OLTP 와 OLAP

OLTP(On-Line Transaction Processing) 란?

- 데이터 갱신위주

- 여러과정(또는 연산)이 하나의 단위 프로세스로 실행되도록 하는 프로세스

과정 1 : 철수의 계좌에서 50,000 원을 감소시킨다. 과정 2 : 현금을 인출해 준다. 과정 3 : 명세표를 출력해준다. -> 이와 같은 과정은 하나의 단위로 이루어져야 함

 

OLAP(On-Line Analytic Processing) 란?

- 데이터 조회위주

- 정보위주의 처리 분석을 의미함. 의사결정에 활용할 수 있는 정보를 얻을 수 있게 해주는 기술

- OLTP에서 처리된 트랜잭션 데이터를 분석해 제품 판매추이, 구매성향파악, 재무회계분석 등을 프로세싱하는 것

 

OLTP 와 OLAP 의 차이점

- OLTP : 현재 업무의 효율적인 처리에만 관심이 있음

- OLAP : 의사결정에 도움되는 데이터 분석에 관심이 있음

 

OLAP과 OLTP의 관계

 

은행의 창구 업무나 항공사의 예약 업무 등이 전형적인 OLTP의 예라 하면, OLAP은 OLTP에서 발생한 원시 데이터를 활용할 수 있도록 가공하고 분석하는 과정을 뜻한다.

일반적으로 기업의 데이터는 전산 부서에 의해 관리되며 기업의 전산 시스템은 데이터의 수집과 갱신에 초점을 맞추어 설계되어 최종 사용자가 직접 사용하기는 불편하다. 이에 비 해 OLAP 환경에서 정보는 사용자가 쉽게 이해할 수 있고 조작하기 쉬운 형태로 존재한다. 즉 사용자는 필요한 시점에 정보 매개자 없이 정보원에 직접 접근하여 다양한 각도에서 분 석을 수행할 수 있다.

 

현재 대부분 OLAP 의 정의 언급하는 경우 FASMI를 이용하여 설명함.

 

FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) 란?

- 일반적으로 사용자의 쿼리에 대한 반응속도가 5초 이내인 것을 의미

간단한 분석인 경우 1초 이내이고 아주 드물게 20초 이상 걸릴 수도 있다. 실제로 분석가들은 30초 이상 반응이 없으면 대개 “Crtl+Alt+Del”을 눌러 강제로 종료시킨다. 설사 끈기있게 기다려 결과를 본다 해도 분석과정에서 사고의 연속성을 상실해 버린다. 많은 OLAP 제품 공급업체들은 이러한 문제점을 해결하고자 나름대로의 기술을 개발하였지만 아직 완벽한 해결책을 내놓은 곳은 없다. 사용자들이 요구할 모든 데이터를 미리 구해 놓으면 반응속도는 빠르지만 데이터베이스가 폭발적으로 커졌고 (Data Explosion) 이를 피하기 위해 실시간으로 (on-the-fly) 계산하여 결과를 보여 주면 응답속도가 너무 느렸다. 그래서, 많은 경우 이 두 가지를 적절하게 조화시키는 방법을 추구하고 있다.