DBMS의 세부 비교

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온라인 처리 시스템에는 OLAP와 OLTP 두 가지 주요 유형이 존재하지만, 이들은 서로 다른 목적을 수행합니다. OLAP는 분석 중심의 시스템인 반면, OLTP는 트랜잭션 처리에 특화되어 있습니다.

데이터 과학 분야에서는 데이터가 사용되기 전에 반드시 처리 과정을 거쳐야 합니다.

OLAP와 OLTP는 기업과 개인 모두가 광범위하게 사용하는 대표적인 데이터 처리 시스템입니다.

데이터를 다루는 방식과 목표는 다르지만, 두 시스템 모두 중요한 비즈니스 과제를 해결하는 데 동등한 가치를 지닙니다.

DBMS 환경에서 이 두 처리 시스템은 분석 작업과 트랜잭션 작업을 통해 기업 운영을 지원하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다.

이제 OLAP와 OLTP의 세부 사항, 각각의 장단점, 그리고 두 시스템 간의 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.

DBMS란 무엇인가?

DBMS(데이터베이스 관리 시스템)는 조직의 모든 데이터를 효율적으로 관리하는 데 필요한 도구입니다. 데이터베이스 엔진은 데이터에 대한 접근, 데이터 잠금, 필요에 따른 데이터 변경 등을 가능하게 합니다. 또한 데이터베이스 스키마는 데이터베이스의 구조를 명확히 정의하는 데 사용됩니다.

DBMS는 여러 사용자가 정확하고 제어된 방식으로 여러 위치에서 데이터에 접근할 수 있도록, 모든 데이터에 대한 중앙 집중식 관점을 제공합니다. 또한 최종 사용자가 접근할 수 있는 데이터와 데이터 표시 방식을 제한하여, 데이터베이스 스키마에 대한 다양한 시각을 제공할 수 있습니다.

더불어, DBMS는 물리적 및 논리적 데이터 독립성을 제공함으로써 애플리케이션을 보호하고, 사용자가 실제 데이터 저장 위치를 알 필요 없도록 합니다. DBMS는 데이터베이스 내의 데이터 접근, 생성, 수정을 위한 관리되고 일관된 환경을 제공하는 여러 통합 구성 요소로 구성된 정교한 시스템입니다. 이러한 구성 요소에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

  • 저장 엔진
  • 메타데이터 카탈로그
  • 데이터베이스 접근 언어
  • 최적화 엔진
  • 쿼리 처리기
  • 잠금 관리자
  • 로그 관리자
  • 데이터 유틸리티

널리 사용되는 데이터베이스 관리 시스템 및 모델에는 NoSQL DBMS, 인메모리 DBMS, 클라우드 DBMS, 다중 모델 DBMS, 컬럼 DBMS, NewSQL DBMS, 그리고 RDBMS 등이 있습니다. DBMS 사용의 가장 큰 이점은 애플리케이션 프로그래머와 사용자가 데이터 무결성을 유지하면서 동일한 데이터에 접근할 수 있다는 점입니다.

OLAP와 OLTP: 정의 및 비교

OLAP란 무엇인가?

OLAP(온라인 분석 처리)는 대량의 데이터를 기반으로 다차원 분석을 신속하게 수행하는 온라인 처리 시스템입니다. 이러한 데이터는 데이터 마트, 중앙 데이터 저장소 또는 데이터 웨어하우스에서 가져옵니다.

OLAP 시스템은 복잡한 분석 계산, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 마이닝, 예산 책정, 판매 예측, 재무 분석과 같은 비즈니스 보고 기능에 매우 적합합니다.

OLAP 데이터베이스의 핵심인 OLAP 큐브를 활용하면 다차원 데이터를 빠르게 탐색하고, 쿼리하고, 분석할 수 있습니다. 여기서 데이터 차원은 특정 데이터 세트의 구성 요소로 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 매출 수치에는 연도, 지역, 제품 모델 등 다양한 차원이 관련되어 있습니다.

OLAP 큐브는 관계형 데이터베이스 스키마의 행과 열 형식을 확장하고 여러 데이터 차원에 계층 구조를 추가합니다. 이렇게 구성된 기록 데이터는 스노우플레이크 스키마 또는 스타 스키마 형태로 저장됩니다.

OLAP의 대표적인 예로는 전년 대비 재무 마케팅 및 실적 동향 분석, 사용자의 이전 검색 기록을 기반으로 한 넷플릭스 영화 또는 시리즈 추천, 사용자가 맞춤형 재생 목록을 만들 수 있도록 노래를 분석하는 스포티파이 등이 있습니다.

간단히 말해, OLAP는 대용량 데이터베이스에서 필요한 정보를 추출하는 데 사용되는 기록 데이터를 저장합니다. 이 정보를 바탕으로 보다 효과적인 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

OLAP에서는 트랜잭션 처리 시간이 비교적 길기 때문에, 필요한 데이터를 처리하는 데 더 많은 시간이 소요됩니다. OLAP 시스템은 주로 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다:

  • 다차원 데이터베이스에 직접 색인화하는 다차원 OLAP
  • 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터의 다차원 분석을 수행하는 관계형 OLAP
  • 관계형 OLAP와 다차원 OLAP의 장점을 결합하여 데이터 용량과 처리 능력을 향상시킨 하이브리드 OLAP

OLTP란 무엇인가?

OLTP(온라인 트랜잭션 처리)는 인터넷을 통해 여러 사용자가 다양한 데이터베이스 트랜잭션을 실행할 수 있도록 지원하는 온라인 처리 시스템입니다. ATM에서의 거래부터 매장 구매, 온라인 예약까지, OLTP 시스템은 일상적인 거래의 핵심 역할을 담당합니다.

금융 거래 외에도 문자 메시지 전송, 비밀번호 변경과 같은 비금융 거래를 처리합니다. OLTP는 일반적으로 다음과 같은 특징을 가진 관계형 데이터베이스를 사용합니다.

  • 동일한 데이터에 대해 여러 사용자의 접근을 허용
  • 수많은 단순 트랜잭션(일반적으로 업데이트, 데이터 삭제, 데이터 삽입) 처리
  • 신속한 검색, 쿼리 및 탐색을 위한 데이터 세트 제공
  • 밀리초 단위의 응답 시간으로 빠른 처리 지원
  • 지속적인 증분 백업을 통해 연중무휴 24시간 운영

많은 조직에서 OLTP 소프트웨어 시스템을 활용하여 OLAP 시스템에 필요한 정보를 제공합니다. 이 두 시스템의 조합은 오늘날 데이터 중심 환경에서 매우 유용합니다.

ATM 사용 사례를 통해 이를 이해해 보겠습니다. 부부가 공동 계좌를 보유하고 있다고 가정해 봅시다. 어느 날, 둘 다 서로 다른 ATM에서 동시에 계좌에 있는 돈을 인출하려고 시도합니다.

일반적으로 가장 먼저 돈을 인출하는 사람이 거래를 완료합니다. 이때 OLTP 소프트웨어 시스템은 인출 금액이 은행 계좌의 잔액보다 적은지 확인합니다. 즉, OLTP 시스템은 데이터 분석보다 트랜잭션 처리를 우선시하도록 설계되었다는 점이 핵심입니다.

OLAP와 OLTP: 작동 방식

OLAP의 작동 원리

OLAP는 다양한 데이터 소스에서 수집된 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장합니다. 저장된 데이터는 정제 과정을 거쳐 데이터 큐브 형태로 조직화됩니다. 모든 OLAP 큐브는 지리적 판매 지역, 시간, 고객 등의 다양한 차원으로 분류되고, 이러한 차원은 차원 테이블에서 파생됩니다.

데이터는 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 계층적으로 구성됩니다. 데이터 큐브는 쿼리 속도를 높이기 위해 차원에 따라 미리 요약되어 저장됩니다. 분석가들은 다차원 데이터베이스를 대상으로 롤업, 드릴다운, 슬라이싱, 다이싱, 피벗의 5가지 유형의 분석 작업을 수행합니다.

이러한 분석 작업을 통해 OLAP 시스템은 특정 기간 동안 서부 지역에서 특정 가격으로 판매된 제품과 같은 차원의 교차점을 찾아 데이터를 표시합니다.

OLTP의 작동 원리

OLTP 시스템은 트랜잭션 정보를 획득하고, 데이터를 처리하며, 백엔드 데이터베이스를 업데이트하여 새로운 입력을 반영합니다. 이러한 과정은 복잡하지만, 업데이트에 포함되는 데이터베이스 레코드 수는 일반적으로 적습니다.

관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 OLTP를 제어하고 관리합니다. OLTP는 빠른 응답 시간을 보장하면서 수많은 업데이트 및 쿼리를 처리할 수 있는 데이터베이스를 필요로 합니다. 이러한 이유로 RDBMS는 OLTP 시스템에 가장 적합한 선택입니다.

OLTP는 은행 창구 직원, 매장 계산원과 같은 프런트엔드 작업자가 생성하는 데이터베이스 트랜잭션을 처리하는 데 사용됩니다. 또한 전자 상거래, 여행, 온라인 뱅킹과 같은 고객 셀프 서비스 애플리케이션도 온라인 데이터베이스 트랜잭션을 생성합니다.

일반적으로 온라인 트랜잭션 처리 시스템은 애플리케이션 계층, 데이터 계층, 프레젠테이션 계층으로 구성된 3계층 아키텍처를 사용합니다.

OLAP와 OLTP: 주요 특징

OLAP의 특징

OLAP의 주요 기능은 다음과 같습니다:

  • 비즈니스 사용자가 데이터를 논리적이고 다차원적으로 볼 수 있도록 지원
  • 다중 사용자 환경 지원
  • 프런트엔드와 데이터 웨어하우스 사이의 중재자 역할
  • 결과는 데이터 원본과 별도로 저장
  • 일관된 문서화 성능 제공
  • 결측값과 0 값을 명확히 구분
  • 누락된 값을 무시하고 정확한 값 계산
  • 사용자를 위한 복잡한 분석 및 대화형 쿼리 지원
  • 복잡한 비교 및 계산 기능 제공
  • 그래프와 차트를 통해 결과 시각화

OLTP의 특징

OLTP 기반 애플리케이션은 다양한 기능과 특징을 갖습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

  • 잦은 데이터 수정
  • 빠른 쿼리, 검색 및 탐색을 위한 인덱싱된 데이터 세트
  • 밀리초 단위의 빠른 응답 시간
  • 트랜잭션은 적은 양의 데이터와 관련된 소수의 데이터베이스 레코드를 포함
  • 많은 수의 동시 사용자 접속 지원
  • 데이터 트랜잭션은 특정 순서로 진행되며, 사용자는 데이터 변경 불가
  • 데이터 삽입, 삭제, 단순 쿼리, 데이터 업데이트와 같은 단순 트랜잭션 포함
  • 높은 데이터 가용성

OLAP와 OLTP: 활용 분야

OLAP의 활용 분야

많은 기업이 참여도, 재무, 시장 및 판매 관련 데이터에 대한 통찰력을 얻기 위해 OLAP 시스템을 사용합니다. OLAP 시스템의 주요 활용 분야는 다음과 같습니다:

  • 판매 보고
  • 예측
  • 예산 책정
  • 경영 보고
  • 마케팅 분석
  • 프로세스 관리

OLTP의 활용 분야

OLTP 소프트웨어 시스템은 다양한 산업 분야에서 활용됩니다. 주요 활용 사례는 다음과 같습니다:

  • 온라인 뱅킹
  • 문자 메시지 전송
  • 온라인 구매
  • 주문 입력
  • 콜센터 직원의 고객 정보 확인
  • 고객 세부 정보 업데이트
  • 텔레마케터의 설문 조사 결과 기록
  • 항공권 예약

OLAP와 OLTP: 장점

OLAP의 장점

OLAP는 기업이 영업, 마케팅, 프로세스 및 고객 참여에 대한 지식을 향상시키는 데 매우 유용한 도구입니다. 풍부한 데이터는 기업이 보다 정확한 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. OLAP 사용의 주요 장점은 다음과 같습니다:

  • 심층적인 통찰력 확보
  • 신뢰할 수 있는 데이터
  • 임시 보고 기능
  • 빠른 데이터 접근
  • 다차원 데이터 분석
  • 빠른 데이터 처리
  • 데이터 집계 및 세분화
  • 익숙한 비즈니스 표현
  • ‘만약에’ 시나리오 분석
  • 짧은 학습 곡선
  • 비즈니스 중심 계산
  • 셀프 서비스 보고
  • 높은 유연성
  • 신뢰할 수 있는 계산

OLTP의 장점

OLTP 시스템의 주요 장점은 다음과 같습니다:

  • 원자성 보장
  • 높은 동시성 지원
  • 향상된 사용성
  • 빠른 처리 속도
  • 종합적인 비즈니스 통찰력 제공
  • 단일 플랫폼 사용
  • 대규모 데이터베이스 지원
  • 확장된 고객 기반
  • 보안 제한
  • 데이터 일관성 유지
  • 데이터 분할을 통한 쉬운 데이터 조작
  • OLAP와 같은 다른 데이터베이스에 정보 제공
  • 고위 의사 결정 지원
  • 사용자 친화적이고 편리한 트랜잭션 처리
  • 신규 고객 유치를 통한 고객 기반 확장

OLAP와 OLTP: 한계점

OLAP의 한계점

다양한 장점에도 불구하고 OLAP 시스템에는 몇 가지 제한점이 존재합니다. 첫째, 많은 사용자에게 접근성이 떨어질 수 있습니다. 다른 제한점은 다음과 같습니다:

  • 높은 비용
  • 잠재적인 보안 위험
  • 열악한 계산 성능
  • OLAP는 관계형 데이터에 의존
  • 데이터 모델링이 항상 필요
  • 추상적인 데이터 모델
  • 제한적인 대화형 분석
  • 높은 IT 의존도
  • 처리 속도가 느릴 수 있음

OLTP의 한계점

OLAP와 마찬가지로 OLTP 시스템도 관리 및 설계 방식에 따라 몇 가지 문제점 또는 단점을 가지고 있습니다. 주요 제한점은 다음과 같습니다:

  • 데이터 사일로 및 과부하 문제
  • 제한적인 분석 기능
  • 중소기업에서의 구현 어려움
  • 하드웨어 관련 단점
  • 시스템 하드웨어 오류 발생 시 온라인 트랜잭션에 영향
  • 적은 수의 쿼리 및 업데이트 처리
  • 데이터 목록 유지를 위해 그룹 협업 필요
  • 침입자 및 해커에 취약
  • 서버 장애 발생 시 데이터 손실 가능성 및 비즈니스 영향

OLAP와 OLTP: 주요 차이점

두 온라인 처리 시스템의 가장 큰 차이점은 목적, 즉 분석(OLAP)과 트랜잭션 처리(OLTP)에 있습니다. 각 시스템은 실시간으로 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 각각의 목적에 맞게 최적화되어 있습니다.

OLAP는 복잡한 데이터 분석을 수행하도록 설계되었으며, 데이터 과학자, 지식 근로자, 비즈니스 분석가가 주로 사용합니다. 반면 OLTP는 대량의 트랜잭션을 처리하도록 설계되었으며, 은행 창구 직원, 매장 계산원, 호텔 데스크 직원과 같은 일선 작업자가 주로 사용합니다.

아래 표에서 OLAP와 OLTP의 주요 차이점을 비교해 보겠습니다.

매개변수 OLAP OLTP
데이터 소스 과거 데이터로 구성, 다른 OLTP 데이터베이스를 데이터 소스로 활용 현재 운영 데이터로 구성
주요 목표 복잡한 분석을 위한 정보 추출, 다수의 레코드를 포함하는 쿼리 간단한 업데이트, 삭제 및 삽입, 소수의 레코드를 포함하는 쿼리
특징 사용자가 스프레드시트와 유사한 방식으로 뷰를 생성, 대량의 데이터 생성 및 유지 관리 용이, 수많은 온라인 트랜잭션 처리
트랜잭션 빈도 낮지만 트랜잭션 시간 길다 빈도 높고 트랜잭션 시간이 짧다
쿼리 데이터 양이 많아 처리 속도 비교적 느림, 수시간 소요 가능 쿼리 처리 속도 매우 빠름
데이터 무결성 데이터 수정 빈도 낮아 유지하기 어려운 경우 존재 데이터 무결성 제약 조건 항상 유지해야 함
처리 시간 복잡한 쿼리 처리 시간 길다 쿼리가 단순하여 OLAP에 비해 빠름
정규화 테이블 비정규화 테이블 정규화
작업 읽기 작업 위주 읽기 및 쓰기 작업 모두 수행
디자인 주제 중심 설계 응용 프로그램 중심 설계
공간 요구 사항 대용량 데이터로 인해 일반적으로 큼 과거 데이터 보관 시 일반적으로 작음
생산성 데이터 분석가, 관리자 및 경영진의 생산성 향상 최종 사용자 생산성 향상
백업 및 복구 손실된 데이터는 OLTP에서 복구 가능, 법적 요구 사항 및 비즈니스 연속성 보장 위해 정기 백업 필요 정기 백업 및 빠른 복구
처리 과정 자주 사용되는 데이터에 대한 빠른 결과 제공 쿼리에 대한 빠른 응답 제공
사용자 수 수천 명의 사용자 지원 수백 명의 사용자 지원
사용자 유형 데이터 과학자, CEO, 관리자 등, 전체 데이터에 대한 심층적인 통찰력이 필요한 사용자 사무직, DBA, 데이터베이스 관리자 등, 필수 정보가 필요한 사용자
응용 분야 주제 중심, 분석, 데이터 마이닝 등에 활용 응용 프로그램 중심, 비즈니스 운영 작업에 활용

결론

적합한 데이터 처리 소프트웨어 시스템을 선택하는 것은 최종적으로 목표에 따라 결정됩니다.

OLAP는 대량의 데이터에서 의미 있는 가치를 발견하는 데 도움이 될 수 있으며, OLTP는 수많은 트랜잭션을 신속하게 처리하는 데 유용합니다. 기존 OLAP 도구는 데이터 모델링 전문 지식과 여러 부서 간의 협력을 필요로 합니다. 반면 OLTP 시스템은 비즈니스 운영에 필수적인 역할을 수행합니다.

많은 조직에서 OLAP 시스템과 OLTP 시스템을 함께 사용합니다. 즉, OLAP 시스템은 OLTP 시스템에서 수집된 데이터를 분석하여 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 활용됩니다.

따라서 데이터 분석 또는 트랜잭션 요구 사항에 따라 두 가지 시스템 중 하나를 선택할 수 있습니다. 하지만 두 기능 모두 필요하다면 OLAP와 OLTP를 모두 함께 사용하는 것이 최적의 선택입니다.