Présentation
OLTP et OLAP sont des systèmes de traitement en ligne qui aident à transformer les données en informations. OLTP traite les transactions de données , tandis qu'OLAP s'occupe de l'analyse des données . Bien qu'il existe des différences, l'idée principale est d'utiliser les deux processus pour former une architecture d'entrepôt de données stable.
Cet article explique les principales différences entre les systèmes OLTP et OLAP et comment utiliser les deux lors du traitement des données.
OLTP et OLAP :définitions
La première étape pour comprendre la principale différence entre les systèmes OLTP et OLAP consiste à savoir comment définir chacun. Les définitions aident également à décrire les principales caractéristiques de chaque système de traitement.
OLTP (traitement des transactions en ligne)
OLTP est l'abréviation de Traitement des transactions en ligne . Le système fournit des données à un serveur de stockage dédié directement à partir de la source. Les principales caractéristiques d'OLTP sont :
- Traitement fréquent des requêtes . L'insertion, la mise à jour et la suppression de données sont des tâches quotidiennes dans une base de données OLTP.
- Transactions rapides . Le système traite en permanence des transactions courtes et fréquentes pour rester à jour avec les informations les plus récentes.
- Intégrité des données . En cas d'échec, les segments de restauration sont cruciaux pour maintenir l'intégrité et la cohérence des données. La stabilité du flux d'informations est possible grâce à la normalisation de la base de données jusqu'au moins à la troisième forme normale (3NF).
Dans l'ensemble, la conception du système OLTP offre une réponse immédiate aux processus métier simples et aux demandes des utilisateurs via une base de données relationnelle.
OLAP (traitement analytique en ligne)
OLAP est l'abréviation de Traitement analytique en ligne . La méthode prend les données collectées par un système OLTP et les prépare à des fins d'analyse. Les principales caractéristiques d'un système OLAP sont :
- Volume de requêtes réduit . La sélection de données multidimensionnelles est une tâche courante dans une base de données OLAP.
- Transactions complexes . Le système gère les données historiques et s'attaque aux tâches analytiques en gros volumes. L'accent est mis sur l'exécution rapide de requêtes complexes pour les processus décisionnels.
- Vitesse des requêtes . Les techniques de dénormalisation des bases de données permettent d'améliorer la vitesse des requêtes avec les bases de données OLAP. Bien que la récupération des informations soit rapide, des incohérences de données sont présentes.
Le système OLAP fournit des réponses rapides aux charges de travail complexes et multidimensionnelles généralement nécessaires dans un entrepôt de données.
OLTP et OLAP : comparaison
OLTP et OLAP sont différents en termes de fonctionnalités. Les systèmes de base de données OLAP sont devenus plus populaires avec l'essor du Big Data et de l'analyse. Les deux systèmes fonctionnent mieux lorsqu'ils sont connectés via la couche ETL (extraction, transformation, chargement).
Le tableau ci-dessous présente les principales différences entre les deux techniques de traitement :
| OLTP | OLAP | |
|---|---|---|
| Représente | Traitement transactionnel en ligne | Traitement analytique en ligne |
| Fonctionnalité | Modifie et écrit souvent des données | Interroge les données, écrit rarement |
| Fonctionnalité principale | Faible latence | Haut débit |
| Requêtes | INSERT , UPDATE , DELETE | SELECT |
| Complexité des requêtes | Simple et standardisé | Complexe et spécialisé |
| Normalisation | Normalisé | Non normalisé ou dénormalisé |
| Architecture de base de données | Traditionnel | Entrepôt de données |
| Conception | Orienté vers l'industrie | Orienté sujet |
| Intégrité | Fréquemment modifié et maintenu | Pas souvent modifié ou entretenu |
| Redondance des données | Faible | Élevé |
| Disponibilité | Haute disponibilité | Faible disponibilité |
| Taille de stockage | Petit si les données sont archivées | Grands serveurs de bases de données |
| Nombre d'utilisateurs | Des milliers | Des centaines |
| Productivité | Objectifs à court terme et quotidiens | Objectifs à long terme |
| Métrique de performance | Débit des transactions | Débit des requêtes |
| Temps de réponse | Millisecondes | Des secondes à des minutes |
| Utilisé pour | Tâches commerciales de base en gros volumes | Planification, tâches analytiques, prise de décision |
| Utilisé par | Commis, administrateurs et secteurs critiques pour les données | Scientifiques des données, marketing et secteurs décisionnels |
| Audience | Informations axées sur le marché | Informations orientées client |
Cas d'utilisation OLTP
Les systèmes OLTP se trouvent dans presque tous les systèmes destinés aux consommateurs. Certains des cas d'utilisation quotidiens du traitement transactionnel sont :
- GAB et services bancaires en ligne . Les retraits et les paiements financiers quotidiens représentent des transactions quotidiennes simples prises en charge par les systèmes OLTP.
- Traitement des paiements. Les paiements en ligne et en magasin sont des processus transactionnels, qu'il s'agisse d'une carte de débit ou de crédit.
- Réservation en ligne . Tout système de réservation, de billetterie et de réservation nécessite des méthodes et des spécifications OLTP.
- Tenue de registres . Qu'il s'agisse de dossiers médicaux, éducatifs, de contrôle des stocks ou d'un système de billetterie de service client, la tenue de dossiers est un processus qui nécessite une gestion rapide.
Cas d'utilisation OLAP
Un système OLAP se trouve dans chaque branche d'activité qui bénéficie de l'analyse des données. Le traitement analytique est fréquemment utilisé dans :
- Analyse des tendances . Les systèmes OLAP facilitent la prise de décision grâce à l'analyse statistique des tendances dans de nombreux secteurs, de la santé à la vente au détail.
- Comportement du client . Différentes dimensions des informations sur les clients, telles que les données géographiques ou démographiques, permettent de déterminer le comportement des clients pour les secteurs de l'e-commerce.
- Agriculture . Une application récente et des plus intéressantes concerne le secteur agricole. Les quantités massives d'informations traitées avec l'informatique de périphérie permettent de générer des rapports pour les entreprises rurales.
Avantages et inconvénients de l'OLTP
OLTP est orienté système vers un grand nombre de transactions simples avec des réponses immédiates. La technique de traitement des données transactionnelles présente certains avantages et inconvénients.
Avantages
Certains avantages de l'utilisation d'OLTP sont :
- Concurrence. Un volume élevé de transactions provenant de nombreux utilisateurs nécessite un niveau élevé de simultanéité.
- Atomicité. Soit une transaction entière se produit, soit rien ne se passe. Le système est immunisé contre les mises à jour partielles et la perte d'informations.
- Vitesse. Toutes les transactions en cours sont simples. Les mises à jour constantes nécessitent des temps de réponse inférieurs à la seconde.
Inconvénients
Les inconvénients d'OLTP incluent :
- Temps d'indisponibilité. Tout temps d'arrêt provoque un goulot d'étranglement dans le volume élevé de demandes. Les systèmes doivent utiliser des solutions à haute disponibilité.
- Sécurité. Lorsqu'il s'agit de données concernant des personnes, la sécurité est la priorité absolue. OLTP nécessite des niveaux de sécurité élevés, ce qui est difficile à gérer avec le nombre considérable de transactions.
- Demander un volume. Le nombre de demandes est écrasant. La quantité de données brutes nécessite une équipe d'experts en données pour trouver des informations exploitables.
Avantages et inconvénients d'OLAP
OLAP se concentre sur les processus de découverte de données et la multidimensionnalité. L'approche analytique de l'analyse de base de données présente des avantages et des inconvénients.
Avantages
Les avantages globaux de l'utilisation d'un système OLAP sont :
- Complète. Les requêtes complexes sur des données multidimensionnelles fournissent un large aperçu des informations provenant de diverses bases de données.
- Aide à la prise de décision. À l'aide de schémas en étoile et en flocon de neige, le système OLAP offre la flexibilité nécessaire aux systèmes d'aide à la décision.
- Courbe d'apprentissage plate. Les utilisateurs finaux des systèmes basés sur OLAP n'ont besoin que de peu ou pas de formation technique.
Inconvénients
Certaines des faiblesses des systèmes OLAP sont :
- Redondance des données . Des niveaux élevés de redondance des données sont présents en raison de la dénormalisation.
- Évolutivité du stockage. Le système nécessite une solution de stockage évolutive à mesure que le système d'information se développe.
- Capacités de calcul. Étant donné que des professionnels non techniques utilisent des systèmes OLAP, les ressources de calcul manquent de puissance. Souvent, des logiciels et des outils tiers sont nécessaires pour effectuer des calculs complexes.