesso, la cooperazione tra più unità di business. Al contrario, i sistemi OLTP sono critici, e qualsiasi tempo di inattività può causare l'interruzione delle transazioni, perdite di fatturato e danni alla reputazione del marchio.

Nella maggior parte dei casi, le organizzazioni utilizzano sia sistemi OLAP che OLTP. I sistemi OLAP possono infatti essere utilizzati per analizzare i dati che portano a miglioramenti dei processi aziendali nei sistemi OLTP.

I sistemi di elaborazione online sono alla base delle decisioni aziendali e delle transazioni di dati che alimentano la nostra vita quotidiana. Per maggiori informazioni sui sistemi di database utilizzati con OLAP e OLTP, ti invitiamo a esplorare gli articoli di Learn Hub su questi argomenti. Consigliamo inoltre di controllare i contenuti IBM sui database relazionali e i loro casi d'uso per OLTP, soluzioni IoT e data warehousing per OLAP.

• Cos'è OLAP?
• Cos'è l'OLTP?
• Casi d'uso per i database relazionali

Per saperne di più sull'integrazione dei dati per interrogazioni più rapide e ottenere insight più intuitivi, leggi il nostro ebook su IBM® Db2: The AI Database.