OLAP und OLTP sind zwei Arten von Online-Verarbeitungssystemen, die sich in ihrer Funktion grundlegend unterscheiden. OLAP fokussiert sich auf analytische Aufgaben, während OLTP Transaktionsverarbeitungssysteme bedient.
In der Datenanalyse ist es notwendig, Informationen aufzubereiten, bevor sie sinnvoll genutzt werden können.
Unternehmen und Einzelpersonen nutzen diese beiden Datenverarbeitungssysteme häufig, um unterschiedliche Aufgaben zu erfüllen.
Obwohl ihre Methoden und Ziele sich unterscheiden, sind beide Systeme von unschätzbarem Wert bei der Lösung wichtiger geschäftlicher Herausforderungen.
In Datenbankmanagementsystemen (DBMS) spielen beide Verarbeitungssysteme eine entscheidende Rolle, um Unternehmen sowohl bei analytischen als auch bei transaktionalen Aufgaben zu unterstützen.
Wir wollen nun die Details von OLAP und OLTP, ihre jeweiligen Vorteile und Einschränkungen sowie die Unterschiede zwischen diesen Systemen genauer betrachten.
Was ist ein DBMS?
Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist ein Instrument, das Unternehmen nutzen, um ihre gesamte Datenmenge zu verwalten. Es ermöglicht den Zugriff auf Daten, deren Sperrung und die Durchführung von Änderungen. Ein Datenbankschema definiert die Struktur der Datenbank.
Ein DBMS bietet einen zentralen Überblick über alle Daten, auf die mehrere Benutzer von verschiedenen Standorten aus kontrolliert und präzise zugreifen können. Es kann den Zugriff und die Ansicht von Daten einschränken, indem verschiedene Sichten des Datenbankschemas bereitgestellt werden.
Zudem bietet ein DBMS physische und logische Unabhängigkeit, um Anwendungen zu schützen und zu verhindern, dass Benutzer den Speicherort der Daten kennen. Es handelt sich um ein komplexes System, das aus verschiedenen integrierten Komponenten besteht und eine verwaltete und konsistente Umgebung für den Zugriff, die Erstellung und die Änderung von Daten in den Datenbanken bereitstellt. Diese Komponenten sind:
- Speicher-Engine
- Metadatenkatalog
- Datenbankzugriffssprache
- Optimierungs-Engine
- Abfrageprozessor
- Lock-Manager
- Protokollmanager
- Daten-Dienstprogramme
Zu den bekannten Datenbankmanagementsystemen und -modellen zählen NoSQL-DBMS, In-Memory-DBMS, Cloud-DBMS, Multimodell-DBMS, spaltenorientierte DBMS, NewSQL-DBMS und RDBMS. Der Hauptvorteil eines DBMS ist, dass Anwendungsprogrammierer und Benutzer auf die gleichen Daten zugreifen können, während die Datenintegrität gewährleistet bleibt.
OLAP vs. OLTP: Was bedeuten die Begriffe?
Was ist OLAP?
Online Analytical Processing (OLAP) ist ein System zur Online-Verarbeitung, das multidimensionale Analysen großer Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit ermöglicht. Solche Daten stammen aus einem Data Mart, einem zentralisierten Datenspeicher oder einem Data Warehouse.
Ein OLAP-System ist besonders geeignet für komplexe analytische Berechnungen, Business Intelligence, Data Mining und Geschäftsberichtsfunktionen wie Budgetierung, Verkaufsprognosen und Finanzanalysen.
Der OLAP-Cube, das Herzstück von OLAP-Datenbanken, ermöglicht es, multidimensionale Daten schnell zu berichten, abzufragen und zu analysieren. Eine Datendimension kann als ein Element eines bestimmten Datensatzes betrachtet werden.
Beispielsweise können Verkaufszahlen nach Jahreszeit, Region, Produktmodellen usw. differenziert werden.
Der OLAP-Würfel erweitert das Zeilen- und Spaltenformat eines relationalen Datenbankschemas um Ebenen für mehrere Datendimensionen. Diese historischen Daten werden dann in einem Schnee- oder Sternschema gespeichert.
Beispiele für OLAP sind die Analyse von Finanz- und Marketingtrends über Jahre hinweg, Film- oder Serienempfehlungen auf Netflix, basierend auf früheren Suchanfragen, und die Analyse von Songs auf Spotify zur Erstellung personalisierter Wiedergabelisten.
Kurz gesagt, OLAP speichert historische Daten, aus denen Informationen aus einer großen Datenbank extrahiert werden können, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Transaktionen in OLAP sind umfangreich und benötigen daher vergleichsweise mehr Zeit zur Verarbeitung der benötigten Daten. Es gibt drei Arten von OLAP-Systemen:
- Multidimensionales OLAP, das direkt in der multidimensionalen Datenbank indiziert ist
- Relationales OLAP führt eine mehrdimensionale Analyse von Daten durch, die dynamisch in der relationalen Datenbank gespeichert werden
- Hybrides OLAP kombiniert relationales und multidimensionales OLAP, um Datenkapazität mit Verarbeitungsleistung zu verbinden
Was ist OLTP?
Online Transactional Processing (OLTP) ist ein Online-Verarbeitungssystem, das die Ausführung verschiedener Datenbanktransaktionen durch zahlreiche Personen über das Internet ermöglicht. OLTP-Systeme unterstützen viele alltägliche Transaktionen, von Geldautomaten bis hin zu Einkäufen und Reservierungen.
Neben Finanztransaktionen werden auch nichtfinanzielle Transaktionen, wie Textnachrichten und Passwortänderungen, abgewickelt. OLTP verwendet eine relationale Datenbank, die:
- Mehreren Benutzern gleichzeitig den Zugriff auf dieselben Daten ermöglicht
- Eine große Anzahl einfacher Transaktionen verarbeitet, in der Regel Aktualisierungen, Löschungen und Einfügungen von Daten
- Datensätze für schnellen Abruf, Abfragen und Suchen bereitstellt
- Eine schnelle Verarbeitung mit Antwortzeiten im Millisekundenbereich ermöglicht
- Rund um die Uhr mit konstanten inkrementellen Backups verfügbar bleibt
Viele Organisationen verwenden OLTP-Softwaresysteme, um Informationen für OLAP-Systeme bereitzustellen. Die Kombination beider Systeme ist in der heutigen datengesteuerten Welt von Vorteil.
Betrachten wir das Beispiel eines Geldautomaten. Angenommen, ein Paar hat ein gemeinsames Konto bei einer Bank. Beide versuchen gleichzeitig, an verschiedenen Geldautomaten Geld vom gemeinsamen Konto abzuheben.
In der Regel wird die Person, die schneller ist, das Geld zuerst abheben. In diesem Fall stellt das OLTP-Softwaresystem sicher, dass der abgehobene Betrag geringer ist als der aktuelle Kontostand. Der Fokus von OLTP-Systemen liegt also auf Transaktionsgenauigkeit und nicht auf Datenanalyse.
OLAP vs. OLTP: Funktionsweise
Wie funktioniert OLAP?
OLAP hilft bei der Speicherung von Daten in Data Warehouses, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden. Anschließend werden die Daten bereinigt und in Datenwürfeln organisiert. Jeder OLAP-Cube enthält nach verschiedenen Dimensionen kategorisierte Daten, z. B. geografische Verkaufsregion, Zeitraum, Kunden usw., die aus Dimensionstabellen abgeleitet werden.
Die Daten sind hierarchisch organisiert, um den Mitgliedern das Auffinden der gewünschten Informationen zu erleichtern. Die Datenwürfel werden über die Dimensionen hinweg vorab zusammengefasst, um die Abfragezeiten zu verkürzen. Analysten führen fünf Arten von analytischen Operationen an den multidimensionalen Datenbanken durch:
- Roll-up
- Drill-down
- Slice
- Dice
- Pivot
Das OLAP-System lokalisiert dann die Dimensionsüberschneidungen, z. B. Produkte, die in einer bestimmten Region zu einem bestimmten Preis während eines bestimmten Zeitraums verkauft werden, und gibt die Daten aus.
Wie funktioniert OLTP?
OLTP-Systeme erfassen Transaktionsinformationen, verarbeiten Daten und aktualisieren die Back-End-Datenbank, um die neuen Eingaben darzustellen. Obwohl die Anwendungen komplex sind, umfassen diese Aktualisierungen in der Regel nur wenige Datenbankeinträge.
Ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) steuert und verwaltet OLTP. OLTP benötigt eine Datenbank, die mehrere Aktualisierungen und Abfragen verarbeiten und gleichzeitig schnelle Antwortzeiten unterstützen kann. Daher ist RDBMS eine geeignete Option für OLTP-Systeme.
OLTP wird verwendet, um Datenbanktransaktionen auszuführen, die von Front-End-Mitarbeitern wie Bankschaltern und Kassierern generiert werden. Kunden-Self-Service-Apps, wie E-Commerce, Reisebuchungen und Online-Banking, erzeugen ebenfalls Online-Datenbanktransaktionen.
Üblicherweise verwenden Online-Transaktionsverarbeitungssysteme eine dreischichtige Architektur, bestehend aus Anwendungs-, Daten- und Präsentationsebenen.
OLAP vs. OLTP: Eigenschaften
Eigenschaften von OLAP
Die Hauptfunktionen von OLAP sind:
- OLAP ermöglicht Geschäftsinhabern eine logische und dimensionale Sicht auf die Daten.
- Es unterstützt mehrere Benutzer.
- Es dient als Schnittstelle zwischen dem Frontend und Data Warehouses.
- Die Ergebnisse werden separat von den Datenquellen gespeichert.
- Es bietet eine konsistente Dokumentationsleistung.
- Es kann zwischen fehlenden und Nullwerten unterscheiden.
- Es ignoriert fehlende Werte und berechnet die korrekten Werte.
- Es ermöglicht komplexe Analysen und interaktive Abfragen für die Benutzer.
- Es erlaubt komplexe Vergleiche und Berechnungen.
- Es präsentiert Ergebnisse in Grafiken und Diagrammen.
Eigenschaften von OLTP
OLTP-basierte Apps verfügen über eine Vielzahl von Funktionen und Merkmalen. Einige sind:
- Häufige Datenänderungen
- Indizierte Datensätze für schnelles Abfragen, Abrufen und Suchen
- Schnelle Reaktionszeiten im Millisekundenbereich
- Transaktionen umfassen wenige Datenbankeinträge mit geringen Datenmengen
- Verarbeitet eine große Anzahl gleichzeitiger Benutzerzugriffe auf Daten
- Datentransaktionen erfolgen in einer bestimmten Reihenfolge, die Benutzer nicht ändern können
- Umfasst einfache Transaktionen, einschließlich Einfügungen, Löschungen, einfachen Abfragen und Datenaktualisierungen
- Hohe Datenverfügbarkeit
OLAP vs. OLTP: Einsatzbereiche
Verwendung von OLAP
Viele Unternehmen nutzen OLAP-Systeme, um Einblicke in Daten über Engagement, Finanzen, Märkte und Verkäufe zu gewinnen. Einige Anwendungen von OLAP-Systemen sind:
- Verkaufsberichte
- Prognosen
- Budgetierung
- Managementberichte
- Marketing
- Prozessmanagement
Verwendung von OLTP
OLTP-Softwaresysteme finden in vielen Märkten Verwendung. Einige Beispiele sind:
- Online-Banking
- SMS-Versand
- Online-Shopping
- Auftragserfassung
- Callcenter-Anwendungen
- Aktualisierung von Kundendaten
- Telefonverkäufer, die Umfrageergebnisse aufzeichnen
- Flugticketbuchungen
OLAP vs. OLTP: Vorteile
Vorteile von OLAP
OLAP ist ein nützliches Instrument für Unternehmen, um ihr Wissen über Unternehmensverkäufe, Marketing, Prozesse und Engagement zu verbessern. Mit mehr Daten können Unternehmen präzisere Entscheidungen treffen. Einige Vorteile von OLAP sind:
- Größere Einblicke
- Zuverlässige Daten
- Ad-hoc-Berichterstattung
- Schneller Zugang
- Multidimensionale Daten
- Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung
- Aggregierte und detaillierte Informationen
- Bekannte Geschäftsausdrücke
- „Was wäre wenn“-Szenarien
- Eine kurze Lernkurve
- Geschäftsorientierte Berechnungen
- Self-Service-Berichte
- Flexibilität
- Zuverlässige Berechnungen
Vorteile von OLTP
Zu den Vorteilen gehören:
- Atomarität
- Parallelität
- Größere Benutzerfreundlichkeit
- Hohe Geschwindigkeit
- Vollständiger Geschäftseinblick
- Einzelne Plattform
- Unterstützung großer Datenbanken
- Erweiterter Kundenstamm
- Sicherheitsbeschränkungen
- Konsistenz
- Einfache Datenmanipulation durch Datenpartitionierung
- Es fungiert als Datenquelle für andere Datenbanken wie OLAP.
- Ermöglicht Entscheidungsfindung auf höherer Ebene
- Benutzerfreundliche und bequeme Transaktionen
- Vergrößert den Kundenstamm durch die Gewinnung neuer Kunden
OLAP vs. OLTP: Einschränkungen
Einschränkungen von OLAP
Trotz zahlreicher Vorteile haben OLAP-Systeme auch Einschränkungen. Der Hauptgrund ist, dass es für viele Benutzer weniger zugänglich erscheint. Weitere Einschränkungen sind:
- Hohe Kosten
- Mögliche Risiken
- Geringe Rechenleistung
- OLAP ist relational
- Erfordert immer eine Vormodellierung
- Abstraktes Modell
- Begrenzte interaktive Analyse
- Starke Abhängigkeit von der IT
- Kann langsamer sein
Einschränkungen von OLTP
Wie bei OLAP gibt es auch bei OLTP-Systemen Herausforderungen und Einschränkungen, die auf ihren Verwaltungs- und Entwurfssystemen beruhen. Zu diesen Einschränkungen gehören:
- Datensilos und Überlastung
- Begrenzte Analyse
- Bestimmte Schwierigkeiten für kleine und mittlere Unternehmen
- Hardwarebedingte Mängel
- Online-Transaktionen werden beeinträchtigt, wenn das System Hardwarefehler aufweist.
- Eine geringe Anzahl von Abfragen und Aktualisierungen
- Benötigt Mitarbeiter, die in Gruppen arbeiten, um die Liste zu pflegen.
- Anfällig für Eindringlinge und Hacker
- Bei einem Serverausfall können viele Daten dauerhaft gelöscht werden, was das Geschäft beeinträchtigen kann.
OLAP vs. OLTP: Unterschiede
Der Hauptunterschied zwischen den beiden Online-Verarbeitungssystemen liegt in ihrem Zweck: analytisch vs. transaktional. Jedes System ist so optimiert, dass es die jeweiligen Aufgaben erfüllt, um in Echtzeit bessere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.
OLAP wurde für komplexe Datenanalysen entwickelt und wird von Datenwissenschaftlern, Wissensarbeitern und Geschäftsanalysten verwendet. OLTP hingegen ist für die Verarbeitung einer großen Anzahl von Transaktionen ausgelegt und wird von Mitarbeitern im Frontbereich, wie Bankangestellten, Kassierern und Hotelangestellten genutzt.
Die wichtigsten Unterschiede zwischen OLAP und OLTP sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst:
| Parameter | OLAP | OLTP |
| Datenquelle | Besteht aus historischen Daten aus verschiedenen Datenbanken oder nutzt verschiedene OLTP-Datenbanken als Datenquellen. | Besteht aus aktuellen Betriebsdaten. |
| Fokus | Ermöglicht das Extrahieren von Informationen für komplexe Analysen. Abfragen umfassen oft eine große Anzahl von Datensätzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. | Ideal für einfache Aktualisierungen, Löschungen und Einfügungen in Datenbanken. Abfragen beziehen sich auf einen oder wenige Datensätze. |
| Merkmale | Ermöglicht Benutzern das Erstellen von Ansichten mithilfe von Tabellenkalkulationen. Hohes Datenvolumen. | Einfache Erstellung und Wartung. Große Anzahl von Online-Transaktionen. |
| Transaktion | Transaktionen sind seltener, aber umfangreicher. | Transaktionen sind häufig, schnell und kurz. |
| Abfrage | Aufgrund der großen Datenmenge relativ langsam. Abfragen können Stunden dauern. | Abfragen arbeiten sehr schnell. |
| Integrität | Datenintegrität ist ein Problem, da sich die Datenbank nicht häufig ändert. | Muss immer Datenintegritätsbeschränkungen einhalten. |
| Zeit | Die Verarbeitungszeit für komplexe Abfragen ist langwierig. | Im Vergleich zu OLAP ist sie wegen einfacher Abfragen schnell. |
| Normalisierung | Tabellen sind nicht normalisiert. | Tabellen sind normalisiert. |
| Betrieb | Maximaler Lese- und seltener Schreibvorgang. | Sowohl Schreib- als auch Lesevorgänge |
| Datensätze | Im Allgemeinen klein, wenn die historischen Daten archiviert werden. | |
| Backup und Recovery | Verlorene Daten können aus der OLTP-Datenbank wiederhergestellt werden. | Regelmäßige Backups sind erforderlich, um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen und die Geschäftskontinuität zu gewährleisten. |
| Prozess | Bietet schnelle Ergebnisse für regelmäßig verwendete Daten. | Gewährleistet schnelle Antwort auf Anfragen. |
| Anzahl der Benutzer | Ermöglicht Tausende von Benutzern. | Ermöglicht Hunderte von Benutzern die wesentliche Informationen benötigen, sind ideale Benutzer. |
| Anwendung | Themenorientiert und wird für Analysen, Data Mining usw. verwendet. | Anwendungsorientiert und wird für Geschäftsaufgaben verwendet. |
Fazit
Die Wahl des richtigen Datenverarbeitungssystems hängt letztendlich von Ihren spezifischen Zielen ab.
OLAP kann helfen, den Wert großer Datenmengen zu erschließen, während OLTP Ihnen helfen kann, eine große Anzahl von Transaktionen schnell zu verarbeiten. Traditionelle OLAP-Tools erfordern Expertise in der Datenmodellierung sowie die Zusammenarbeit verschiedener Geschäftsbereiche. OLTP-Systeme hingegen sind geschäftskritisch.
Häufig setzen Organisationen OLAP- und OLTP-Systeme gemeinsam ein. OLAP-Systeme werden zur Analyse von Daten verwendet, die zur Verbesserung von Geschäftsprozessen in OLTP-Systemen beitragen können.
Daher können Sie eines dieser Systeme basierend auf Ihren Datenanalyse- oder Transaktionsanforderungen auswählen. Wenn Sie jedoch beide Funktionalitäten benötigen, ist es am besten, sowohl OLAP als auch OLTP zu verwenden.