Podrobné srovnání v DBMS

Rozdíly mezi OLAP a OLTP v systémech pro správu databází (DBMS)

OLAP (Online Analytical Processing) a OLTP (Online Transaction Processing) jsou oba online systémy pro zpracování dat, avšak s odlišným zaměřením. OLAP je analytický systém, zatímco OLTP se specializuje na transakční zpracování.

V oblasti datové vědy je klíčové zpracování informací před jejich samotným využitím.

Systémy OLAP a OLTP představují dva základní přístupy ke zpracování dat, které nacházejí uplatnění jak v podnikové sféře, tak u jednotlivců.

Přestože se tyto systémy liší v metodách zpracování a primárním účelu, oba jsou neocenitelné při řešení zásadních obchodních úkolů.

V rámci DBMS (Database Management System) hrají systémy OLAP i OLTP důležitou roli při podpoře analytických a transakčních činností podniků.

Nyní se podíváme detailně na systémy OLAP a OLTP, jejich přednosti, omezení a vzájemné rozdíly.

Co je DBMS?

Systém pro správu databází (DBMS) slouží k řízení a organizaci dat v rámci celé společnosti. Umožňuje přístup k datům, jejich uzamčení a modifikaci dle potřeby. Struktura databáze je definována pomocí databázového schématu.

DBMS poskytuje centrální pohled na data, ke kterým může přistupovat více uživatelů z různých lokací bezpečným a řízeným způsobem. Systém umožňuje omezovat přístup k datům a způsoby jejich zobrazení, čímž poskytuje různé pohledy na databázové schéma.

DBMS také zajišťuje fyzickou i logickou nezávislost, čímž chrání aplikace a uživatele před znalostí fyzického umístění dat. Jedná se o sofistikovaný systém, který se skládá z různých integrovaných komponent, které zajišťují spravované a konzistentní prostředí pro přístup, tvorbu a úpravy dat v databázích. Mezi tyto komponenty patří:

Úložiště dat
Katalog metadat
Jazyk pro přístup k databázi
Optimalizační engine
Procesor dotazů
Správce zámků
Správce protokolů
Datové nástroje

Mezi populární systémy a modely správy databází patří NoSQL DBMS, in-memory DBMS, cloud DBMS, multimodel DBMS, sloupcové DBMS, NewSQL DBMS a RDBMS. Hlavní výhodou použití DBMS je, že aplikační programátoři a uživatelé mohou přistupovat ke stejným datům a zároveň je zajištěna jejich integrita.

OLAP vs. OLTP: Základní charakteristika

Co je OLAP?

Online Analytical Processing (OLAP) je systém, který umožňuje rychlou multidimenzionální analýzu velkých objemů dat. Tato data pocházejí z datových tržišť, centrálních úložišť dat nebo datových skladů.

OLAP je ideální pro složité analytické výpočty, business intelligence, data mining a funkce pro firemní reportování, jako je sestavování rozpočtů, předpovídání prodejů a finanční analýza.

Základem OLAP databází je OLAP kostka, která umožňuje rychlé skládání, dotazování a analýzu multidimenzionálních dat. Datová dimenze je definována jako prvek konkrétní datové sady.

Například prodejní data zahrnují různé dimenze, jako je roční období, region, model produktu atd.

OLAP kostka rozšiřuje formát řádků a sloupců relační databáze a přidává vrstvy pro více datových dimenzí. Tato historická data jsou následně uložena ve schématu hvězdy nebo sněhové vločky.

Příklady OLAP: analýza meziročních trendů ve finančním marketingu, doporučování filmů na Netflixu na základě předchozího vyhledávání, nebo analýza skladeb na Spotify pro tvorbu personalizovaných playlistů.

Stručně řečeno, OLAP uchovává historická data, ze kterých je možné získávat relevantní informace pro lepší obchodní rozhodování. Zpracování v OLAP trvá déle kvůli objemu dat.

Existují tři hlavní typy systémů OLAP:

Multidimenzionální OLAP (MOLAP), který indexuje data přímo v multidimenzionální databázi.
Relační OLAP (ROLAP), který dynamicky analyzuje data uložená v relační databázi.
Hybridní OLAP (HOLAP), který kombinuje výhody MOLAP a ROLAP.

Co je OLTP?

Online Transaction Processing (OLTP) je online systém, který umožňuje provádění různých databázových transakcí prostřednictvím internetu. Systémy OLTP stojí za mnoha každodenními transakcemi, jako jsou výběry z bankomatů, nákupy v obchodech nebo rezervace.

Kromě finančních operací spravují také nefinanční transakce, jako jsou textové zprávy a změny hesel. OLTP využívá relační databázi, která:

Zajišťuje přístup ke stejným datům pro více uživatelů.
Zpracovává velké množství jednoduchých transakcí, jako jsou aktualizace, mazání a vkládání dat.
Poskytuje datové sady pro rychlé vyhledávání a dotazování.
Podporuje rychlé zpracování s odezvou v milisekundách.
Je dostupná 24/7 s kontinuálním zálohováním.

Mnohé organizace používají systémy OLTP k poskytování informací pro systémy OLAP. Kombinace obou systémů je výhodná v současném světě založeném na datech.

Příkladem může být použití bankomatu. Dva lidé s jedním společným účtem se pokusí současně vybrat peníze z různých bankomatů. Systém OLTP zajistí, že vybraná částka nepřekročí aktuální zůstatek na účtu. Primárním cílem systému OLTP je tedy transakční nadřazenost, nikoli analýza dat.

OLAP vs. OLTP: Princip fungování

Jak funguje OLAP?

OLAP shromažďuje data z různých zdrojů do datových skladů, kde jsou následně očištěna a uspořádána do datových kostek. Data v kostkách jsou kategorizována podle různých dimenzí (např. geografická oblast prodeje, časové období, zákazníci) a jsou odvozena z dimenzních tabulek.

Data jsou organizována hierarchicky, aby usnadnila vyhledávání. Datové kostky jsou předem agregovány, aby se zkrátila doba dotazování. Analytici provádějí pět typů analytických operací:

Srolování
Drill-down
Plátek
Kostky
Pivot

OLAP systém následně vyhledá průsečíky dimenzí a zobrazí požadovaná data.

Jak funguje OLTP?

Systémy OLTP přijímají transakční informace, zpracovávají je a aktualizují back-end databázi. I když jsou aplikace komplexní, tyto aktualizace obvykle zahrnují jen několik záznamů databáze.

Relační databázový systém (RDBMS) řídí a spravuje OLTP. Systémy OLTP vyžadují zpracování mnoha aktualizací a dotazů, a zároveň vysokou rychlost odezvy. RDBMS je proto pro OLTP ideální volbou.

OLTP se používá pro provádění databázových transakcí generovaných pracovníky, jako jsou bankovní pokladní nebo pokladní v obchodech. Zákaznické samoobslužné aplikace (e-commerce, cestování, online bankovnictví) také generují online databázové transakce.

Online systémy OLTP obvykle používají třívrstvou architekturu, která se skládá z aplikační, datové a prezentační vrstvy.

OLAP vs. OLTP: Charakteristika

Charakteristika OLAP

Mezi hlavní rysy OLAP patří:

Poskytuje logický a multidimenzionální pohled na data.
Podporuje více uživatelů.
Slouží jako prostředník mezi front-endem a datovými sklady.
Výsledky jsou ukládány odděleně od zdrojů dat.
Nabízí jednotnou dokumentaci.
Rozlišuje chybějící a nulové hodnoty.
Ignoruje chybějící hodnoty a vypočítává správné výsledky.
Umožňuje komplexní analýzu a interaktivní dotazy.
Umožňuje složitá srovnání a výpočty.
Prezentuje výsledky v grafech a tabulkách.

Charakteristika OLTP

Aplikace založené na OLTP se vyznačují:

Častými úpravami dat.
Indexovanými datovými sadami pro rychlé vyhledávání.
Rychlou odezvou v milisekundách.
Transakcemi zahrnujícími několik databázových záznamů s malým objemem dat.
Podporou velkého počtu souběžných uživatelů.
Datovými transakcemi probíhajícími v definovaném pořadí, které uživatelé nemohou měnit.
Jednoduchými transakcemi, včetně vkládání, mazání, jednoduchých dotazů a aktualizací dat.
Vysokou dostupností dat.

OLAP vs. OLTP: Použití

Použití OLAP

Systémy OLAP se používají pro získávání přehledu o datech v oblastech, jako je prodej, finance a marketing. Mezi typické aplikace patří:

Reportování prodeje
Prognózování
Rozpočtování
Manažerské výkaznictví
Marketing
Řízení procesů

Použití OLTP

OLTP systémy nacházejí uplatnění v široké škále odvětví:

Internetové bankovnictví
Odesílání textových zpráv
Online nakupování
Zadávání objednávek
Prohlížení dat zaměstnanci call centra
Aktualizace zákaznických dat
Telemarketingové průzkumy
Rezervace letenek

OLAP vs. OLTP: Výhody

Výhody OLAP

OLAP pomáhá podnikům zlepšit znalosti o obchodních procesech, prodeji a marketingu. Větší objem dat umožňuje činit přesnější rozhodnutí. Mezi další výhody patří:

Hlubší vhled do dat
Spolehlivá data
Ad hoc reporting
Rychlý přístup k datům
Multidimenzionální data
Vysokorychlostní zpracování
Agregované i detailní informace
Známé obchodní výrazy
Analýza „co kdyby“
Snadná obsluha
Výpočty zaměřené na podnikání
Samoobslužné hlášení
Flexibilita
Spolehlivé výpočty

Výhody OLTP

Mezi výhody OLTP patří:

Atomicita transakcí
Podpora konkurence
Větší použitelnost
Vysoká rychlost
Kompletní přehled o podnikání
Jediná platforma
Podpora velkých databází
Rozšířená zákaznická základna
Bezpečnostní omezení
Konzistence dat
Snadná manipulace s daty pomocí dělení dat
Zdroje pro další databáze (např. OLAP)
Umožňuje rozhodování na vyšší úrovni
Uživatelsky přívětivé transakce
Rozšíření zákaznické báze

OLAP vs. OLTP: Omezení

Omezení OLAP

Kromě výhod mají systémy OLAP i svá omezení. Hlavní nevýhodou je, že se pro mnoho uživatelů jeví jako méně atraktivní. Další omezení zahrnují:

Vysoká cena
Potenciální rizika
Slabé výpočetní schopnosti
Vztahovost
Nutnost předmodelování dat
Abstraktní model
Mělká interaktivní analýza
Silná závislost na IT
Možná pomalejší odezva

Omezení OLTP

Stejně jako u OLAP i OLTP systémy mají svá omezení:

Datová sila a přetížení
Omezená analytika
Potíže pro malé a střední podniky
Hardwarové nedostatky
Online transakce jsou ovlivněny selháním hardwaru
Nízký počet dotazů a aktualizací
Nutnost týmové spolupráce
Větší zranitelnost vůči hackerům
Při selhání serveru může dojít ke ztrátě dat

OLAP vs. OLTP: Rozdíly

Hlavní rozdíl mezi OLAP a OLTP spočívá v jejich účelu – analytický vs. transakční. Každý systém je optimalizován pro specifické úkoly a pomáhá při rozhodování v reálném čase.

OLAP je určen pro komplexní analýzu dat a využívají ho datoví vědci a obchodní analytici. OLTP se zaměřuje na zpracování velkého objemu transakcí a používají ho pracovníci v první linii, jako jsou bankovní pokladní nebo hoteloví recepční.

Níže je tabulka s klíčovými rozdíly mezi OLAP a OLTP.

Parametry	OLAP	OLTP
Data Source	Historická data z různých databází, často OLTP databází.	Aktuální provozní data.
Zaměření	Extrakce informací pro komplexní analýzu. Dotazy často zahrnují velké množství záznamů pro obchodní rozhodování.	Jednoduché aktualizace, mazání a vkládání dat. Dotazy zahrnují jeden nebo několik záznamů.
Charakteristika	Umožňuje uživatelům vytvářet pohledy pomocí tabulek. Zpracovává obrovský objem dat.	Snadné vytváření a údržba. Zpracovává velký počet online transakcí.
Transakce	Méně časté, ale delší transakce.	Velmi časté, rychlé a krátké transakce.
Dotaz	Relativně pomalý kvůli velkému objemu dat. Dotazy mohou trvat hodiny.	Velmi rychlé dotazy.
Integrita	Integrita dat je méně kritická, protože databáze se často nemění.	Vždy musí dodržovat omezení integrity dat.
Čas	Dlouhá doba zpracování složitých dotazů.	Rychlá odezva díky jednoduchým dotazům.
Normalizace	Tabulky nejsou normalizované.	Tabulky jsou normalizované.
Operace	Maximální počet operací čtení, málo operací zápisu.	Operace zápisu i čtení.
Design	Zaměřený na předmět.	Zaměřený na aplikaci.
Požadavky na prostor	Velké kvůli rozsáhlým datovým sadám.	Obvykle malé, pokud jsou historická data archivována.
Produktivita	Zvyšuje produktivitu datových analytiků, vedoucích a obchodních manažerů.	Zvyšuje produktivitu koncových uživatelů.
Zálohování a obnova dat	Data lze získat z OLTP databáze.	Pravidelné zálohy jsou vyžadovány pro splnění zákonných požadavků a zajištění kontinuity podnikání.
Proces	Nabízí rychlé výsledky pro pravidelně používaná data.	Zajišťuje rychlou odezvu na dotaz.
Počet uživatelů	Umožňuje tisíce uživatelů.	Umožňuje stovky uživatelů.
Typy uživatelů	Datoví vědci, generální ředitelé, manažeři, top management a další, kteří potřebují detailní pohled na data.	Úředníci, DBA, databázoví administrátoři a další, kteří potřebují základní informace.
Aplikace	Orientované na předmět a využívané pro analytiku, data mining atd.	Orientované na aplikace a používané pro obchodní operace.

Závěr

Výběr správného systému pro zpracování dat závisí na vašich specifických cílech a potřebách.

OLAP vám pomůže získat hodnotné informace z velkých objemů dat, zatímco OLTP umožní rychlé zpracování velkého množství transakcí. Tradiční nástroje OLAP vyžadují odborné znalosti v oblasti datového modelování. Systémy OLTP jsou naopak klíčové pro každodenní chod podnikání.

V mnoha případech organizace využívají systémy OLAP a OLTP společně. Data analyzovaná pomocí OLAP mohou být využita pro zlepšení procesů v systémech OLTP.

Proto je důležité vybrat si systém na základě analýzy datových nebo transakčních potřeb. Pokud potřebujete obě funkce, nejvhodnější je použití OLAP i OLTP.