OLAP และ OLTP แตกต่างกันอย่างไร

วัตถุประสงค์หลักของการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP) คือการวิเคราะห์ข้อมูลรวม ในขณะที่วัตถุประสงค์หลักของการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์ (OLTP) คือการประมวลผลธุรกรรมฐานข้อมูล

คุณจะใช้ระบบ OLAP เพื่อสร้างรายงาน ทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน และระบุแนวโน้ม ในทางตรงกันข้าม คุณจะใช้ระบบ OLTP เพื่อประมวลผลคำสั่งซื้อ อัปเดตสินค้าคงคลัง และจัดการบัญชีลูกค้า

ความแตกต่างที่สำคัญอื่น ๆ ได้แก่ การจัดรูปแบบข้อมูล สถาปัตยกรรมข้อมูล ประสิทธิภาพ และข้อกำหนดความต้องการ นอกจากนี้ เราจะพูดถึงตัวอย่างเพิ่มเติมว่าเมื่อใดที่องค์กรอาจใช้ OLAP หรือ OLTP

การจัดรูปแบบข้อมูล

ระบบ OLAP ใช้โมเดลข้อมูลแบบหลายมิติ คุณจึงสามารถดูข้อมูลเดียวกันจากมุมต่าง ๆ ได้ ฐานข้อมูล OLAP จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบคิวบ์ ซึ่งแต่ละมิติข้อมูลจะแสดงแอตทริบิวต์ข้อมูลที่แตกต่างกัน แต่ละเซลล์ในคิวบ์จะแทนค่าหรือหน่วยวัดสำหรับจุดตัดของมิติข้อมูลต่าง ๆ

ในทางตรงกันข้าม ระบบ OLTP เป็นข้อมูลรูปแบบมิติเดียวและมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลด้านเดียว ระบบเหล่านี้ใช้ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์เพื่อจัดระเบียบข้อมูลลงในตาราง แต่ละแถวในตารางแสดงถึงอินสแตนซ์ของเอนทิตี และแต่ละคอลัมน์แสดงถึงแอตทริบิวต์ของเอนทิตี

สถาปัตยกรรมข้อมูล

สถาปัตยกรรมฐานข้อมูล OLAP จะให้ความสำคัญกับการดำเนินงานการอ่านข้อมูลมากกว่าการเขียนข้อมูล คุณสามารถดำเนินการสืบค้นข้อมูลที่ซับซ้อนกับข้อมูลปริมาณมากได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ความพร้อมใช้งานเป็นเรื่องที่มีความสำคัญต่ำเนื่องจากกรณีการใช้งานหลักคือการวิเคราะห์

ในทางกลับกัน สถาปัตยกรรมฐานข้อมูล OLTP จะให้ความสำคัญกับการดำเนินงานการเขียนข้อมูล ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโหลดที่มีการเขียนสูง และสามารถอัปเดตข้อมูลธุรกรรมที่มีความถี่สูงและมีปริมาณมากได้โดยไม่สูญเสียความสมบูรณ์ของข้อมูล

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าสองคนซื้อสินค้าเดียวกันในเวลาเดียวกัน ระบบ OLTP จะสามารถปรับระดับสต็อกได้อย่างแม่นยำ และระบบจะจัดลำดับความสำคัญของลูกค้ารายแรกตามลำดับเวลาหากสินค้าเป็นสินค้าชิ้นสุดท้ายในสต็อก ความพร้อมใช้งานมีลำดับความสำคัญที่สูง และโดยปกติแล้วจะมีการดำเนินงานจนสำเร็จผ่านการสำรองข้อมูลหลายชุด

ประสิทธิภาพ

เวลาในการประมวลผล OLAP อาจแตกต่างกันออกไปโดยอาจใช้เวลาตั้งแต่หลายนาทีจนถึงชั่วโมง ซึ่งจะขึ้นอยู่กับประเภทและปริมาณของข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์ หากต้องการอัปเดตฐานข้อมูล OLAP คุณต้องประมวลผลข้อมูลเป็นชุดขนาดใหญ่เป็นระยะ ๆ จากนั้นจึงอัปโหลดชุดข้อมูลทั้งหมดไปยังระบบพร้อม ๆ กัน นอกจากนี้ ความถี่ในการอัปเดตข้อมูลของแต่ละระบบยังแตกต่างกันออกไปอีกด้วย โดยจะมีระยะเวลาตั้งแต่รายวันไปจนถึงรายสัปดาห์ หรืออาจจะมากถึงรายเดือนอีกด้วย

ในทางตรงกันข้าม การประมวลผล OLTP จะสามารถวัดได้เป็นมิลลิวินาทีหรือน้อยกว่านั้น ฐานข้อมูล OLTP จะจัดการการอัปเดตฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์ การอัปเดตมีความรวดเร็ว สั้นกระชับ และคุณหรือผู้ใช้ของคุณเป็นผู้ดำเนินการ การประมวลผลสตรีมมักจะใช้การประมวลผลแบบกลุ่ม

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลการสตรีม »

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประมวลผลเป็นชุด »

ข้อกำหนดความต้องการ

ระบบ OLAP ทำหน้าที่เหมือนที่เก็บข้อมูลส่วนกลาง และจะดึงข้อมูลจากคลังข้อมูล ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ และระบบอื่น ๆ อีกหลายแห่ง ข้อกำหนดความต้องการด้านการจัดเก็บวัดจากเทราไบต์ (TB) ถึงเพตะไบต์ (PB) การอ่านข้อมูลยังสามารถใช้การประมวลผลที่สูง ซึ่งต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงด้วย

ในทางกลับกัน คุณสามารถวัดข้อกำหนดความต้องการด้านพื้นที่เก็บข้อมูล OLTP ในหน่วยกิกะไบต์ (GB) ได้ นอกจากนี้ ฐานข้อมูล OLTP ยังอาจถูกล้างออกหลังจากโหลดข้อมูลลงในคลังข้อมูล OLAP หรือ Data Lake ที่เกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตาม ข้อกำหนดความต้องการด้านการประมวลผลสำหรับ OLTP ก็สูงเช่นกัน

ตัวอย่างของ OLAP เทียบกับ OLTP

ลองพิจารณาบริษัทค้าปลีกขนาดใหญ่ที่มีร้านค้าหลายร้อยแห่งอยู่ทั่วประเทศ บริษัทมีฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่คอยติดตามยอดขาย สินค้าคงคลัง ข้อมูลลูกค้า และตัววัดสำคัญอื่น ๆ

บริษัทใช้ OLTP เพื่อประมวลผลธุรกรรมแบบเรียลไทม์ อัปเดตระดับสินค้าคงคลัง และจัดการบัญชีลูกค้า ร้านค้าแต่ละแห่งเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลกลาง ซึ่งจะอัปเดตระดับสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์เมื่อขายผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้ บริษัทยังใช้ OLTP ในการจัดการบัญชีลูกค้า เช่น เพื่อติดตามคะแนนสมาชิก จัดการข้อมูลการชำระเงิน และดำเนินการส่งคืน

และนอกจากนี้ บริษัทยังใช้ OLAP เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดย OLTP อีกด้วย นักวิเคราะห์ธุรกิจของบริษัทสามารถใช้ OLAP เพื่อสร้างรายงานเกี่ยวกับแนวโน้มการขาย ระดับสินค้าคงคลัง ข้อมูลประชากรของลูกค้า และตัววัดหลักอื่น ๆ พวกเขาทำการสืบค้นข้อมูลที่มีความซับซ้อนกับข้อมูลในอดีตปริมาณมากเพื่อระบุหารูปแบบและแนวโน้มที่สามารถเป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจทางธุรกิจได้ นอกจากนี้ยังระบุหาผลิตภัณฑ์ยอดนิยมในช่วงเวลาที่กำหนด และใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อปรับงบประมาณสินค้าคงคลังให้เหมาะสมได้อีกด้วย

 

หลักเกณฑ์	OLAP	OLTP
วัตถุประสงค์	OLAP ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อนำมาประกอบการตัดสินใจได้	OLTP ช่วยให้คุณจัดการและประมวลผลธุรกรรมแบบเรียลไทม์
แหล่งที่มาของข้อมูล	OLAP ใช้ข้อมูลในอดีตและข้อมูลที่รวบรวมจากหลายแหล่ง	OLTP ใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์รวมถึงข้อมูลธุรกรรมจากแหล่งเดียว
โครงสร้างข้อมูล	OLAP ใช้ฐานข้อมูลหลายมิติ (คิวบ์) หรือฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์	OLTP ใช้ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์
โมเดลข้อมูล	OLAP ใช้ Star Schema, Snowflake Schema หรือโมเดลการวิเคราะห์อื่น ๆ	OLTP ใช้โมเดลแบบปกติหรือโมเดลแบบดีนอร์มอลไลซ์
ปริมาณข้อมูล	OLAP มีข้อกำหนดความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ คิดเป็นเทราไบต์ (TB) และเพตะไบต์ (PB)	OLTP มีข้อกำหนดความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลที่น้อยกว่า คิดเป็นกิกะไบต์ (GB)
เวลาตอบกลับ	OLAP มีเวลาตอบกลับนานกว่า โดยทั่วไปแล้วจะอยู่ที่หน่วยวินาทีหรือนาที	OLTP มีเวลาตอบกลับที่สั้นกว่า โดยทั่วไปแล้วจะอยู่ที่หน่วยมิลลิวินาที
ตัวอย่างแอปพลิเคชัน	OLAP เหมาะสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้ม ทำนายพฤติกรรมของลูกค้า และระบุความสามารถในการทำกำไร	OLTP เหมาะสำหรับการประมวลผลการชำระเงิน การจัดการข้อมูลลูกค้า และการประมวลผลคำสั่งซื้อ