Perbedaan antara OLAP dan OLTP

Perbedaan utama: Pemrosesan Analitis Online dirancang untuk menjawab pertanyaan multidimensi, sedangkan Pemrosesan Transaksi Online dirancang untuk memfasilitasi dan mengelola aplikasi bisnis yang biasa. Sementara OLAP berorientasi pada pelanggan, OLTP berorientasi pada pasar.

Baik OLTP dan OLAP adalah dua sistem umum untuk pengelolaan data. OLTP adalah kategori sistem yang mengelola pemrosesan transaksi. OLAP adalah kompilasi cara untuk query database multi-dimensi. Artikel ini membantu membedakan antara dua sistem data.

   

OLAP adalah singkatan dari ‘Pemrosesan Analitik Online’. Ini adalah kelas sistem yang memberikan jawaban untuk pertanyaan multi-dimensi. Ia mengelola data historis dan hanya menyimpan data yang relevan. Hal ini terutama ditandai dengan volume transaksi atau data yang rendah. Ini adalah data konsolidasi dan sumber data khas untuk database OLAP adalah database OLTP atau gudang data.

Basis data OLAP sangat tidak dinormalisasi, yang membuat file menjadi berlebihan dan membantu meningkatkan kinerja analitik. Kecepatan pemrosesan sistem sangat lambat dan dapat memakan waktu hingga berjam-jam tergantung pada data yang terlibat.

Sistem OLAP mengatur data dalam model multidimensi yang sesuai untuk dukungan keputusan dan analisis data. Tujuan utama OLAP adalah untuk membantu dengan dukungan keputusan, perencanaan, dan penyelesaian masalah. Ini mengungkapkan pandangan multi-dimensi dari semua jenis kegiatan bisnis.

   

Istilah OLTP adalah singkatan dari Processing Pemrosesan Transaksi Online ’. Ini adalah kelas sistem yang memfasilitasi dan mengelola aplikasi yang berorientasi transaksi, biasanya untuk entri data dan pemrosesan transaksi pengambilan. Ia mengelola data saat ini dan menyimpan semua data yang diberikan. Hal ini ditandai dengan sejumlah besar transaksi online pendek dan respons waktu nyata mereka yang cepat kepada para pengguna.

OLTP adalah data operasional. Itu dianggap sebagai sumber asli data. Data dalam database OLTP terstruktur, terperinci dan terorganisir, sehingga mendukung kecepatan, kinerja, keandalan, integritas data, dan keamanan. Basis data sangat dinormalisasi, yang berarti sangat sedikit atau tidak ada redundansi data.

Tujuan utama sistem OLTP adalah untuk mengontrol atau menjalankan tugas-tugas bisnis mendasar. Penekanan utama sistem diletakkan pada pemrosesan kueri yang sangat cepat, menjaga integritas data dalam lingkungan multi-akses dan efektivitas yang diukur dengan jumlah transaksi per detik. Namun, kinerja database OLTP sangat buruk ketika berhadapan dengan analisis data real-time.

 

Perbandingan antara OLTP dan OLAP:

	OLAP	OLTP
Singkatan	Itu adalah singkatan dari ‘Pemrosesan Analitik Online’.	Singkatan dari ‘Proses Transaksi Online’.
Menggunakan	Ini digunakan untuk Pemrosesan Query.	Ini digunakan untuk Pemrosesan Transaksi.
Data	Itu menyimpan data historis. Ini hanya menyimpan data yang relevan. Ini dinormalisasi dalam proses analitis. Ini memiliki basis data besar. Ini berisi data yang tidak mudah menguap.	Ini memegang data saat ini. Ini menyimpan semua data. Dinormalisasi untuk proses transaksi yang efisien. Ini memiliki basis data kecil. Ini berisi data yang mudah menguap.
Mengetik	Ini didorong oleh analisis.	Ini didorong oleh aplikasi.
Sumber	Data berasal dari berbagai sumber OLTP.	Ini adalah sumber data asli.
Tujuan	Untuk membantu perencanaan, pemecahan masalah, dan dukungan keputusan.	Untuk mengendalikan dan menjalankan tugas-tugas bisnis mendasar.
Bisnis	Ini mengungkapkan pandangan multi-dimensi dari semua jenis kegiatan bisnis.	Ini mengungkapkan proses bisnis yang sedang berlangsung.
Pembaruan	Ada pekerjaan batch yang berjalan lama secara berkala yang menyegarkan data.	Sisipan dan pembaruan singkat dan cepat yang diprakarsai oleh pengguna akhir.
Pertanyaan	Mereka seringkali merupakan pertanyaan kompleks yang melibatkan agregasi.	Mereka adalah permintaan standar dan sederhana.
Kecepatan	Itu lambat tergantung pada data.	Ini sangat cepat.
Pasar	Ini berorientasi pelanggan.	Berorientasi pasar.
Desain database	Ini dinormalisasi dengan tabel lebih sedikit dan menggunakan skema bintang atau kepingan salju.	Sangat dinormalisasi dengan banyak tabel.
Melihat	Ini mewakili pandangan manajerial.	Ini mewakili pandangan klerikal atau operator.
Pengguna	Ini memiliki beberapa pengguna bersamaan.	Ini memiliki banyak pengguna secara bersamaan.