OLAP と OLTP にはどのような違いがありますか?

オンライン分析処理 (OLAP) の主な目的は集約されたデータを分析することですが、オンライントランザクション処理 (OLTP) の主な目的はデータベーストランザクションを処理することです。

OLAP システムを使用して、レポートを生成し、複雑なデータ分析を行い、傾向を特定します。これとは対照的に、OLTP システムを使用して注文の処理、在庫の更新、顧客アカウントの管理を行います。

その他の主な違いには、データフォーマット、データアーキテクチャ、パフォーマンス、要件などがあります。また、組織が OLAP または OLTP を使用する場合の例についても説明します。

データフォーマット

OLAP システムでは多次元データモデルを使用しているため、同じデータをさまざまな角度から見ることができます。OLAP データベースは、データをキューブ形式で格納します。キューブ形式では、各ディメンションは異なるデータ属性を表します。キューブ内の各セルは、ディメンションの交点の値または尺度を表します。

対照的に、OLTP システムは一次元的で、1 つのデータ側面に重点を置いています。リレーショナルデータベースを使用してデータをテーブルに整理します。テーブルの各行はエンティティインスタンスを表し、各列はエンティティ属性を表します。

データアーキテクチャ

OLAP データベースアーキテクチャでは、データの書き込み操作よりもデータの読み取りが優先されます。大量のデータに対して複雑なクエリを迅速かつ効率的に実行できます。主なユースケースは分析であるため、可用性は優先度の低い懸念事項です。

一方、OLTP データベースアーキテクチャでは、データ書き込み操作が優先されます。書き込みの多いワークロードに最適化されており、データの整合性を損なうことなく、高頻度で大量のトランザクションデータを更新できます。

例えば、2人の顧客が同じ商品を同時に購入した場合、OLTP システムは在庫レベルを正確に調整できます。また、商品が在庫の最後の商品の場合、システムは時系列で最初の顧客を優先します。可用性は最優先事項であり、通常は複数のデータバックアップによって達成されます。

パフォーマンス

OLAP の処理時間は、分析するデータの種類と量に応じて、数分から数時間までさまざまです。OLAP データベースを更新するには、定期的に大量のデータを処理し、そのバッチを一度にシステムにアップロードします。データ更新頻度もシステムによって異なり、日単位から週単位、さらには月単位までさまざまです。

これに対し、OLTP の処理時間はミリ秒以下で測定します。OLTP データベースは、データベースの更新をリアルタイムで管理します。更新は迅速、短時間で、お客様またはお客様のユーザーがトリガーします。ストリーム処理はバッチ処理よりもよく使用されます。

ストリーミングデータについて読む »

バッチ処理について読む »

要件

OLAP システムは一元化されたデータストアのように機能し、複数のデータウェアハウス、リレーショナルデータベース、その他のシステムからデータを取り込みます。ストレージ要件はテラバイト (TB) からペタバイト (PB) までです。また、データの読み取りは計算負荷が高いため、高性能のサーバーが必要になります。

一方、OLTP ストレージ要件はギガバイト (GB) 単位で測定できます。また、データが関連する OLAP データウェアハウスまたはデータレイクにロードされると、OLTP データベースを消去することができます。ただし、OLTP のコンピューティング要件も高くなります。

例: OLAP とOLTP

全国で何百もの店舗を運営する大規模な小売会社を考えてみましょう。同社には、売上、在庫、顧客データ、その他の重要な指標を追跡する大規模なデータベースがあります。

同社は OLTP を使用して、トランザクションをリアルタイムで処理し、在庫レベルを更新し、顧客アカウントを管理しています。各店舗は中央データベースに接続されており、商品が販売されるとリアルタイムで在庫レベルが更新されます。また、同社では、顧客アカウントの管理 (ロイヤルティポイントの追跡、支払い情報の管理、返品処理など) にも OLTP を使用しています。

さらに、同社は OLAP を使用して OLTP によって収集されたデータを分析しています。同社のビジネスアナリストは、OLAP を使用して、売上動向、在庫レベル、顧客統計、その他の主要メトリクスに関するレポートを作成できます。大量の履歴データに対して複雑なクエリを実行して、ビジネス上の意思決定に役立つパターンや傾向を特定します。特定の期間に人気の商品を特定し、その情報を使用して在庫予算を最適化します。

 

条件	OLAP	OLTP
目的	OLAP は、大量のデータを分析して意思決定を支援するのに役立ちます。	OLTP は、リアルタイムトランザクションの管理と処理に役立ちます。
データソース	OLAP は、複数のソースからの履歴データおよび集計データを使用します。	OLTP は、単一ソースからのリアルタイムデータとトランザクションデータを使用します。
データ構造	OLAP は多次元 (キューブ) データベースまたはリレーショナルデータベースを使用します。	OLTP はリレーショナルデータベースを使用します。
データモデル	OLAP は、スタースキーマ、スノーフレークスキーマ、またはその他の分析モデルを使用します。	OLTP は正規化モデルまたは非正規化モデルを使用します。
データ量	OLAP には大量のストレージ要件があります。テラバイト (TB) とペタバイト (PB) を考えてみてください。	OLTP のストレージ要件は比較的小さいです。ギガバイト (GB) と考えてください。
応答時間	OLAP の応答時間は長く、通常は秒単位または分単位です。	OLTP の応答時間は短く、通常はミリ秒単位です
アプリケーション例	OLAP は、傾向の分析、顧客行動の予測、収益性の特定に適しています。	OLTP は、支払い処理、顧客データ管理、注文処理に適しています。