OLTP
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OLTPとは

OLTP(オンライン・トランザクション処理)は、高速かつ正確なデータ処理を実現するもので、ATM、オンライン・バンキング、レジ、e-コマースなど、日々利用されるさまざまなサービスの背後で実行されています。

OLTP(オンライン・トランザクション処理)は通常、インターネット経由で多数の人により実行される膨大なデータベース・ トランザクションを、リアルタイムで処理できるようにするものです。

データベース・トランザクションとは、データベース上のデータの変更、挿入、削除、照会を意味します。 OLTPシステム(およびOLTPシステムが処理するデータベース・トランザクション)は、日々実行される金融トランザクションの多くを担っています。例えば、オンライン・バンキングやATMでのトランザクション、e-コマースや実店舗での購入処理、ホテルや航空券の予約処理もこれにあたります。 いずれの例においても、データベース・トランザクションの記録は同時に、金融トランザクションの履歴として残ります。 OLTPはまた、パスワードの変更やSMSメッセージの送信など、金銭のやり取りではないデータ処理においても活躍しています。 

OLTPでは基本的に他のデータベース・トランザクションと同様、各トランザクション(分割できない最小単位 のもの)の結果は、成功、失敗、キャンセルのいずれかとなります。 保留中にする、あるいは処理の途中で止めるということができません。

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OLTPシステムの特徴

OLTPシステムでは一般的に、以下を実現できます。

  • 膨大かつ比較的単純なトランザクションを処理:データの挿入、更新、削除、単純な照会(ATMでの残高確認など)が典型例です。
  • 同一データにおいて、整合性を保ちながらマルチユーザー・アクセスを実現:OLTPシステムの要となるのは並行処理のアルゴリズムです。このおかげで、単一データに複数ユーザーが同時に編集した際の競合が回避され、トランザクションが適切な順序で実行されます。 このアルゴリズムにより、オンライン予約システムにおける同一客室への予約重複や、共同名義の銀行口座における偶発的な残高超過の発生が回避されます。
  • ミリ秒単位の応答時間で超高速処理を実現:OLTPシステム の性能は、1秒あたりに処理されるトランザクションの総数で評価します。
  • 索引付きデータ・セットを提供:検索、取得、照会の高速化を実現します。
  • 24時間365日の可用性を実現:繰り返しとなりますが、OLTPシステムでは膨大な並行トランザクションが処理されるため、データ損失やダウンタイムが発生した場合、その影響が甚大かつ代償が高額となる可能性があります。 データのバックアップは常に完全である必要があります。 OLTPシステムには、頻繁な定期バックアップおよび増分バックアップが求められます。
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OLTPとOLAPの比較

OLTPは、OLAP (オンライン分析処理)とよく混同されます。 しかし、似ているのは略語と、またいずれもオンラインの データ処理システムであるという点のみです。

OLTPは、データベースのオンライン・トランザクション処理向けに最適化されたものです。 OLTPシステムは、フロントラインのスタッフ(レジ係、銀行の窓口係、パートタイムのホテル・フロント係など)や、カスタマー・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、旅行の予約など)向けに設計されています。

一方、OLAPは複雑なデータ分析向けに最適化されています。 OLAPシステムはデータ・サイエンティストやビジネス・アナリスト、ナレッジ・ワーカー向けに設計されたもので、ビジネス・インテリジェンス(BI)、データ・マイニングなどの意思決定支援アプリケーションをサポートします。

当然、技術的にもOLTPシステムとOLAPシステムには違いが多々あります。相違点は次のとおりです。

  • OLTPシステム では、多数の同時接続や、頻繁な照会および更新を非常に短い応答時間で実現するリレーショナル・データベースが活用されます。 OLAPシステム では、多次元データベースが活用されます。これは、複数のリレーショナル・データベースから作成された特殊なデータベースで、 過去と現在のデータにおける複数のデータ・ファクトが関係する 複雑な照会 を実現します。 (OLAPデータベースは、データウェアハウスの形態をとることもあります)。
  • OLTPで行われる照会は単純で、通常、関係するデータベース・レコードは1つか少数です。 OLAP で行われる照会は複雑で、 多数のレコードが関係します。
  • OLTPのトランザクションおよび照会の応答時間は非常に短いですが、OLAPの 応答時間 はそれと比較すると桁違いの長さです。
  • OLTPシステム ではトランザクション処理を担う性質上、データが頻繁に変更されますが、OLAPシステムではデータは一切変更されません。
  • OLTPのワークロードには読み取り処理と書き込み処理の両方が含まれる一方で、OLAPのワークロードは読み取り中心です。
  • OLTPのデータベースに必要とされるストレージ・スペースは比較的少ない一方で、OLAPのデータベースでは膨大なデータ・セットが使用され、ストレージ・スペースに対して通常、高い要件が求められます。
  • OLTPシステム にはほぼ同時のバックアップ処理が求められますが、OLAPシステムにはバックアップにそこまでの頻度は求められません。

OLTPシステムはOLAPシステムの情報ソースとしてよく使用される、というのも大切なポイントです。 そして多くの場合、OLAPを使用した分析の目的は、ビジネス戦略の改善や、ビジネス・プロセスの最適化です。これらの成果は、OLTPシステムの改善につながるものです。

この2つのシステムの違いについて詳しくは、「OLAPとOLTPの相違点(英語)」を参照してください。

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OLTPシステムの例

OLTPシステムは、インターネットおよびe-コマースの草創期に誕生しましたが、今ではどこにでも見られる存在となりました。 現在は、ほぼどの業種や垂直市場においても、一般消費者向けのシステムの多くで活用されています。 日常的に使用されるOLTPシステムの例としては、次が挙げられます。

  • ATM(最も古典的かつ代表的な例です)およびオンライン・バンキング・アプリケーション
  • クレジット・カード決済(オンラインと店舗内システムの両方)
  • 注文入力 (小売およびバックオフィス)
  • オンライン予約(発券、予約システムなど)
  • 記録管理(健康記録、在庫管理、生産スケジュール管理、請求処理、カスタマー・サービスチケット発行などのさまざまなアプリケーション)
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OLTPとIBM Cloud

IBMの先進的かつトランザクション指向のアプリケーション管理ソフトウェアは、メインフレーム時代、またたく間に業界標準となりました。 今日、IBMはエンタープライズ・クラスのデータ管理ソリューションを提供しています。このソリューションは、AI駆動で、クラウドネイティブ・アーキテクチャー向けに設計され、トランザクション・ワークロード用に最適化されたものです。

IBM Db2は、リレーショナル型のマルチモーダル・データベースで、構造化データと非構造化データの両方に対する高度な管理機能および分析機能を提供します。また、OLTPなど多様なワークロードの処理を実現します。 つまり、Db2を活用するとOLAPクエリをトランザクション型データベースで直接実行することが可能となります。これは、本番システムでの使用に合わせて最適化されたもので、OLTPデータベースとOLAPデータベースの長所を一つにまとめた、高性能かつ効率に優れたデータストアです。

IBM Informixは、自己管理機能搭載のスケーラブルで組み込み可能なデータベースで、OLTPやモノのインターネット(IoT)のデータ用に最適化されたものです。 その多様性と使いやすさにより、エンタープライズ・データウェアハウスから個々のアプリケーション開発まで、幅広い環境に適したソリューションとなっています。

また、IBM Cloud Pak for Dataは、ハイブリッド環境とマルチクラウド環境にまたがって存在するデータの統合を包括的でインテリジェントなプラットフォームで実現し、データ分析の活用方法を全社的にモダナイズします。 このオープンで拡張性の高いAIデータプラットフォームは、どこでも稼働可能で、データに基づくインサイトを提供し、意思決定の強化やイノベーションの加速に貢献します。

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