OLAP 및 OLTP 비교: 차이점은 무엇인가요?

OLAP(온라인 분석 처리)는 대량의 데이터에 대해 고속으로 다차원 분석을 수행하는 시스템입니다. 일반적으로 이 데이터는 데이터 웨어하우스, 데이터 마트 또는 기타 중앙 데이터 저장소에서 가져옵니다. OLAP은 데이터 마이닝, 비즈니스 인텔리전스, 복잡한 분석 계산뿐만 아니라, 재무 분석, 예산 책정, 판매 예측과 같은 비즈니스 보고 기능에도 이상적입니다.

대부분의 OLAP 데이터베이스의 핵심은 다차원 데이터를 빠르게 쿼리, 보고 및 분석할 수 있는 OLAP 큐브입니다. 데이터 차원이란, 단순히 특정 데이터 세트의 한 요소일 뿐입니다. 예를 들어 판매 수치에는 지역, 연중 시간, 제품 모델 등과 관련된 여러 차원이 포함될 수 있습니다.

OLAP 큐브는 기존 관계형 데이터베이스 스키마의 행별 형식을 확장하고 다른 데이터 차원에 대한 계층을 추가합니다. 예를 들어 큐브의 최상위 계층은 지역별로 판매를 구성할 수 있지만, 데이터 분석가는 주/도, 도시 및/또는 특정 매장별 판매에 대한 계층으로 '드릴다운'할 수도 있습니다. OLAP에 대한 이러한 과거 집계 데이터는 일반적으로 스타 스키마 또는 눈송이 스키마에 저장됩니다.

다음 그래픽은 여러 차원(지역별, 분기별, 제품별)의 판매 데이터에 대한 OLAP 큐브를 보여 줍니다.

OLTP(온라인 트랜잭션 처리)를 사용하면 일반적으로 인터넷을 통해 많은 사람이 대량의 데이터베이스 트랜잭션을 실시간으로 실행할 수 있습니다. OLTP 시스템은 ATM부터 매장 내 구매, 호텔 예약에 이르기까지 일상적인 거래의 많은 부분을 담당하고 있습니다. OLTP는 비금융 거래(예: 비밀번호 변경, 문자 메시지 발송)에도 활용됩니다. 

OLTP 시스템은 관계형 데이터베이스를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

• 일반적으로 데이터 삽입, 업데이트, 삭제 등 비교적 간단한 트랜잭션을 대량으로 처리합니다.
• 데이터 무결성을 보장하면서 동일한 데이터에 대한 다중 사용자 액세스를 지원합니다.
• 밀리초 단위의 응답 시간으로 매우 빠른 처리를 지원합니다.
• 신속한 검색, 조회, 쿼리를 위해 인덱싱된 데이터 세트를 제공합니다.
• 지속적인 증분 백업을 통해 연중무휴 24시간 이용 가능합니다.

많은 조직에서 OLTP 시스템을 사용하여 OLAP용 데이터를 제공합니다. 즉, OLTP와 OLAP의 조합은 데이터 기반 세계에서 필수적입니다.

두 시스템의 주요 차이점은 분석적 시스템과 트랜잭션적 시스템이라는 이름에 있습니다. 각 시스템은 해당 유형의 처리에 최적화되어 있습니다.

OLAP은 보다 스마트한 의사 결정을 위해 복잡한 데이터 분석을 수행하는 데 최적화되어 있습니다. OLAP 시스템은 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 및 지식 근로자가 사용하도록 설계되었으며 비즈니스 인텔리전스(BI), 데이터 마이닝 및 기타 의사 결정 지원 애플리케이션을 지원합니다.

반면 OLTP는 엄청난 수의 트랜잭션을 처리하는 데 최적화되어 있습니다. OLTP 시스템은 현장 근무자(예: 계산원, 은행 창구 직원, 호텔 데스크 직원) 또는 고객 셀프서비스 애플리케이션(예: 온라인 뱅킹, 전자상거래, 여행 예약)을 위해 설계되었습니다.

• 초점: OLAP 시스템을 사용하면 복잡한 분석을 위한 데이터를 추출할 수 있습니다. 비즈니스 의사 결정을 내리기 위해 쿼리에 많은 수의 레코드가 포함되는 경우가 많습니다. 대조적으로, OLTP 시스템은 데이터베이스에서 간단한 업데이트, 삽입, 삭제를 수행하는 데 이상적입니다. OLTP 쿼리에는 일반적으로 하나 또는 몇 개의 레코드만 포함됩니다.
  
  
• 데이터 출처: OLAP 데이터베이스에는 다차원 스키마가 있으므로 현재 및 과거 데이터에서 여러 데이터 팩트에 대한 복잡한 쿼리를 지원할 수 있습니다. 서로 다른 OLTP 데이터베이스는 OLAP에 대한 집계 데이터의 소스가 될 수 있으며 데이터 웨어하우스로 구성될 수 있습니다. 반면 OLTP는 기존 DBMS를 사용하여 대량의 실시간 트랜잭션을 수용합니다.
  
  
• 처리 시간: OLAP에서 응답 시간은 OLTP보다 훨씬 느립니다. 워크로드는 읽기 집약적이고 방대한 데이터 세트가 포함됩니다. OLTP 트랜잭션 및 응답의 경우 밀리초가 중요합니다. 워크로드에는 SQL(구조화 쿼리 언어)을 통한 간단한 읽기 및 쓰기 작업이 포함되므로 시간과 스토리지가 적게 필요합니다.
  
  
• 가용도: OLAP 시스템은 현재 데이터를 수정하지 않으므로 백업 빈도를 줄일 수 있습니다. 그러나 OLTP 시스템은 트랜잭션 처리의 특성으로 인해 데이터를 자주 수정합니다. 데이터 무결성을 유지하기 위해 빈번한 백업이나 동시 백업이 필요합니다.

상황에 적합한 시스템을 선택하는 것은 목표에 따라 달라집니다. 비즈니스 인사이트를 위한 단일 플랫폼이 필요하신가요? OLAP는 방대한 양의 데이터에서 가치를 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일일 트랜잭션을 관리해야 하나요? OLTP는 초당 많은 수의 트랜잭션을 빠르게 처리하도록 설계되었습니다.

기존 OLAP 도구에는 데이터 모델링 전문 지식이 필요하며 여러 사업부 간의 협력이 필요한 경우가 많습니다. 반면 OLTP 시스템은 비즈니스에 매우 중요한 시스템으로, 다운타임으로 인해 거래가 중단되고 수익 손실이 발생하며 브랜드 평판이 손상될 수 있습니다.

대부분의 조직에서 OLAP와 OLTP 시스템을 모두 사용합니다. 실제로 OLAP 시스템을 사용하여 데이터를 분석하면 OLTP 시스템에서 비즈니스 프로세스 개선으로 이어질 수 있습니다.

온라인 처리 시스템은 일상 생활에 영향을 미치는 비즈니스 의사 결정과 데이터 트랜잭션의 기반이 됩니다. OLAP 및 OLTP와 함께 사용되는 데이터베이스 시스템에 대해 자세히 알아보려면 해당 주제에 대한 학습 허브 문서를 살펴보는 것이 좋습니다. 또한 관계형 데이터베이스에 대한 IBM 콘텐츠와 OLTP, IoT 솔루션, OLAP용 데이터 웨어하우징에 대한 사용 사례도 확인해 보시기 바랍니다.

• OLAP란 무엇인가요?
• OLTP란 무엇인가요?
• 관계형 데이터베이스 사용 사례

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