OLAP와 OLTP란?
OLTP와 OLAP는 데이터 처리 시스템에서 두 가지 주요한 유형의 작업을 나타냅니다.
각각의 역할과 사용 용도는 다르며, 다양한 비즈니스 요구 사항을 지원하기 위해 설계되었습니다.
OLAP (Online Analytical Processing)
- 정의: 다차원 데이터베이스를 기반으로 한 분석 처리를 제공하는 데이터 처리 기술
- 목적: 의사 결정 지원을 위해 설계
- 특징: 사용자가 대량의 데이터를 다양한 각도에서 쉽게 분석할 수 있도록 합니다.
- 성능 요구 사항: 응답 시간이 더 유연하며, 일반적으로 분석적인 쿼리에 대한 처리 속도가 빠를 수록 좋습니다.
- 데이터 모델: 비정규화된 데이터 모델 사용, 데이터 큐브와 같은 다차원 구조를 갖추어 복잡한 분석을 지원
- 사용 예시: 시장 분석, 성과 분석, 트렌드 예측과 같은 의사 결정 지원에 사용
OLTP (Online Transaction Processing)
- 정의: 트랜잭션을 처리하고 업무적인 응용프로그램을 지원하는 데이터 처리 기술.
주로 실시간으로 데이터베이스에 접근하여 트랜잭션을 수행합니다. - 목적: 실시간 트랜잭션 처리를 위해 설계, 주로 일상적인 업무에서 발생하는 트랜잭션을 처리하고
데이터베이스를 업데이트하는 데 중점을 둡니다. - 특징: 주로 데이터를 읽고 쓰는 트랜잭션 처리에 중점을 둡니다.
- 트랜잭션 특성: OLTP 시스템에서는 대체로 단순하면서도 반복적인 트랜잭션이 발생
이러한 트랜잭션은 데이터를 추가, 갱신, 삭제하며, 주로 읽기 작업이 적습니다. - 성능 요구 사항: 응답 시간이 중요하며, 일반적으로 초 단위 또는 서브초 단위의 빠른 응답이 필요합니다.
- 데이터 모델: 정규화된 데이터 모델을 사용하며, 테이블 간에는 관계가 맺어집니다.
- 사용 예시: 주문 처리, 입출금 처리, 예약 시스템과 같은 실시간 트랜잭션 처리에 사용
요약하면, OLTP는 주로 실시간 트랜잭션 처리에 사용되고, 응답 시간이 중요한 반면,
OLAP는 의사 결정 지원을 위해 사용되고, 데이터를 다양한 각도에서 분석하는 데 중점을 둡니다.
OLAP는 복잡한 쿼리와 분석적 작업에 적합하며, OLTP는 주로 간단하고 반복적인 트랜잭션 처리에 적합합니다.
이 두 개념은 서로 보완적이며, 기업은 OLAP와 OLTP를 조합하여 비즈니스 요구사항에 맞게 데이터를 관리하고 활용
본 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성하였습니다.
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