Diferencia entre OLAP y OLTP en DBMS

Procesamiento analítico en línea (OLAP): el procesamiento analítico en línea consiste en un tipo de herramientas de software que se utilizan para el análisis de datos para las decisiones comerciales. OLAP proporciona un entorno para obtener información de la base de datos recuperada de múltiples sistemas de bases de datos al mismo tiempo. Ejemplos: cualquier tipo de sistema de almacenamiento de datos es un sistema OLAP. Los usos de OLAP son los siguientes:

• Spotify analizó las canciones de los usuarios para crear una página de inicio personalizada de sus canciones y listas de reproducción.
• Sistema de recomendación de películas de Netflix.

Procesamiento de transacciones en línea (OLTP): el procesamiento de transacciones en línea proporciona aplicaciones orientadas a transacciones en una arquitectura de 3 niveles. OLTP administra las transacciones diarias de una organización. 

Ejemplos: Los usos de OLTP son los siguientes:

• ATM center es una aplicación OLTP.
• OLTP maneja las propiedades ACID durante las transacciones de datos a través de la aplicación.
• También se utiliza para la banca en línea, la reserva de boletos de avión en línea, el envío de un mensaje de texto y la adición de un libro al carrito de compras.

 

Comparaciones de OLAP y OLTP:

No Señor.	Categoría	OLAP (procesamiento analítico en línea)	OLTP (procesamiento de transacciones en línea)
1.	Definición	Es bien conocido como un sistema de gestión de consultas de bases de datos en línea.	Es bien conocido como un sistema de modificación de base de datos en línea.
2.	Fuente de datos	Consiste en datos históricos de varias bases de datos. En otras palabras, se utilizan diferentes bases de datos OLTP como fuentes de datos para OLAP.	Consta únicamente de datos operativos actuales. En otras palabras, la fuente de datos original es OLTP y sus transacciones.
3.	Método utilizado	Hace uso de un almacén de datos.	Hace uso de un sistema de gestión de base de datos estándar (DBMS).
4.	Solicitud	Está orientado al tema. Utilizado para minería de datos, análisis, toma de decisiones, etc.	Está orientado a la aplicación. Se utiliza para tareas comerciales.
5.	normalizado	En una base de datos OLAP, las tablas no están normalizadas.	En una base de datos OLTP, las tablas están normalizadas (3NF).
6.	uso de datos	Los datos se utilizan en la planificación, la resolución de problemas y la toma de decisiones.	Los datos se utilizan para realizar operaciones fundamentales del día a día.
7.	Tarea	Revela una instantánea de las tareas comerciales actuales.	Proporciona una vista multidimensional de diferentes tareas comerciales.
8.	Objetivo	Sirve para extraer información para el análisis y la toma de decisiones.	Sirve para insertar, actualizar y eliminar información de la base de datos.
9.	Volumen de datos	Una gran cantidad de datos se almacena típicamente en TB, PB	El tamaño de los datos es relativamente pequeño ya que se archivan los datos históricos. Para ex MB, GB
10	Consultas	Relativamente lento ya que la cantidad de datos involucrados es grande. Las consultas pueden tardar horas.	Muy rápido ya que las consultas operan sobre el 5% de los datos.
11	Actualizar	La base de datos OLAP no se actualiza con frecuencia. Como resultado, la integridad de los datos no se ve afectada.	La restricción de integridad de datos debe mantenerse en una base de datos OLTP.
12	Copia de seguridad y recuperación	Solo necesita una copia de seguridad de vez en cuando en comparación con OLTP.	El proceso de copia de seguridad y recuperación se mantiene rigurosamente
13	Tiempo de procesamiento	El procesamiento de consultas complejas puede llevar mucho tiempo.	Es comparativamente rápido en el procesamiento debido a consultas simples y directas.
14	tipos de usuarios	Estos datos generalmente son administrados por CEO, MD, GM.	Estos datos son administrados por empleados, gerentes.
15.	Operaciones	Solo operación de lectura y raramente escritura.	Tanto operaciones de lectura como de escritura.
dieciséis.	Actualizaciones	Con operaciones por lotes prolongadas y programadas, los datos se actualizan periódicamente.	El usuario inicia actualizaciones de datos, que son breves y rápidas.
17	Naturaleza de la audiencia	Proceso que está enfocado en el cliente.	Proceso que está enfocado al mercado.
18	Diseño de base de datos	Diseño con un enfoque en el tema.	Diseño que se centra en la aplicación.
19	Productividad	Mejora la eficiencia de los analistas de negocio.	Mejora la productividad del usuario.