OLAPとOLTPの違いとは

オンライン分析処理（OLAP）は、大量のデータに対して多次元分析を高速に実行するシステムです。通常、このデータはデータウェアハウス、データ・マート、またはその他の集中型データ・ストアから取得されます。OLAPは、データ・マイニング、ビジネス・インテリジェンス、複雑な解析計算、財務分析、予算編成、売上予測などのビジネス・レポート作成機能に最適です。

ほとんどのOLAPデータベースの中核はOLAPキューブであり、これにより多次元データの迅速なクエリー、レポート、分析が可能になります。データ・ディメンションとはこれは単に、特定のデータセットの1つの要素を指します。例えば、売上の数値には、地域、時期、製品モデルなどに関する複数の次元が含まれる場合があります。

OLAPキューブは、従来のリレーショナル・データベース・スキーマの行と列の形式を拡張し、他のデータ・ディメンション用のレイヤーを追加します。例えば、キューブの最上位レイヤーでは地域別に売上を整理しますが、データ・アナリストは、州／県、市、特定の店舗別の売上のレイヤーに「ドリルダウン」することもできます。OLAPのこの履歴の集約データは、通常、スター・スキーマまたはスノーフレーク・スキーマに保管されます。

次の図は、地域別、四半期別、製品別など、複数のディメンションでの売上データのOLAPキューブを示しています。

オンライン・トランザクション処理（OLTP）は通常インターネット経由で、多数の人による大量のデータベース・トランザクションのリアルタイム実行を可能にします。OLTPシステムは、ATMから実店舗での購入、ホテルの予約に至るまで、私たちの日常的なトランザクションの多くを支えています。OLTPは、パスワードの変更やテキスト・メッセージなどの金融以外のトランザクションを推進することもできます。

OLTPシステムでは、次のことが可能なリレーショナル・データベースを使用します。

• 大量の比較的単純なトランザクション（通常はデータの挿入、更新、削除など）を処理します。
• データの整合性を確保しながら、複数ユーザーが同じデータにアクセスできるようにします。
• ミリ秒単位の応答時間で非常に迅速な処理を実現します。
• 迅速な検索、取得、クエリーのためのインデックス付きデータセットを提供します。
• 24時間年中無休で利用可能で、常に増分バックアップを提供します。

多くの組織は、OLTPシステムを使用してOLAPにデータを提供します。言い換えれば、データ駆動型の世界では、OLTPとOLAPの両方の組み合わせが不可欠です。

2つのシステムの主な違いは、「分析」と「トランザクション」という名前に表れています。各システムは、それぞれのタイプの処理に最適化されています。

OLAPは、よりスマートな意思決定を目的とした複雑なデータ分析を実行するために最適化されています。OLAPシステムは、データサイエンティスト、ビジネス・アナリスト、ナレッジワーカーが使用するために設計されており、ビジネス・インテリジェンス（BI）、データ・マイニング、およびその他の意思決定支援アプリケーションをサポートしています。

一方、OLTPは、大量のトランザクションを処理するために最適化されています。OLTPシステムは、フロントライン・ワーカー（レジ担当、銀行窓口担当、ホテルのフロント担当など）が使用するか、顧客がセルフサービス・アプリケーション（オンライン・バンキング、Eコマース、旅行予約など）として使用するように設計されています。

• 焦点：OLAPシステムを使用すると、複雑な分析のためにデータを抽出できます。ビジネス上の意思決定を促進するために、クエリーには大量のレコードが含まれることがよくあります。対照的に、OLTPシステムは、データベース内で単純な更新、挿入、削除を行うのに最適です。OLTPクエリーには通常、1つまたは少数のレコードのみが含まれます。
  
  
• データ・ソース：OLAPデータベースには多次元スキーマがあるため、現在のデータと履歴データからの複数のデータ・ファクトの複雑なクエリーをサポートできます。さまざまなOLTPデータベースをOLAPの集約データのソースにすることができ、それらをデータウェアハウスとして編成することもできます。一方、OLTPは、従来のDBMSを使用して大量のリアルタイム・トランザクションに対応します。
  
  
• 処理時間：OLAPの応答時間は、OLTPと比較して桁違いに遅くなります。ワークロードは読み取り中心で、膨大なデータ・セットを伴います。OLTPのトランザクションと応答では、わずか1ミリ秒であっても重要です。ワークロードには、SQL（構造化クエリー言語）を介した単純な読み取りと書き込みのオペレーションが含まれるため、必要な時間とストレージが少なくなります。
  
  
• 可用性：現在のデータを変更しないため、OLAPシステムのバックアップ頻度を減らすことができます。ただし、OLTPシステムはトランザクション処理の性質上、データを頻繁に変更します。データの整合性を維持するには、頻繁なバックアップまたは同時バックアップが必要です。

状況に適したシステムの選択は、目的によって異なります。ビジネスの洞察を得るために単一のプラットフォームが必要である場合、OLAPは、膨大な量のデータから価値を導き出すのに役立ちます。日々のトランザクションを管理する必要がある場合、OLTPは、1秒あたりに大量のトランザクションを高速で処理できるように設計されています。

従来のOLAPツールにはデータ・モデリングの専門知識が必要であり、多くの場合、複数の事業単位間の協力が必要であることに注意してください。対照的に、OLTPシステムはビジネス・クリティカルであり、ダウンタイムがあればトランザクションの中断、収益の損失、ブランド評判の低下につながります。

ほとんどの場合、組織はOLAPとOLTPの両方のシステムを使用しています。実際、OLAPシステムは、OLTPシステムにおけるビジネス・プロセスの改善につながるデータ分析に使用されています。

オンライン処理システムは、私たちの日常生活を支えるビジネス上の意思決定やデータ・トランザクションを助けています。OLAPおよびOLTPで使用されるデータベース・システムの詳細については、このトピックに関するLearn Hubの記事をご覧ください。また、リレーショナル・データベースに関するIBMのコンテンツと、OLTP、IoT（モノのインターネット）ソリューション、OLAP用データ・ウェアハウジングのユースケースを確認することをお勧めします。

• OLAPとは
• OLTPとは
• リレーショナル・データベースのユースケース

より高速なクエリーと直感的な洞察を実現するデータ統合の詳細については、電子書籍「IBM® Db2：AIデータベース」をお読みください。