DBMS의 세부 비교

OLAP와 OLTP는 모두 온라인 처리 시스템이지만 약간 다릅니다. OLAP가 분석 처리 시스템인 반면 OLTP는 트랜잭션 처리 시스템입니다.

데이터 과학에서는 주어진 정보를 사용하기 전에 처리해야 합니다.

OLAP 및 OLTP는 기업과 개인이 주로 사용하는 두 가지 데이터 처리 시스템입니다.

데이터 처리 방법과 목적은 다르지만 중요한 비즈니스 문제를 해결하는 데 똑같이 가치가 있습니다.

DBMS에서 두 처리 시스템은 분석 및 트랜잭션 작업으로 비즈니스를 지원하는 데 필수적인 역할을 합니다.

OLAP과 OLTP의 세부 사항, 장점과 제한 사항, 이러한 시스템 간의 차이점에 대해 알아보겠습니다.

DBMS란?

DBMS(데이터베이스 관리 시스템)는 조직의 전체 데이터를 관리하는 도구입니다. 데이터베이스 엔진은 데이터에 액세스하고, 잠그고, 필요에 따라 수정할 수 있습니다. 데이터베이스 스키마는 데이터베이스의 구조를 설명하는 데 사용됩니다.

DBMS는 여러 사용자가 정확하고 통제된 방식으로 다양한 위치에서 액세스할 수 있도록 모든 데이터에 대한 중앙 집중식 보기를 제공합니다. 최종 사용자가 액세스할 수 있는 데이터와 데이터를 보는 방법을 제한하여 데이터베이스 스키마에 대한 다양한 보기를 제공할 수 있습니다.

또한 DBMS는 물리적 및 논리적 독립성을 제공하여 애플리케이션을 보호하고 사용자가 데이터가 어디에 있는지 알지 못하도록 보호합니다. 데이터베이스의 데이터에 액세스, 생성 및 수정하기 위한 관리되고 일관된 환경을 제공하는 다양한 통합 구성 요소로 구성된 정교한 시스템을 말합니다. 이러한 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 스토리지 엔진
• 메타데이터 카탈로그
• 데이터베이스 접근 언어
• 최적화 엔진
• 쿼리 프로세서
• 잠금 관리자
• 로그 관리자
• 데이터 유틸리티

인기 있는 데이터베이스 관리 시스템 및 모델에는 NoSQL DBMS, 인메모리 DBMS, 클라우드 DBMS, 다중 모델 DBMS, 컬럼 DBMS, NewSQL DBMS 및 RDBMS가 포함됩니다. DBMS 사용의 가장 큰 장점은 애플리케이션 프로그래머와 사용자가 데이터 무결성을 유지하면서 유사한 데이터에 액세스할 수 있다는 것입니다.

OLAP 대 OLTP: 무엇입니까?

OLAP이란 무엇입니까?

OLAP(Online Analytical Processing)는 대용량 데이터에 대한 다차원 분석을 고속으로 수행하는 온라인 처리 시스템입니다. 이러한 유형의 데이터는 데이터 마트, 중앙 집중식 데이터 저장소 또는 데이터 웨어하우스에서 가져옵니다.

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

또한 OLAP 데이터베이스의 핵심인 OLAP 큐브를 사용하면 다차원 데이터를 빠르게 보고, 쿼리 및 분석할 수 있습니다. 여기서 데이터 차원은 특정 데이터세트의 요소라고 할 수 있습니다.

예를 들어 판매 수치에는 연도, 지역, 제품 모델 등과 관련된 다양한 차원이 있습니다.

OLAP 큐브는 관계형 데이터베이스 스키마의 행 및 열 형식을 확장하고 여러 데이터 차원에 계층을 추가합니다. 그런 다음 이 기록 데이터는 눈송이 또는 스타 스키마에 저장됩니다.

OLAP의 예: 전년 대비 재무 마케팅 및 실적 동향, 이전 검색에 따른 Netflix 영화 또는 시리즈 추천, Spotify는 사용자가 원하는 재생 목록을 만들 수 있도록 노래를 분석합니다.

간단히 말해서 OLAP는 대용량 데이터베이스에서 원하는 정보를 추출할 수 있는 기록 데이터를 저장합니다. 이 정보를 사용하여 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

OLAP에서는 트랜잭션이 길기 때문에 필요한 데이터를 처리하는 데 상대적으로 더 많은 시간이 걸립니다. 세 가지 유형의 OLAP 시스템을 찾을 수 있습니다.

• 다차원 데이터베이스에 직접 인덱싱하는 다차원 OLAP
• 관계형 OLAP은 관계형 데이터베이스에 동적으로 저장된 데이터의 다차원 분석을 수행합니다.
• Hybrid OLAP은 관계형 OLAP과 다차원 OLAP의 조합으로 데이터 용량과 처리 능력을 결합하기 위해 개발되었습니다.

OLTP란 무엇입니까?

OLTP(Online Transactional Processing)는 인터넷을 통해 서로 다른 사람들이 다양한 데이터베이스 트랜잭션을 실행할 수 있도록 하는 온라인 처리 시스템입니다. ATM에서 매장 구매 및 예약에 이르기까지 OLTP 시스템은 일상적인 거래의 이면에 있습니다.

금융 거래 외에도 문자 메시지 및 비밀번호 변경과 같은 비금융 거래를 주도합니다. OLTP는 다음과 같은 관계형 데이터베이스를 사용합니다.

• 동일한 데이터에 대한 다중 사용자 액세스 가능
• 많은 수의 단순 트랜잭션(일반적으로 업데이트, 데이터 삭제 및 삽입)을 처리합니다.
• 신속한 검색, 쿼리 및 검색을 위한 데이터 세트 제공
• 밀리초 단위로 계산된 응답 시간으로 신속한 처리 지원
• 지속적인 증분 백업으로 연중무휴 24시간 사용 가능

또한 많은 조직에서 OLTP 소프트웨어 시스템을 사용하여 OLAP 시스템에 대한 정보를 제공합니다. 간단히 말해서, 이 둘의 조합은 오늘날의 데이터 중심 세계에서 유익합니다.

ATM의 예를 들어 이것을 이해합시다. 부부가 은행에 공동 계좌를 가지고 있다고 가정합니다. 어느 날 둘 다 동시에 다른 ATM에 도달하여 공동 계좌에 있는 총액을 인출하려고 합니다.

일반적으로 손이 빠른 사람이 먼저 돈을 인출합니다. 이 경우 OLTP 소프트웨어 시스템은 인출 금액이 은행의 현재 금액보다 적은지 확인합니다. 따라서 여기서 요점은 OLTP 시스템이 데이터 분석보다 트랜잭션 우위를 위해 설계되었다는 것입니다.

OLAP 대 OLTP: 작동 원리

OLAP는 어떻게 작동합니까?

OLAP는 다양한 데이터 소스에서 수집된 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 데이터를 정리하고 데이터 큐브로 구성합니다. 모든 OLAP 큐브에는 지리적 판매 지역, 기간, 고객 등과 같은 다양한 차원으로 분류되고 차원 테이블에 의해 파생된 데이터가 포함됩니다.

데이터는 구성원이 필요한 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 계층적으로 구성됩니다. 데이터 큐브는 쿼리 시간을 향상시키기 위해 차원에서 미리 요약됩니다. 분석가는 다차원 데이터베이스에 대해 5가지 유형의 분석 작업을 수행합니다.

• 롤업
• 드릴다운
• 일부분
• 주사위
• 피벗

그러면 OLAP 시스템은 특정 기간 동안 서부 지역에서 특정 가격으로 판매된 제품과 같은 차원 교차를 찾아 데이터를 표시합니다.

OLTP는 어떻게 작동합니까?

OLTP 시스템에는 트랜잭션 정보를 가져오고, 데이터를 처리하고, 새로운 입력을 보여주기 위해 백엔드 데이터베이스를 업데이트하는 작업이 포함됩니다. 응용 프로그램은 복잡하지만 이러한 업데이트에는 몇 가지 데이터베이스 레코드가 포함됩니다.

관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 OLTP를 제어하고 관리합니다. OLTP는 고속 응답 시간을 지원하면서 여러 업데이트 및 쿼리를 처리할 데이터베이스가 필요합니다. 이는 RDBMS가 OLTP 시스템에 적합한 옵션임을 의미합니다.

또한 OLTP는 은행 창구 및 출납원을 포함하여 프런트 엔드 작업자가 생성하는 데이터베이스 트랜잭션을 실행하는 데 사용됩니다. 전자 상거래, 여행 및 온라인 뱅킹과 같은 고객 셀프 서비스 앱도 온라인 데이터베이스 트랜잭션을 생성합니다.

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

OLAP 대 OLTP: 특성

OLAP의 특징

OLAP의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• OLAP를 사용하면 비즈니스 소유자가 데이터를 논리적이고 차원적으로 볼 수 있습니다.
• 다중 사용자 지원 제공
• 프런트 엔드와 데이터 웨어하우스 간의 중재자 역할
• 결과는 데이터 소스와 별도로 저장됩니다.
• 균일한 문서화 성능 제공
• 결측값과 0값을 구별할 수 있음
• 누락된 값을 무시하고 올바른 값을 계산합니다.
• 사용자를 위한 복잡한 분석 및 대화형 쿼리 용이
• 복잡한 비교 및 ​​계산을 수행할 수 있는 능력을 제공할 수 있습니다.
• 결과를 그래프와 차트로 표시합니다.

OLTP의 특징

OLTP 기반 앱은 다양한 기능과 특성을 가지고 있습니다. 일부는 다음과 같습니다.

• 잦은 데이터 수정
• 빠른 쿼리, 검색 및 검색을 위한 색인화된 데이터 세트
• 밀리초 단위로 측정되는 더 빠른 응답 시간
• 트랜잭션에는 소량의 데이터와 함께 몇 개의 데이터베이스 레코드가 포함됩니다.
• 데이터에 액세스하는 대량의 동시 사용자 수용 가능
• 데이터 트랜잭션은 특정 순서로 발생하며 사용자는 그 안에 있는 데이터를 변경할 수 없습니다.
• 삽입, 삭제, 단순 쿼리 및 데이터 업데이트를 포함한 단순 트랜잭션 포함
• 높은 데이터 가용성

OLAP 대 OLTP: 용도

OLAP의 사용

많은 비즈니스 회사는 참여, 재무, 시장 및 판매와 같은 데이터에 대한 통찰력을 위해 OLAP 시스템을 사용할 수 있습니다. OLAP 시스템의 일부 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 판매 보고
• 예측
• 예산 책정
• 경영보고
• 마케팅
• 공정 관리

OLTP의 사용

OLTP 소프트웨어 시스템은 다양한 시장에서 사용되고 있습니다. 그것들은 다음과 같습니다:

• 온라인 뱅킹
• 문자 메시지 전송
• 온라인 구매
• 주문 입력
• 콜센터 직원 보기
• 고객 세부정보 업데이트
• 설문 조사 결과를 기록하는 텔레마케터
• 항공권 예약

OLAP 대 OLTP: 이점

OLAP의 이점

OLAP는 기업이 비즈니스 영업, 마케팅, 프로세스 및 참여에 대한 지식을 향상시키는 데 유용한 도구입니다. 더 많은 데이터가 있으면 기업이 더 정확한 결정을 내릴 수 있습니다. OLAP 사용의 몇 가지 이점에 대해 논의해 보겠습니다.

• 더 큰 통찰력
• 신뢰할 수 있는 데이터
• 임시 보고
• 빠른 접근
• 다차원 데이터
• 고속 데이터 처리
• 집계 및 세부 정보
• 익숙한 비즈니스 표현
• ‘만약에’ 시나리오
• 거의 평평한 학습 곡선
• 비즈니스 중심 계산
• 셀프 서비스 보고
• 유연성
• 신뢰할 수 있는 계산

OLTP의 이점

이점은 다음과 같습니다.

• 원자성
• 동시성
• 사용성 향상
• 고속
• 완벽한 비즈니스 통찰력
• 단일 플랫폼
• 대규모 데이터베이스 지원
• 확장된 고객 기반
• 보안 제한
• 일관성
• 데이터 분할을 통한 손쉬운 데이터 조작
• OLAP와 같은 다른 데이터베이스의 피더 역할을 합니다.
• 상위 수준에서 의사 결정 가능
• 사용자 친화적이고 편리한 거래
• 신규 고객 유치로 고객층 확대

OLAP 대 OLTP: 제한 사항

OLAP의 한계

많은 장점에도 불구하고 OLAP 시스템에도 한계가 있습니다. 첫 번째는 많은 사용자에게 덜 매력적으로 보인다는 것입니다. 기타 제한 사항은 다음과 같습니다.

• 고비용
• 잠재적 위험
• 열악한 계산 능력
• OLAP는 관계형입니다.
• 항상 사전 모델링이 필요합니다.
• 추상 모델
• 얕은 대화형 분석
• IT 의존도 높음
• 더 느릴 수 있음

OLTP의 한계

OLAP와 마찬가지로 OLTP 시스템에도 관리 및 설계 시스템을 기반으로 하는 몇 가지 문제 또는 단점이 있습니다. 이러한 제한 사항은 다음과 같습니다.

• 데이터 사일로 및 과부하
• 제한된 분석
• 중소기업의 특정 어려움
• 하드웨어 관련 단점
• 시스템에서 하드웨어 오류가 발생하면 온라인 트랜잭션이 영향을 받습니다.
• 적은 수의 쿼리 및 업데이트
• 목록을 유지하려면 직원이 그룹으로 작업해야 합니다.
• 침입자와 해커에 더 취약
• 서버 장애가 발생하면 많은 양의 데이터가 영구적으로 지워져 여러 면에서 비즈니스에 영향을 미칠 수 있습니다.

OLAP 대 OLTP: 차이점

두 온라인 처리 시스템의 주요 차이점은 목적, 즉 분석과 거래입니다. 각 시스템은 그에 따라 작동하도록 최적화되어 실시간으로 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

OLAP는 복잡한 데이터 분석을 수행하도록 설계되었으며 데이터 과학자, 지식 근로자 및 비즈니스 분석가가 사용합니다. 반면에 OLTP는 많은 거래를 처리하도록 설계되었으며 은행 창구 직원, 계산원 및 호텔 데스크 직원과 같은 일선 작업자가 사용합니다.

아래 표에서 OLAP과 OLTP의 주요 차이점을 살펴보겠습니다.

매개변수OLAPOLTPData Source다른 데이터베이스의 기록 데이터로 구성됩니다. 또는 다른 OLTP 데이터베이스를 데이터 소스로 사용한다고 말할 수 있습니다. 현재 운영 데이터로 구성되어 있습니다.Focus 복잡한 분석을 위한 정보를 추출할 수 있습니다. 쿼리에는 비즈니스 결정을 내리기 위해 많은 수의 레코드가 포함되는 경우가 많습니다. 데이터베이스에서 간단한 업데이트, 삭제 및 삽입에 이상적입니다. 여기에서 쿼리에는 하나 또는 몇 개의 레코드가 포함됩니다. 특성 사용자가 스프레드시트를 사용하여 보기를 만들 수 있습니다. 방대한 양의 데이터가 특징입니다. 생성 및 유지 관리가 쉽고 간단합니다. 그것은 많은 수의 온라인 거래가 특징입니다. 거래 거래 거래는 덜 빈번하지만 더 깁니다. 거래는 매우 빈번하고 빠르며 짧습니다. Query 데이터의 양이 많기 때문에 상대적으로 느립니다. 쿼리는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 쿼리는 매우 빠르게 작동합니다. 무결성 데이터 무결성은 데이터베이스가 자주 수정되지 않기 때문에 문제입니다. 항상 데이터 무결성 제약 조건을 유지해야 합니다. 시간 복잡한 질의의 처리 시간이 길다. 질의가 간단하기 때문에 OLAP에 비해 빠르다. 정규화 테이블이 정규화되지 않았습니다. 테이블이 정규화되었습니다. 작업 최대 읽기 및 거의 쓰기 작업이 모두 수행됩니다. 쓰기 및 읽기 작업 모두입니다. 디자인주제에 중점을 두고 설계되었습니다. 응용 프로그램에 중점을 두고 설계되었습니다. 공간 요구사항 일반적으로 큼 때문에 큰 데이터 세트. 일반적으로 기록 데이터를 보관하는 경우 작습니다. 생산성데이터 분석가, 경영진 및 비즈니스 관리자의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 최종 사용자의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 백업 및 복구손실된 데이터는 OLTP 데이터베이스에서 검색할 수 있습니다. 법적 요구 사항을 충족하고 비즈니스 연속성을 보장하려면 정기적인 백업이 필요합니다. ProcessIt은 정기적으로 사용되는 데이터에 대해 빠른 결과를 제공합니다. 쿼리에 대한 빠른 응답을 보장합니다. 사용자 수는 수천 명의 사용자를 허용합니다. 수백 명의 사용자를 허용합니다. 사용자 유형 이상적인 사용자는 데이터 과학자, CEO, 관리자, 최고 경영진 및 전체 데이터에 대한 자세한 통찰력이 필요한 기타입니다. 사무원, DBA, 데이터베이스 담당자 등 필수 정보가 필요한 사용자는 이상적인 사용자입니다.Application 주제 지향적이며 분석, 데이터 마이닝 등에 사용됩니다. 응용 지향적이며 비즈니스 작업에 사용됩니다.

결론

올바른 데이터 처리 소프트웨어 시스템을 선택하는 것은 궁극적으로 귀하의 목표에 달려 있습니다.

OLAP는 많은 양의 데이터에서 가치를 발견하는 데 도움이 될 수 있고 OLTP는 많은 수의 트랜잭션을 빠르게 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기존 OLAP 도구에는 데이터 모델링 전문 지식과 함께 여러 사업부 간의 협력이 필요합니다. 반면에 OLTP 시스템은 비즈니스에 매우 중요합니다.

많은 경우 조직에서 OLAP 및 OLTP 시스템을 함께 사용합니다. 즉, OLAP 시스템은 OLTP 시스템에서 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 데이터를 분석하는 데 사용됩니다.

따라서 데이터 분석 또는 트랜잭션 요구 사항에 따라 둘 중 하나를 선택할 수 있습니다. 그러나 두 기능이 모두 필요한 경우 OLAP와 OLTP를 모두 사용하는 것이 가장 좋습니다.