Quelle est la différence entre OLAP et OLTP ?

L'objectif principal du traitement analytique en ligne (OLAP) est d'analyser des données agrégées, tandis que celui du traitement des transactions en ligne (OLTP) est de traiter les transactions de base de données.

Vous utilisez les systèmes OLAP pour générer des rapports, effectuer des analyses de données complexes et identifier des tendances. En revanche, vous utilisez des systèmes OLTP pour traiter les commandes, mettre à jour l'inventaire et gérer les comptes clients.

Les autres différences majeures concernent la mise en forme des données, l'architecture des données, les performances et les exigences. Nous aborderons également un exemple de cas où une organisation peut utiliser OLAP ou OLTP.

Mise en forme des données

Les systèmes OLAP utilisent des modèles de données multidimensionnels, ce qui vous permet de visualiser les mêmes données sous différents angles. Les bases de données OLAP stockent les données dans un format cubique, où chaque dimension représente un attribut de données différent. Chaque cellule du cube représente une valeur ou une mesure pour l'intersection des dimensions.

En revanche, les systèmes OLTP sont unidimensionnels et se concentrent sur un seul aspect des données. Ils utilisent une base de données relationnelle pour organiser les données dans des tables. Chaque ligne de la table représente une instance d'entité et chaque colonne représente un attribut d'entité.

Architecture des données

L'architecture de base de données OLAP donne la priorité à la lecture des données par rapport aux opérations d'écriture de données. Vous pouvez exécuter rapidement et efficacement des requêtes complexes sur de gros volumes de données. La disponibilité n'est pas une priorité, car le principal cas d'utilisation est l'analyse.

D'autre part, l'architecture de base de données OLTP donne la priorité aux opérations d'écriture de données. Elle est optimisée pour les charges de travail exigeantes en écriture et peut mettre à jour des données transactionnelles à haute fréquence et à volume élevé sans compromettre l'intégrité des données.

Par exemple, si deux clients achètent le même article en même temps, le système OLTP peut ajuster les niveaux de stock avec précision. Et le système donnera la priorité au premier client chronologique si l'article est le dernier en stock. La disponibilité est une priorité élevée et est généralement assurée par le biais de multiples sauvegardes de données.

Performance

Les temps de traitement OLAP peuvent varier de quelques minutes à quelques heures en fonction du type et du volume de données analysées. Pour mettre à jour une base de données OLAP, vous devez traiter régulièrement des données par lots importants, puis télécharger le lot dans le système en une seule fois. La fréquence de mise à jour des données varie également d'un système à l'autre, de quotidienne à hebdomadaire, voire mensuelle.

En revanche, les temps de traitement OLTP se mesurent en millisecondes ou moins. Les bases de données OLTP gèrent les mises à jour des bases de données en temps réel. Les mises à jour sont rapides, brèves et déclenchées par vous ou vos utilisateurs. Le traitement des flux est souvent utilisé plutôt que le traitement par lots.

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Exigences

Les systèmes OLAP agissent comme un magasin de données centralisé et extraient des données de plusieurs entrepôts de données, de bases de données relationnelles et d'autres systèmes. Les besoins de stockage vont du téraoctets (To) au pétaoctets (Po). Les lectures de données peuvent également être gourmandes en ressources de calcul et nécessiter des serveurs hautement performants.

En revanche, les besoins de stockage OLTP se mesurent en gigaoctets (Go). Les bases de données OLTP peuvent également être effacées une fois les données chargées dans un entrepôt de données ou un lac de données OLAP associé. Cependant, OLTP nécessite également des capacités de calcul importantes.

Exemple de comparaison entre OLAP et OLTP

Prenons l'exemple d'une grande entreprise de vente au détail qui exploite des centaines de magasins à travers le pays. L'entreprise dispose d'une énorme base de données qui permet de suivre les ventes, les stocks, les données clients et d'autres indicateurs clés.

L'entreprise utilise OLTP pour traiter les transactions en temps réel, mettre à jour les niveaux d'inventaire et gérer les comptes clients. Chaque magasin est connecté à la base de données centrale, qui met à jour les niveaux d'inventaire en temps réel au fur et à mesure que les produits sont vendus. L'entreprise utilise également OLTP pour gérer les comptes clients, par exemple pour suivre les points de fidélité, gérer les informations de paiement et traiter les retours.

Parallèlement, la société utilise OLAP pour analyser les données collectées par OLTP. Les analystes commerciaux de l'entreprise peuvent utiliser OLAP pour générer des rapports sur les tendances des ventes, les niveaux d'inventaire, les données démographiques des clients et d'autres indicateurs clés. Ils effectuent des requêtes complexes sur de grands volumes de données historiques afin d'identifier les modèles et les tendances susceptibles d'éclairer les décisions commerciales. Ils identifient les produits populaires au cours d'une période donnée et utilisent ces informations pour optimiser les budgets d'inventaire.

 

Critères	OLAP	OLTP
Objectif	OLAP vous aide à analyser de grands volumes de données pour faciliter la prise de décision.	OLTP vous aide à gérer et à traiter les transactions en temps réel.
Source de données	OLAP utilise des données historiques et agrégées provenant de plusieurs sources.	OLTP utilise des données transactionnelles et en temps réel provenant d'une source unique.
Structure des données	OLAP utilise des bases de données multidimensionnelles (cubes) ou relationnelles.	OLTP utilise des bases de données relationnelles.
Modèle de données	OLAP utilise un schéma en étoile, un schéma en flocon de neige ou d'autres modèles analytiques.	OLTP utilise des modèles normalisés ou dénormalisés.
Volume de données	OLAP a des exigences de stockage importantes. Pensez en termes de téraoctets (To) et de pétaoctets (Po).	OLTP a des exigences de stockage relativement réduites. Pensez en termes de gigaoctets (Go).
Temps de réponse	OLAP a des temps de réponse plus longs, généralement de quelques secondes ou minutes.	OLTP a des temps de réponse plus courts, généralement de l'ordre de la milliseconde
Exemples d'applications	OLAP permet d'analyser les tendances, de prévoir le comportement des clients et d'identifier la rentabilité.	OLTP convient au traitement des paiements, à la gestion des données clients et au traitement des commandes.