Qual a diferença entre OLTP e OLAP?
Segue abaixo, uma breve explicativo, da diferença entre OLTP e OLAP:
OLTP (On-line Transaction Processing) captura as transações de negócios de um sistema e armazena no banco de dados. Esse tipo de base é utilizada em sistemas que registram pequenas transações (INSERT, UPDATE, DELETE) realizadas em tempo real e que ocorrem constantemente e de forma rápida. Os dados também podem ser alterados. Por não salvar histórico dos dados, isso não o qualifica como uma base de dados ideal para ajudar na tomada de decisões. Também é uma base que necessita de backup regularmente, pois caso o banco de dados seja perdido os dados não podem ser reaproveitados.
OLAP (On-line Analitical Process) análise e consolidação de dados, pois é o processamento analítico online dos dados. Tem capacidade de visualizações das informações a partir de muitas perspectivas diferentes, enquanto mantém uma estrutura de dados adequada e eficiente. A visualização é realizada em dados agregados, e não em dados operacionais porque a aplicação OLAP tem por finalidade apoiar os usuários finais a tomar decisões estratégicas. Os dados são apresentados em termos de medidas e dimensão, a maior parte das dimensões é hierárquica.
O nível operacional e o nível administrativo utilizam OLTP (vendas, compra, RH etc.) para operações que ocorrem no dia-dia da empresa.
O nível de conhecimento e o nível estratégico da empresa (os administradores por exemplo) utilizam o OLAP para as tomadas de decisões e assim traçar um planejamento estratégico.
A tabela abaixo resume as principais diferenças entre OLTP e OLAP:
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Área |
OLTP Sistema Online Transaction Processing (Sistema Operacional) |
Sistema OLAP Online Analytical Processing (Data Warehouse) |
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Escala de tempo |
Armazenamentos de dados atuais |
Armazena dados históricos para análise |
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Indexação |
Índices poucos |
Índices mais |
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Normalização |
Totalmente normalizadas |
Parcialmente normalizado |
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Valores armazenados |
Lojas tipicamente codificados dados |
Armazenamentos de dados descritivos |
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Fonte dos dados |
Espalhados entre os diferentes bancos de dados ou DBMS e usando o valor de codificação diferentes esquemas |
Centralizada em data warehouse. Ou em uma coleção de dados orientados a sujeitos marts |
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Finalidade dos dados |
Para controlar e executar tarefas fundamentais do negócio |
Para ajudar no planejamento, resolução de problemas e apoio à decisão |
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O que os dados revelam |
Um instantâneo de processos de negócios em andamento |
Multi-dimensionais pontos de vista de vários tipos de atividades comerciais |
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Inserções e atualizações |
Inserções curtas e rápidas e atualizações iniciadas por usuários finais |
Periódicas empregos de longa duração em lote atualizar os dados |
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Velocidade de processamento |
Normalmente muito rápido |
Depende da quantidade de dados envolvidos; refresca lote de dados e consultas complexas podem levar várias horas, a velocidade de consulta pode ser melhorada através da criação de índices |
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Requisitos de espaço |
Pode ser relativamente pequena, se os dados históricos isarchived |
Maior devido à existência de estruturas de agregação e dados históricos; requer indexa mais de OLTP |
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Modelagem |
Usa o modelo de entidade relacional |
Use Modelo Dimensional (Start e floco de neve esquema) |
Diego Sousa 