데이터 관리 및 분석 분야에서는 OLTP와 OLAP라는 두 가지 핵심 개념이 널리 사용됩니다. 이러한 약어는 Online Transactional Processing(OLTP) 및 Online Analytical Processing(OLAP)를 나타냅니다. 이는 데이터 처리 및 분석의 두 가지 독립적인 기술입니다. OLTP와 OLAP의 차이를 이해하는 것은 데이터 관리 및 의사 결정 프로세스를 최적화하려는 기업에 매우 중요합니다. 여기서는 OLTP와 OLAP의 특징, 적용 사례 및 주요 차이점에 대해 조사해봤습니다.
OLTP는 실시간 트랜잭션 프로세스를 관리하고 용이하게 하기 위해 구축된 시스템을 말합니다. 데이터 레코드 생성, 업데이트 및 효율적인 검색과 같은 일상적인 비즈니스 트랜잭션을 수행하는 데 중점을 둡니다. OLTP 시스템은 트랜잭션이 정확하게 제 시간에 완료되도록 속도, 신뢰성 및 데이터 품질을 우선시합니다.
이번엔 OLAP 는 분석 처리 및 정교한 데이터 분석 활동을 지원하도록 설계되었습니다. OLAP 시스템은 방대한 양의 데이터를 집계하고 요약하여 관련 통찰력을 도출함으로써 쿼리 성능을 최적화하도록 설계되었습니다. OLAP 시스템을 사용하면 의사결정자가 데이터의 동향, 패턴 및 연결을 조사하여 보다 정보에 입각한 전략적 의사결정을 내릴 수 있습니다.
OLTP 시스템의 데이터는 효율적인 트랜잭션 처리를 위해 테이블과의 관계를 모델을 설계하여 정규화되는 경우가 많습니다. 그래서 중복성을 줄이고 데이터 일관성을 보장하는 데 중점을 둡니다. 스키마는 데이터 무결성 제약 조건을 적용하면서 빈번한 데이터 변경을 처리하기 위한 것입니다.
반면에 OLAP 시스템은 비정규화 또는 차원 데이터 모델을 사용합니다. 데이터는 큐브, 치수 및 측정과 같은 다차원 구조로 구성됩니다. 이 아키텍처를 통해 여러 차원에 걸쳐 효율적인 데이터 처리와 슬라이싱 및 다이싱이 가능하여 복잡한 쿼리 및 집계가 가능합니다.
OLTP 시스템은 삽입, 업데이트 및 삭제와 같은 단순한 단일 레코드 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 워크로드는 데이터 무결성과 빠른 응답 시간에 초점을 맞춘 여러 개의 소규모 동시 트랜잭션으로 구성됩니다.
OLAP 시스템은 방대한 양의 데이터에 대한 집계, 드릴다운 및 롤업과 관련된 복잡한 쿼리를 수행합니다. 이러한 시스템은 종종 임시 분석 및 데이터 탐색을 포함하는 의사결정 지원 쿼리를 지원하기 위한 것입니다. OLAP 시스템의 워크로드는 상당한 양의 컴퓨터 성능을 필요로 하는 복잡한 분석 쿼리로 구성됩니다.
실시간 트랜잭션 처리의 특성상 OLTP 시스템은 트랜잭션 처리량과 응답 시간을 우선시합니다. 여러 사용자가 충돌 없이 동시에 트랜잭션을 수행할 수 있도록 높은 동시성을 위해 설계되었습니다. OLTP 시스템의 확장성은 복제, 클러스터링 및 파티셔닝과 같은 기술을 통해 달성되는 경우가 많습니다.
OLAP 시스템은 쿼리 성능과 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 기능을 우선시합니다. 읽기 집약적인 작업에 최적화되었으며 일반적으로 강력한 하드웨어에 구현됩니다. OLAP 시스템의 확장성에는 메모리 및 스토리지 증가 또는 분산 아키텍처 사용과 같은 하드웨어 리소스 확장이 수반되는 경우가 많습니다.