OLAP e OLTP são sistemas de processamento online, mas são ligeiramente diferentes. Enquanto o OLAP é um sistema de processamento analítico, o OLTP é um sistema de processamento transacional.
Na ciência de dados, uma determinada informação precisa ser processada antes de colocá-la em uso.
OLAP e OLTP são dois sistemas de processamento de dados que empresas e indivíduos usam principalmente.
Embora os métodos de processamento de dados e a finalidade sejam diferentes, eles são igualmente valiosos na solução de problemas críticos de negócios.
No DBMS, ambos os sistemas de processamento desempenham um papel essencial para ajudar as empresas com tarefas analíticas e transacionais.
Vamos entrar nos detalhes do OLAP e OLTP, suas vantagens e limitações e as diferenças entre esses sistemas.
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O que é SGBD?
Um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é uma ferramenta para gerenciar os dados completos de uma organização. Um mecanismo de banco de dados pode acessar dados, bloqueá-los e modificá-los conforme necessário. Um esquema de banco de dados é usado para descrever a estrutura do banco de dados.
Um SGBD oferece uma visão centralizada de todos os dados para que vários usuários acessem de vários locais de forma precisa e controlada. Ele pode limitar quais dados podem ser acessados pelos usuários finais e como eles os visualizam, fornecendo diferentes visualizações do esquema do banco de dados.
Além disso, o DBMS oferece independência física e lógica para proteger aplicativos e proteger os usuários de saber onde estão os dados. Refere-se a uma parte sofisticada de um sistema que consiste em vários componentes integrados, que fornecem ainda um ambiente gerenciado e consistente para acessar, criar e modificar dados nos bancos de dados. Esses componentes são:
- Mecanismo de armazenamento
- Catálogo de metadados
- Linguagem de acesso ao banco de dados
- Mecanismo de otimização
- Processador de consultas
- Gerenciador de bloqueio
- Gerenciador de registros
- Utilitários de dados
Sistemas e modelos de gerenciamento de banco de dados populares incluem NoSQL DBMS, DBMS em memória, DBMS em nuvem, DBMS multimodelo, DBMS colunar, NewSQL DBMS e RDBMS. A maior vantagem de usar o DBMS é que ele permite que programadores e usuários de aplicativos acessem dados semelhantes, mantendo a integridade dos dados.
OLAP vs. OLTP: O que são?
O que é OLAP?
O Online Analytical Processing (OLAP) é um sistema de processamento online que realiza análises multidimensionais em grandes volumes de dados em alta velocidade. Esse tipo de dados vem de um data mart, armazenamento de dados centralizado ou data warehouse.
Um sistema OLAP é ideal para cálculos analíticos complexos, inteligência de negócios, mineração de dados e funções de relatórios de negócios, como orçamento, previsão de vendas e análise financeira.
Além disso, o cubo OLAP, que é o núcleo dos bancos de dados OLAP, permite relatar, consultar e analisar dados multidimensionais rapidamente. Aqui, a dimensão de dados pode ser referida como o elemento de um conjunto de dados específico.
Por exemplo, os números de vendas têm várias dimensões relacionadas à época do ano, região, modelos de produtos etc.
O cubo OLAP estende o formato de linha e coluna de um esquema de banco de dados relacional e adiciona camadas a várias dimensões de dados. Esses dados históricos são armazenados em um esquema de floco de neve ou estrela.
Exemplos de OLAP: tendências de desempenho e marketing financeiro ano a ano, recomendações de filmes ou séries da Netflix de acordo com sua pesquisa anterior e Spotify analisando músicas para permitir que os usuários criem suas listas de reprodução desejadas.
Em resumo, o OLAP armazena dados históricos dos quais você pode extrair as informações desejadas de um grande banco de dados. Você pode usar essas informações para tomar melhores decisões de negócios.
A transação é longa em OLAP e, portanto, leva mais tempo para processar os dados necessários. Você encontrará três tipos de sistemas OLAP:
- OLAP multidimensional que indexa diretamente no banco de dados multidimensional
- O OLAP relacional realiza análise multidimensional dos dados armazenados dinamicamente no banco de dados relacional
- O OLAP híbrido é a combinação de OLAP relacional e OLAP multidimensional e foi desenvolvido para combinar capacidade de dados com capacidade de processamento.
O que é OLTP?
O Processamento Transacional Online (OLTP) é um sistema de processamento online que permite a execução de várias transações de banco de dados por diferentes pessoas pela internet. De caixas eletrônicos a compras e reservas em lojas, os sistemas OLTP estão por trás de muitas transações diárias.
Além de transações financeiras, ele impulsiona transações não financeiras, como mensagens de texto e alterações de senha. O OLTP usa um banco de dados relacional que:
- Permite acessibilidade multiusuário para os mesmos dados
- Processa um grande número de transações simples, geralmente atualizações, exclusões de dados e inserções
- Fornece conjuntos de dados para rápida recuperação, consulta e pesquisa
- Suporta processamento rápido com tempos de resposta calculados em milissegundos
- Permanece disponível 24×7 com backups incrementais constantes
Além disso, muitas organizações usam sistemas de software OLTP para fornecer informações para sistemas OLAP. Em palavras simples, a combinação de ambos é benéfica no mundo atual orientado a dados.
Vamos entender isso com um exemplo de um caixa eletrônico. Suponha que um casal tenha uma conta conjunta em um banco. Um dia ambos chegam a diferentes caixas eletrônicos simultaneamente e tentam sacar o valor total presente na conta conjunta.
Em geral, a pessoa com uma mão rápida sacará o dinheiro primeiro. Nesse caso, o sistema de software OLTP garante que o valor sacado seja menor que o valor atual no banco. Assim, o ponto-chave aqui é que os sistemas OLTP são projetados para superioridade de transação em vez de análise de dados.
OLAP vs. OLTP: Princípio de funcionamento
Como o OLAP funciona?
O OLAP ajuda a armazenar dados nos data warehouses coletados de diferentes fontes de dados. Em seguida, ele limpa e organiza os dados em cubos de dados. Cada cubo OLAP inclui dados categorizados por várias dimensões, como região geográfica de vendas, período de tempo, clientes etc., e derivados pelas tabelas de dimensão.
Os dados são organizados hierarquicamente para ajudar os membros a encontrar o necessário facilmente. Os cubos de dados são pré-resumidos nas dimensões para aprimorar o tempo de consulta. Os analistas realizam cinco tipos de operações analíticas nos bancos de dados multidimensionais:
- Rolar
- Detalhamento
- Fatiar
- Dados
- Pivô
O sistema OLAP então localiza as interseções de dimensões, como produtos vendidos na região oeste a um determinado preço durante um período específico, e exibe os dados.
Como funciona o OLTP?
Os sistemas OLTP envolvem obter informações transacionais, processar dados e atualizar o banco de dados de back-end para mostrar a nova entrada. Embora os aplicativos sejam complexos, essas atualizações envolvem alguns registros de banco de dados.
Um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) controla e gerencia o OLTP. O OLTP requer um banco de dados para lidar com várias atualizações e consultas, ao mesmo tempo em que oferece suporte a tempos de resposta de alta velocidade. Isso implica que o RDBMS é uma boa opção para sistemas OLTP.
Além disso, o OLTP é usado para executar transações de banco de dados geradas por funcionários de front-end, incluindo caixas de banco e caixas. Aplicativos de autoatendimento para clientes, como comércio eletrônico, viagens e banco online, também geram transações de banco de dados online.
Normalmente, os sistemas de processamento transacional online usam uma arquitetura de três camadas que consiste nas camadas de aplicativo, dados e apresentação.
OLAP vs. OLTP: características
Características do OLAP
As principais características do OLAP são:
- O OLAP permite que os empresários tenham uma visão lógica e dimensional dos dados.
- Fornece suporte multiusuário
- Atua como mediador entre o front-end e os data warehouses
- Os resultados são armazenados separadamente das fontes de dados.
- Oferece um desempenho de documentação uniforme
- Pode distinguir entre valores ausentes e zero
- Ignora valores ausentes e calcula os valores corretos
- Facilita análises complexas e consultas interativas para os usuários
- Ele pode lhe dar o poder de realizar comparações e cálculos complexos
- Apresenta os resultados em gráficos e tabelas.
Características do OLTP
Os aplicativos baseados em OLTP têm uma ampla variedade de recursos e características. Alguns são os seguintes:
- Modificação frequente de dados
- Conjuntos de dados indexados para consulta, recuperação e pesquisa rápidas
- Tempos de resposta mais rápidos, medidos em milissegundos
- As transações envolvem alguns registros de banco de dados junto com pequenas quantidades de dados.
- Pode acomodar um alto volume de usuários simultâneos que acessam dados
- As transações de dados ocorrem em uma ordem específica e os usuários não podem alterar nenhum dado nela
- Envolve transações simples, incluindo inserções, exclusões, consultas simples e atualizações de dados
- Alta disponibilidade de dados
OLAP vs. OLTP: usos
Usos do OLAP
Muitas empresas de negócios podem usar o sistema OLAP para obter informações sobre os dados, como engajamento, finanças, mercados e vendas. Algumas aplicações dos sistemas OLAP são:
- Relatórios de vendas
- Previsão
- Orçamento
- Relatórios de gestão
- Marketing
- Gerenciamento de processos
Usos do OLTP
Os sistemas de software OLTP encontram seu uso em uma ampla variedade de mercados. Eles são os seguintes:
- Acesso a operações bancárias via Internet
- Envio de mensagens de texto
- Compra on-line
- Entrada de pedido
- Visualização da equipe do call center
- Atualizando dados do cliente
- Telemarketing registrando os resultados da pesquisa
- Reserva de passagens aéreas
OLAP vs. OLTP: Benefícios
Benefícios do OLAP
O OLAP é uma ferramenta útil para as empresas melhorarem seus conhecimentos sobre vendas, marketing, processos e engajamento. Ter mais dados permite que as empresas tomem decisões mais precisas. Vamos discutir alguns dos benefícios de usar OLAP:
- Maiores insights
- Dados confiáveis
- Relatórios ad hoc
- Acesso rápido
- Dados multidimensionais
- Processamento de dados de alta velocidade
- Informações agregadas e detalhadas
- Expressões comerciais familiares
- Cenários ‘e se’
- Uma curva de aprendizado quase plana
- Cálculos focados em negócios
- Relatório de autoatendimento
- Flexibilidade
- Cálculos confiáveis
Benefícios do OLTP
Os benefícios incluem:
- Atomicidade
- Simultaneidade
- Maior usabilidade
- Alta velocidade
- Visão completa do negócio
- Plataforma única
- Suporte a banco de dados grande
- Base de clientes expandida
- Restrições de segurança
- Consistência
- Fácil manipulação de dados por meio de particionamento de dados
- Ele atua como um alimentador para outros bancos de dados como OLAP.
- Permite a tomada de decisão em um nível superior
- Transações fáceis de usar e convenientes
- Amplia a base de clientes atraindo novos clientes
OLAP vs. OLTP: Limitações
Limitações do OLAP
Apesar de muitas vantagens, os sistemas OLAP também têm limitações. O principal é que parece menos atraente para muitos usuários. Outras limitações incluem:
- Alto custo
- Riscos potenciais
- Pouca capacidade de computação
- OLAP é relacional
- Sempre precisa de pré-modelagem
- Modelo abstrato
- Análise interativa superficial
- Dependência pesada de TI
- Pode ser mais lento
Limitações do OLTP
Assim como o OLAP, existem alguns desafios ou deficiências nos sistemas OLTP também com base em seus sistemas de gerenciamento e design. Essas limitações incluem:
- Silos de dados e sobrecarga
- Análise limitada
- Algumas dificuldades para pequenas e médias empresas
- Falhas relacionadas ao hardware
- As transações online são afetadas se o sistema encontrar falhas de hardware.
- Um baixo número de consultas e atualizações
- Precisa que os funcionários trabalhem em grupos para manter a lista.
- Mais vulnerável a intrusos e hackers
- Em caso de falha do servidor, um grande número de dados pode ser apagado permanentemente, afetando os negócios de várias maneiras.
OLAP vs. OLTP: diferenças
A principal diferença entre os dois sistemas de processamento online é sua finalidade, ou seja, analítica versus transacional. Cada sistema é otimizado para fazê-los funcionar de acordo para ajudá-lo a tomar melhores decisões de negócios em tempo real.
O OLAP foi projetado para realizar análises de dados complexas e é usado por cientistas de dados, profissionais do conhecimento e analistas de negócios. Por outro lado, o OLTP é projetado para processar um grande número de transações e é usado por funcionários da linha de frente, como caixas de banco, caixas e balconistas de hotel.
Vejamos as principais diferenças entre OLAP e OLTP na tabela abaixo.
ParâmetrosOLAPOLTPData SourceConsiste em dados históricos de diferentes bancos de dados. Ou você pode dizer que usa diferentes bancos de dados OLTP como fontes de dados. Consiste em dados operacionais atuais.Focus Permite extrair informações para análises complexas. As consultas geralmente envolvem um grande número de registros para orientar as decisões de negócios. É ideal para atualizações, exclusões e inserções simples em bancos de dados. Aqui, as consultas envolvem um ou alguns registros.Características Permite ao usuário criar uma visualização utilizando uma planilha. Caracteriza-se por um grande volume de dados. É fácil e simples de criar e manter. Caracteriza-se por um grande número de transações online. Transações As transações são menos frequentes, porém mais longas. As transações são muito frequentes, rápidas e curtas. Consulta Relativamente lenta devido ao grande volume de dados. As consultas podem levar horas. As consultas funcionam muito rápido. Integridade A integridade dos dados é um problema, pois o banco de dados não é modificado com frequência. Ele sempre precisa manter as restrições de integridade dos dados. Tempo O tempo de processamento para consultas complexas é longo. É rápido em comparação com OLAP devido às consultas diretas. Normalização As tabelas não são normalizadas.As tabelas são normalizadas.OperaçãoMáxima operação de leitura e raramente de gravação.Tanto as operações de gravação quanto de leitura.DesignÉ projetado com foco em um assunto.É projetado com foco no aplicativo.Requisitos de espaçoGeralmente grande por causa de grande conjuntos de dados.Geralmente pequenos se os dados históricos estiverem sendo arquivados.ProdutividadePode aumentar a produtividade de analistas de dados, executivos e gerentes de negócios.Pode aumentar a produtividade dos usuários finais. Os dados de backup e recuperação perdidos podem ser recuperados do banco de dados OLTP. Para atender aos requisitos legais e garantir a continuidade dos negócios, são necessários backups regulares. ProcessIt oferece resultados rápidos para dados usados regularmente. Garante uma resposta rápida à consulta. Número de usuários Permite milhares de usuários Permite centenas de usuários Tipos de usuários Os usuários ideais são cientistas de dados, CEOs, gerentes, alta administração e outros que precisam de informações detalhadas sobre todos os dados. que precisam de informações essenciais são usuários ideais.Aplicativo É orientado a assunto e é usado para análise, mineração de dados, etc. É orientado a aplicativos e é usado para tarefas de negócios.
Conclusão
A escolha do sistema de software de processamento de dados certo depende, em última análise, de sua meta ou objetivos.
O OLAP pode ajudar a desbloquear o valor de grandes quantidades de dados, enquanto o OLTP pode ajudá-lo a processar rapidamente um grande número de transações. As ferramentas OLAP tradicionais precisam de experiência em modelagem de dados junto com a cooperação entre diferentes unidades de negócios. Por outro lado, os sistemas OLTP são críticos para os negócios.
Em muitos casos, as organizações usam sistemas OLAP e OLTP juntos. Isso significa que os sistemas OLAP são usados para analisar dados que podem ajudar a melhorar os processos de negócios em sistemas OLTP.
Assim, você pode escolher um deles com base em suas necessidades de análise de dados ou transação. Mas se você precisar de ambas as funcionalidades, usar OLAP e OLTP será o melhor.