Différence Entre OLAP Et OLTP

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Vidéo: Différence Entre OLAP Et OLTP

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Vidéo: OLAP vs OLTP | Online Transaction Processing vs Online Analytical Processing | Intellipaat 2024, Avril
Anonim

OLAP contre OLTP

OLTP et OLAP sont deux des systèmes courants de gestion des données. OLTP (Online Transaction Processing) est une catégorie de systèmes qui gère le traitement des transactions. OLAP (Online Analytical Processing), comme son nom l'indique, est une compilation de moyens d'interroger des bases de données multidimensionnelles. OLAP est un outil de BI (Business Intelligence). La BI fait référence à des méthodes informatiques permettant d'identifier et d'extraire des informations utiles à partir de données commerciales.

Qu'est-ce que OLAP?

OLAP est une classe de systèmes qui fournissent des réponses aux requêtes multidimensionnelles. Généralement, OLAP est utilisé pour le marketing, la budgétisation, les prévisions et des applications similaires. Il va sans dire que les bases de données utilisées pour OLAP sont configurées pour des requêtes complexes et ad hoc avec une performance rapide à l'esprit. En règle générale, une matrice est utilisée pour afficher la sortie d'un OLAP. Les dimensions de la requête proviennent du nombre de lignes / colonnes. Ils utilisent souvent des méthodes d'agrégation sur plusieurs tables pour obtenir des résumés. Par exemple, il peut être utilisé pour connaître les ventes de cette année chez Wal-Mart par rapport à l'année dernière? Quelle est la prévision sur les ventes du prochain trimestre? Que peut-on dire de la tendance en regardant la variation en pourcentage?

Qu'est-ce que OLTP?

OLTP est une catégorie de systèmes dédiés à la gestion d'applications orientées vers les transactions. Ils facilitent la saisie et la récupération des données pour le traitement des transactions. Ici, une transaction peut faire référence à une transaction informatique ou de base de données ou à des transactions commerciales commerciales. Les systèmes OLTP sont généralement capables de répondre immédiatement aux demandes des utilisateurs. Par exemple, ATM (Automatic Teller Machines) est un exemple de traitement des transactions commerciales. Les systèmes OLTP récents peuvent couvrir plusieurs entreprises et peuvent fonctionner sur un réseau. Pour les applications volumineuses exécutant des bases de données orientées OLTP, il peut être nécessaire d'utiliser des systèmes logiciels de gestion des transactions tels que CICS. Les systèmes de bases de données OLTP décentralisés distribuent les transactions à traiter sur plusieurs ordinateurs d'un réseau. Typiquement,SOA (architecture orientée services) et les services Web contiennent des systèmes OLTP.

Quelle est la différence entre OLAP et OLTP?

En général, les systèmes OLTP fournissent des données sources aux entrepôts de données et les systèmes OLAP aident à analyser ces données. En d'autres termes, OLTP est la source d'origine des données et les données OLAP proviennent en fait de diverses bases de données OLTP. Les systèmes OLTP sont utilisés pour exécuter les tâches commerciales de base de l'organisation, tandis que les systèmes OLAP sont utilisés à des fins de planification et de résolution de problèmes. Cela signifie qu'OLTP révèle un instantané des processus métier actuels par opposition aux systèmes OLAP donnant une vue multidimensionnelle de diverses activités. Les insertions et les mises à jour d'OLTP sont courtes et rapides et sont généralement lancées par les utilisateurs finaux, tandis que les systèmes OLAP sont des travaux par lots périodiques de longue durée. De même, les requêtes adressées aux systèmes OLTP sont très simples et fournissent souvent des ensembles de résultats simples contenant très peu d'enregistrements. Mais,les requêtes adressées aux systèmes OLAP sont des requêtes agrégées complexes. Les vitesses de traitement des systèmes OLTP sont très rapides par rapport aux vitesses OLAP. En règle générale, les systèmes OLTP ont des besoins d'espace relativement plus petits que les systèmes OLAP, car ils contiennent des données historiques et des structures d'agrégation en plus des données régulières.

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