OLTP(Online Transaction Processing)

• 운영에서 데이터 및 데이터를 처리하는 방법을 의미한다.
• 복수의 사용자에게서 발생하는 transaction을 DB 서버가 처리, 그 결과를 요청한 사용자에게 돌려주는 과정
• 1개 트랜잭션의 원자성, 무결성을 보장하여 처리하고 결과를 가져올 수 있게 하는 과정

특징

• RDB 기준으로 생각됐으나 NoSQL도 운영계 데이터 성격을 띤다면 OLTP로 분류 가능
• 데이터 처리가 얼마나 정확하고 무결한지가 중요
• 실질적인 데이터의 저장, 삭제, 수정 등의 작업을 의미
• 비교적 작은 규모의 트랜잭션들로 구성
• CRUD 같은 쿼리가 주를 이룸
• 전통 DBMS에서 사용됨
• 데이터 간 구조를 잘 정리하려고 노력

OLAP( Online Analytical Processing )

• 분석계 데이터 및 데이터를 처리하는 방법
• DW, DB에 저장되어 있는 데이터를 분석하여 사용자에게 유의미한 정보를 제공하는 처리 방법
• 기존에 저장되어 있는 데이터를 사용자 요구와 목적에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 개념

특징

• 분석을 통해 BI(Business Intelligence)와 연계하여 특정 지표 추출, 리포트 생산, 의사 결정에 도움
• 이미 저장된 데이터를 바탕으로 어떤 정보를 제공하는지가 중요
• 데이터가 무결, 정확하다는 전재 하에 정보를 어떤 식으로 표현하고 제공하는지를 의미
• 대용량 데이터를 취급
• 통계/집계 등의 복잡한 쿼리들이 주를 이룸
• DW를 구축
• 데이터가 어느 정도 중복되더라도 별 상관이 없으며 많은 데이터 수집 필요

유사점

대용량의 데이터를 저장하고 처리하기 위한 데이터베이스 관리 시스템이다. 원활하기 운영하려면 안정적인 인프라가 필요하다. 둘 다 기존 데이터를 쿼리하거나 새 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있다. 조직의 데이터 기반 의사 결정을 지원한다.

차이점

• OLAP는 집계된 데이터를 분석하는 것이고 OLTP는 데이터베이스 트랜잭션 처리하는 것이다.
• OLAP는 보고서를 생성하고, 복잡한 데이터 분석을 수행하며, 추세를 식별하는데 사용된다. OLTP는 주문을 처리하고 재고를 업데이트하며, 고객 계정을 관리하는 데 사용된다.

데이터 형식 지정

OLAP에는 다차원 데이터 모델이 사용되므로 동일한 데이터를 다양한 각도에서 볼 수 있다. OLTP는 일차원적이고 한 가지 데이터 측면에 중점을 둔다. RDB를 사용해서 데이터를 테이블로 구성한다.

데이터 아키텍처

OLAP는 쓰기보다는 읽기에 우선 순위를 둔다. 대용량 데이터를 기반으로 복잡한 쿼리를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다. 반면 OLTP는 데이터 쓰기에 우선 순위를 둔다. 쓰기 작업이 많은 워크로드에 최적화되어 있으며, 데이터 무결성을 손상시키지 않으면 대용량 트랜잭션 데이터를 잦은 빈도로 업데이트할 수 있다.

참고 문헌 참고 문헌