OLAP と OLTP はどちらもオンライン処理システムですが、若干異なります。 OLAP が分析処理システムであるのに対し、OLTP はトランザクション処理システムです。
データ サイエンスでは、特定の情報を使用する前に処理する必要があります。
OLAP と OLTP は、企業や個人が主に使用する 2 つのデータ処理システムです。
データの処理方法と目的は異なりますが、重要なビジネス上の問題を解決する上で同様に価値があります。
DBMS では、両方の処理システムがビジネスの分析タスクとトランザクション タスクを支援する上で重要な役割を果たします。
OLAP と OLTP の詳細、その利点と制限、およびこれらのシステムの違いについて説明します。
DBMSとは何ですか?
データベース管理システム (DBMS) は、組織の完全なデータを管理するツールです。データベース エンジンは、必要に応じてデータにアクセスし、ロックし、変更することができます。データベース スキーマは、データベースの構造を記述するために使用されます。
DBMS は、複数のユーザーがさまざまな場所から正確かつ制御された方法でデータにアクセスできるように、すべてのデータを一元的に表示します。エンド ユーザーがアクセスできるデータとその表示方法を制限し、データベース スキーマのさまざまなビューを提供できます。
さらに、DBMS は物理的および論理的な独立性を提供してアプリケーションを保護し、ユーザーがデータの場所を知ることを防ぎます。これは、さまざまな統合コンポーネントで構成されるシステムの洗練された部分を指し、データベース内のデータにアクセス、作成、変更するための管理された一貫した環境をさらに提供します。これらのコンポーネントは次のとおりです。
- ストレージエンジン
- メタデータカタログ
- データベースアクセス言語
- 最適化エンジン
- クエリプロセッサ
- ロックマネージャー
- ログマネージャー
- データユーティリティ
一般的なデータベース管理システムとモデルには、NoSQL DBMS、インメモリ DBMS、クラウド DBMS、マルチモデル DBMS、カラムナ DBMS、NewSQL DBMS、RDBMS などがあります。 DBMS を使用する最大の利点は、アプリケーション プログラマとユーザーがデータの整合性を維持しながら同様のデータにアクセスできることです。
OLAP と OLTP: それは何ですか?
OLAPとは何ですか?
オンライン分析処理 (OLAP) は、大量のデータを高速に多次元分析するオンライン処理システムです。このタイプのデータは、データ マート、集中型データ ストア、またはデータ ウェアハウスから取得されます。
OLAP システムは、複雑な分析計算、ビジネス インテリジェンス、データ マイニング、および予算編成、販売予測、財務分析などのビジネス レポート機能に最適です。
さらに、OLAP データベースの中核である OLAP キューブを使用すると、多次元データのレポート、クエリ、および分析を迅速に行うことができます。ここで、データの次元は、特定のデータセットの要素と呼ぶことができます。
たとえば、売上高には、時期、地域、製品モデルなどに関連するさまざまな要素があります。
OLAP キューブは、リレーショナル データベース スキーマの行と列の形式を拡張し、いくつかのデータ次元にレイヤーを追加します。この履歴データは、スノーフレークまたはスター スキーマに保存されます。
OLAP の例: 前年比の財務マーケティングとパフォーマンスの傾向、以前の検索に応じた Netflix の映画やシリーズの推奨、ユーザーが希望のプレイリストを作成できるように曲を分析する Spotify など。
つまり、OLAP には履歴データが保存され、大規模なデータベースから必要な情報を抽出できます。この情報を使用して、より適切なビジネス上の意思決定を行うことができます。
OLAPではトランザクションが長いため、必要なデータの処理に比較的時間がかかります。 OLAP システムには 3 つのタイプがあります。
- 多次元データベースに直接インデックスを作成する 多次元 OLAP
- リレーショナル OLAP は、 リレーショナル データベースに動的に保存されたデータの多次元分析を実行します。
- ハイブリッド OLAP は 、リレーショナル OLAP と多次元 OLAP を組み合わせたもので、データ容量と処理能力を組み合わせるために開発されました。
OLTPとは何ですか?
オンライン トランザクション処理 (OLTP) は、さまざまな人々がインターネット上でさまざまなデータベース トランザクションを実行できるようにするオンライン処理システムです。 ATM から店舗での購入や予約に至るまで、OLTP システムは日常の多くのトランザクションの背後にあります。
金融取引とは別に、テキスト メッセージやパスワード変更などの非金融取引も促進されます。 OLTP は、次のようなリレーショナル データベースを使用します。
- 同じデータに対するマルチユーザーのアクセスを可能にします
- 多数の単純なトランザクション (通常はデータの更新、削除、挿入) を処理します。
- 迅速な取得、クエリ、検索のためのデータセットを提供します。
- ミリ秒単位で計算される応答時間による高速処理をサポートします。
- 継続的な増分バックアップにより、24 時間 365 日利用可能
さらに、多くの組織は OLTP ソフトウェア システムを使用して OLAP システムに情報を提供しています。簡単に言うと、今日のデータ主導の世界では、両方を組み合わせることが有益です。
ATMの例でこれを理解しましょう。ある夫婦が銀行に共同口座を持っているとします。ある日、両方が同時に異なる ATM に到達し、共同口座にある全額を引き出そうとします。
一般的に、手先が早い人が先にお金を引き出します。この場合、OLTP ソフトウェア システムは、引き出し金額が銀行にある現在の金額よりも少ないことを保証します。したがって、ここで重要な点は、OLTP システムはデータ分析ではなく、トランザクションの優位性を重視して設計されているということです。
OLAP と OLTP: 動作原理
OLAP はどのように機能しますか?
OLAP は、さまざまなデータ ソースから収集されたデータをデータ ウェアハウスに保存するのに役立ちます。次に、データをクリーンアップしてデータ キューブに整理します。すべての OLAP キューブには、販売地域、期間、顧客などのさまざまなディメンションによって分類され、ディメンション テーブルによって導出されたデータが含まれています。
データは階層的に編成されており、メンバーが必要なデータを簡単に見つけられるようにしています。データ キューブは、クエリ時間を短縮するためにディメンション全体で事前に要約されます。アナリストは、多次元データベースに対して 5 種類の分析操作を実行します。
- 巻き上げる
- ドリルダウン
- スライス
- サイコロ
- ピボット
次に、OLAP システムは、西部地域で特定の期間に特定の価格で販売された製品など、ディメンションの交差部分を特定し、データを表示します。
OLTPはどのように機能しますか?
OLTP システムには、トランザクション情報の取得、データの処理、および新しい入力を表示するためのバックエンド データベースの更新が含まれます。アプリケーションは複雑ですが、これらの更新にはいくつかのデータベース レコードが関係します。
リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) は、OLTP を制御および管理します。 OLTP では、データベースが高速応答時間をサポートしながら複数の更新とクエリを処理する必要があります。これは、RDBMS が OLTP システムにとって良い選択肢であることを意味します。
さらに、OLTP は、銀行窓口やレジ係などのフロントエンド ワーカーが生成するデータベース トランザクションを実行するために使用されます。 e コマース、旅行、オンライン バンキングなどの顧客セルフサービス アプリも、オンライン データベース トランザクションを生成します。
通常、オンライン トランザクション処理システムは、アプリケーション層、データ層、プレゼンテーション層で構成される 3 層アーキテクチャを使用します。
OLAP と OLTP: 特徴
OLAPの特徴
OLAP の主な機能は次のとおりです。
- OLAP を使用すると、ビジネス所有者はデータを論理的かつ次元的に把握できるようになります。
- マルチユーザーサポートを提供します
- フロントエンドとデータウェアハウスの間の仲介者として機能します
- 結果はデータ ソースとは別に保存されます。
- 均一な文書化パフォーマンスを提供します
- 欠損値とゼロ値を区別できる
- 欠損値を無視して正しい値を計算します
- ユーザーの複雑な分析とインタラクティブなクエリを容易にします。
- 複雑な比較や計算を実行できるようになります。
- 結果をグラフとチャートで表示します。
OLTPの特徴
OLTP ベースのアプリには、幅広い機能と特性があります。いくつかは次のとおりです。
- 頻繁なデータ変更
- 迅速なクエリ、取得、検索のためのインデックス付きデータ セット
- ミリ秒単位で測定される応答時間の短縮
- トランザクションには、少量のデータとともにいくつかのデータベース レコードが含まれます。
- データにアクセスする大量の同時ユーザーに対応可能
- データトランザクションは特定の順序で発生し、ユーザーはその中のデータを変更できません
- 挿入、削除、単純なクエリ、データ更新などの単純なトランザクションが含まれます。
- 高いデータ可用性
OLAP と OLTP: 用途
OLAPの使用法
多くの企業は、エンゲージメント、財務、市場、販売などのデータを洞察するために OLAP システムを使用できます。 OLAP システムのいくつかのアプリケーションは次のとおりです。
- 売上報告
- 予測
- 予算編成
- 経営報告
- マーケティング
- プロセス管理
OLTPの用途
OLTP ソフトウェア システムは、幅広い市場で使用されています。それらは次のとおりです。
- オンラインバンキング
- テキストメッセージの送信
- オンライン購入
- 注文入力
- コールセンタースタッフの様子
- 顧客詳細の更新
- 調査結果を記録するテレマーケティング担当者
- 航空券の予約
OLAP と OLTP: 利点
OLAP の利点
OLAP は、企業がビジネスの販売、マーケティング、プロセス、エンゲージメントに関する知識を向上させるための便利なツールです。より多くのデータがあれば、企業はより正確な意思決定を行うことができます。 OLAP を使用する利点のいくつかについて説明します。
- より優れた洞察
- 信頼できるデータ
- 臨時レポート
- 迅速なアクセス
- 多次元データ
- 高速データ処理
- 集約された詳細情報
- おなじみのビジネス表現
- 「もしも」のシナリオ
- ほぼ平坦な学習曲線
- ビジネスに焦点を当てた計算
- セルフサービスレポート
- 柔軟性
- 信頼できる計算
OLTPのメリット
利点は次のとおりです。
- 原子性
- 同時実行性
- 使いやすさの向上
- 高速
- 完全なビジネス洞察
- 単一プラットフォーム
- 大規模なデータベースのサポート
- 顧客ベースの拡大
- セキュリティ制限
- 一貫性
- データパーティショニングによる簡単なデータ操作
- OLAP などの他のデータベースのフィーダーとして機能します。
- 上位レベルでの意思決定が可能になる
- ユーザーフレンドリーで便利な取引
- 新規顧客の獲得により顧客基盤を拡大
OLAP と OLTP: 制限事項
OLAPの制限事項
OLAP システムには多くの利点がありますが、限界もあります。一番の理由は、多くのユーザーにとって魅力が少ないと思われることです。その他の制限には次のようなものがあります。
- 高コスト
- 潜在的なリスク
- 計算能力が低い
- OLAP はリレーショナルです
- 常に事前モデリングが必要
- 抽象モデル
- 浅い対話型分析
- ITへの依存度が高い
- 遅くなる可能性があります
OLTPの制限
OLAP と同様に、OLTP システムにもシステムの管理と設計に基づいていくつかの課題や欠点があります。これらの制限には次のものが含まれます。
- データのサイロ化と過負荷
- 限定的な分析
- 中小企業にとっての特定の困難
- ハードウェア関連の欠点
- システムにハードウェア障害が発生すると、オンライン トランザクションが影響を受けます。
- クエリと更新の数が少ない
- リストを維持するには従業員がグループで働く必要がある。
- 侵入者やハッカーに対してより脆弱になる
- サーバーに障害が発生した場合、大量のデータが永久に消去される可能性があり、ビジネスにさまざまな影響を及ぼします。
OLAP と OLTP: 違い
2 つのオンライン処理システムの主な違いは、その目的、つまり分析とトランザクションです。各システムは、リアルタイムでより適切なビジネス上の意思決定を行えるように、適切に機能するように最適化されています。
OLAP は、複雑なデータ分析を実行するように設計されており、データ サイエンティスト、ナレッジ ワーカー、ビジネス アナリストによって使用されます。一方、OLTP は大量のトランザクションを処理するように設計されており、銀行の窓口係、レジ係、ホテルのデスク係などの最前線の従業員によって使用されます。
以下の表で、OLAP と OLTP の主な違いを見てみましょう。
| パラメーター | OLAP | OLTP |
| 情報元 | これは、さまざまなデータベースの履歴データで構成されます。または、さまざまな OLTP データベースをデータ ソースとして使用すると言えます。 | 現在の運用データで構成されます。 |
| 集中 | 複雑な分析のための情報を抽出できます。クエリには、ビジネス上の意思決定を促進するために大量のレコードが含まれることがよくあります。 | データベースの単純な更新、削除、挿入に最適です。ここで、クエリには 1 つまたはいくつかのレコードが含まれます。 |
| 特徴 | これにより、ユーザーはスプレッドシートを使用してビューを作成できます。特徴としては、膨大なデータ量が挙げられます。 | 作成と保守は簡単かつシンプルです。オンライン取引が多いのが特徴です。 |
| 取引 | トランザクションの頻度は低くなりますが、時間がかかります。 | トランザクションは非常に頻繁に、高速かつ短時間で行われます。 |
| クエリ | データ量が多いため比較的遅い。クエリには数時間かかる場合があります。 | クエリは非常に高速に動作します。 |
| 誠実さ | データベースは頻繁に変更されないため、データの整合性が問題になります。 | データ整合性の制約を常に維持する必要があります。 |
| 時間 | 複雑なクエリの処理時間は長くなります。 | 単純なクエリのため、OLAP と比較して高速です。 |
| 正規化 | テーブルは正規化されていません。 | テーブルは正規化されています。 |
| 手術 | 最大の読み取り操作とまれな書き込み操作。 | 書き込み操作と読み取り操作の両方。 |
| デザイン | 被写体に焦点を当てて設計されています。 | アプリケーションに重点を置いて設計されています。 |
| スペース要件 | データセットが大きいため、通常は大きくなります。 | 履歴データがアーカイブされている場合、通常は小さくなります。 |
| 生産性 | データ アナリスト、経営幹部、ビジネス マネージャーの生産性を向上させることができます。 | エンドユーザーの生産性を向上させることができます。 |
| バックアップとリカバリ | 失われたデータは OLTP データベースから取得できます。 | 法的要件を満たし、ビジネスの継続性を確保するには、定期的なバックアップが必要です。 |
| プロセス | 定期的に使用されるデータに対して迅速な結果が得られます。 | クエリに対する迅速な応答が保証されます。 |
| ユーザー数 | 数千人のユーザーを許可します。 | 数百人のユーザーを許可します。 |
| ユーザーの種類 | 理想的なユーザーは、データサイエンティスト、CEO、マネージャー、経営陣など、データ全体に対する詳細な洞察を必要とする人々です。 | 事務員、DBA、データベース担当者など、重要な情報を必要とする人が理想的なユーザーです。 |
| 応用 | 主題指向であり、分析、データマイニングなどに使用されます。 | これはアプリケーション指向であり、ビジネス タスクに使用されます。 |
結論
適切なデータ処理ソフトウェア システムの選択は、最終的には目的によって決まります。
OLAP は大量のデータから価値を引き出すのに役立ち、OLTP は大量のトランザクションを迅速に処理するのに役立ちます。従来の OLAP ツールには、データ モデリングの専門知識と、さまざまなビジネス ユニット間の連携が必要です。一方、OLTP システムはビジネスに不可欠です。
多くの場合、組織は OLAP システムと OLTP システムを併用します。つまり、OLAP システムは、OLTP システムのビジネス プロセスの改善に役立つデータの分析に使用されます。
したがって、データ分析またはトランザクションのニーズに基づいていずれかを選択できます。ただし、両方の機能が必要な場合は、OLAP と OLTP の両方を使用するのが最適です。
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