OLTP (online transactional processing) consente l'elaborazione rapida e accurata dei dati alla base di bancomat e online banking, registratori di cassa e e-commerce e decine di altri servizi con cui interagiamo ogni giorno.

OLTP, od online transactional processing, consente l'esecuzione in tempo reale di un gran numero di transazioni di database da parte di un gran numero di persone, di norma su internet.

Una transazione di database è una modifica, un inserimento, un'eliminazione o una query di dati in un database. I sistemi OLTP (e le transazioni di database che essi consentono) sono alla base di molte delle transazioni finanziarie che facciamo ogni giorno, comprese le transazioni di online banking e tramite bancomat, gli acquisiti tramite e-commerce e nei negozi e le prenotazioni di hotel e compagnie aeree, per citarne solo alcune. In ognuno di questi casi, la transazione di database rimane anche come registrazione della transazione finanziaria corrispondente. OLTP può anche fungere da base per gli scambi di database non finanziari, compresi modifiche di password e messaggi di testo. 

In OLTP, la caratteristica comune che definisce ogni transazione di database è la sua atomicità (o indivisibilità): una transazione o riesce nel suo insieme o fallisce (o viene annullata). Non può rimanere in uno stato in sospeso o intermedio.

In generale, i sistemi OLTP eseguono queste operazioni:

• Elaborano un gran numero di transazioni relativamente semplici: in genere, inserimenti, aggiornamenti ed eliminazioni di dati, nonché query di dati semplici (ad esempio, una verifica del saldo presso un bancomat).
• Consentono l'accesso multiutente agli stessi dati, assicurando al contempo l'integrità dei dati: i sistemi OLTP si affidano ad algoritmi di simultaneità per garantire che due utenti non possano cambiare gli stessi dati allo stesso tempo e che tutte le transazioni siano eseguite nell'ordine corretto. Questo impedisce alle persone che utilizzano sistemi di prenotazione online di prenotare due volte la stessa stanza e protegge i titolari di conti bancari in comune da scoperti accidentali.
• Enfatizzano l'elaborazione molto rapida, con tempi di risposta misurati in millisecondi: l'efficacia di un sistema OLTP è misurata dal numero totale di transazioni che possono essere effettuate al secondo.
• Forniscono set di dati indicizzati: questi dati vengono utilizzati per la ricerca rapida, il recupero e le query.
• Sono disponibili 24/7/365: di nuovo, i sistemi OLTP elaborano un numero enorme di transazioni simultanee, quindi qualsiasi perdita di dati o tempo di inattività può avere ripercussioni significative e costose. Un backup di dati completo deve essere disponibile per qualsiasi punto temporale. I sistemi OLTP richiedono backup regolari frequenti e backup incrementali costanti.

OLTP viene spesso confuso con online analytical processing, od OLAP. Entrambi hanno acronimi simili e sono sistemi di elaborazione dati online, ma è qui che finisce la somiglianza.

OLTP è ottimizzato per l'esecuzione di transazioni di database online. I sistemi OLTP sono progettati per l'uso da parte dei lavoratori in prima linea (ad esempio, cassieri, cassieri di banca, impiegati di sportello) o per applicazioni self-service del cliente (ad esempio, online banking, e-commerce, prenotazioni di viaggi).

OLAP, d'altro canto, è ottimizzato per condurre analisi di dati complesse. I sistemi OLAP sono progettati per essere utilizzati da data scientist, analisti aziendali e lavoratori della conoscenza e supportano la business intelligence (BI), il data mining e altre applicazioni di supporto alle decisioni.

Non sorprende che ci siano diverse differenze tecniche tra i sistemi OLTP e OLAP:

• I sistemi OLTP utilizzano un database relazionale che può ospitare un gran numero di utenti simultanei e query e aggiornamenti frequenti, supportando al contempo tempi di risposta molto rapidi. I sistemi OLAP utilizzano un database multidimensionale, un particolare tipo di database creato da più database relazionali che consente di effettuare query complesse che coinvolgono più informazioni dai dati attuali e cronologici. (Un database OLAP può essere organizzato come un data warehouse).
• Le query OLTP sono semplici e in genere coinvolgono solo uno o alcuni record di database. Le query OLAP sono query complesse che coinvolgono un gran numero di record.
• I tempi di risposta delle transazioni e delle query OLTP sono velocissimi; i tempi di risposta di OLAP sono di ordini di grandezza più lenti.
• I sistemi OLTP modificano i dati frequentemente (questa è la natura dell'elaborazione transazionale); i sistemi OLAP non modificano affatto i dati.
• I carichi di lavoro OLTP comportano un equilibrio di lettura e scrittura; i carichi di lavoro OLAP sono ad alta intensità di lettura.
• I database OLTP richiedono uno spazio di storage relativamente piccolo; i database OLAP lavorano con enormi set di dati e hanno in genere requisiti di spazio di storage significativi.
• I sistemi OLTP richiedono backup frequenti o simultanei; i sistemi OLAP possono essere sottoposti a backup molto meno frequentemente.

Vale la pena notare che i sistemi OLTP spesso servono come fonte di informazioni per i sistemi OLAP. E spesso, l'obiettivo dell'analytics eseguita utilizzando OLAP è quello di migliorare la strategia aziendale e ottimizzare i processi aziendali, il che può fornire una base per apportare miglioramenti al sistema OLTP.

Per un'analisi approfondita delle differenze tra questi approcci, consulta "Confronto tra OLAP e OLTP: qual è la differenza?"

Sin dall'inizio di Internet e dell'era dell'e-commerce, i sistemi OLTP si sono diffusi in modo capillare. Si trovano in quasi ogni settore o mercato verticale e in molti sistemi rivolti ai consumatori. Esempi quotidiani di sistemi OLTP includono:

• Bancomat (questo è l'esempio classico e più spesso citato) e applicazioni di online banking
• Elaborazione dei pagamenti con carta di credito (sia online che in negozio)
• Inserimento di ordini (vendita al dettaglio e back-office)
• Prenotazioni online (biglietteria, sistemi di prenotazione, ecc.)
• Tenuta dei registri (compresi i registri sanitari, il controllo degli inventari, la programmazione della produzione, l'elaborazione dei reclami, la creazione di ticket del servizio clienti e molte altre applicazioni)