OLTP vs OLAP: Ein Einsteigerhandbuch für Datensysteme

OLTP vs. OLAP: Unterschiede

Bisher haben wir OLAP und OLTP definiert, und wir wissen, dass beide mit Daten umgehen, aber wie genau unterscheiden sie sich? In diesem Abschnitt geht es um die wichtigsten Unterschiede zwischen ihnen.

Zweck und Verwendung

Wie bereits erwähnt,sind OLTP-Systeme für die Verwaltung betrieblicher Aufgaben in Echtzeit optimiert wie z.B. Auftragsvergabe, Bestandsaktualisierung und Kundenverwaltung. Sie sind für die schnelle Verarbeitung einer großen Anzahl von kurzen Online-Transaktionen ausgelegt. Gängige Beispiele sind Point-of-Sale-Systeme (POS), Bankanwendungen für Überweisungen und CRM-Systeme (Customer Relationship Management).

OLAP-Systeme sind für komplexe Datenanalysen und Entscheidungsunterstützungzugeschnitten . Sie aggregieren und verarbeiten historische und multidimensionale Daten und helfen Unternehmen, Muster, Trends und Erkenntnisse zu erkennen. Typische Beispiele sind Data Warehouses, Business Intelligence Dashboards und Predictive Analytics Tools, die für Prognosen, die Analyse der Verkaufsleistung und die Bewertung von Markttrends eingesetzt werden.

Für effektive Business Intelligence ist es wichtig, verschiedene BI- und Analyseplattformen zu evaluieren, um die beste Lösung für deine OLAP-Systeme zu finden.

Datentypen und Komplexität

OLTP-Systeme verarbeiten aktuelle, transaktionale Daten, die in der Regel detailliert, operativ und gut strukturiert sind. Dazu gehören Daten wie einzelne Verkäufe, Kundendaten oder Zahlungsvorgänge. Der Schwerpunkt liegt auf der Wahrung der Datenintegrität und -konsistenz mit minimaler Redundanz, um schnelle Aktualisierungen und Abfragen zu ermöglichen.

Auf der anderen Seite arbeiten OLAP-Systeme mit historischen, aggregierten oder zusammengefassten Daten, die oft ausführlicher und vielfältiger sind. Diese Daten sind eher für die Analyse als für die Echtzeitverarbeitung optimiert. Sie umfassen Kennzahlen wie Verkaufstrends, Umsatzprognosen oder Kundenverhaltensmuster und umfassen oft eine Vielzahl von Datentypen und -formaten, einschließlich numerischer, kategorischer und sogar unstrukturierter Daten für erweiterte Analysen.

Abfragetypen und Häufigkeit

OLTP-Systeme bearbeiten Abfragen, die in der Regel kurz, einfach und für eine schnelle Ausführung konzipiert sind. Beispiele dafür sind:

• INSERT INTO orders (order_id, customer_id, product_id, quantity, order_date) VALUES (1234, 567, 890, 2, '2024-12-16');
• UPDATE inventory SET stock = stock - 2 WHERE product_id = 890;
• SELECT customer_name, email FROM customers WHERE customer_id = 567;

OLAP-Systeme verarbeiten seltene, aber komplexe Abfragen, um durch eine umfassende Datenanalyse Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Abfragen beinhalten oft Aggregationen, Joins und mehrere Dimensionen. Beispiele dafür sind:

• SELECT product_category, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data WHERE year = 2024 GROUP BY product_category ORDER BY total_sales DESC;
• SELECT customer_region, AVG(order_value) AS avg_order_value FROM customer_orders WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31' GROUP BY customer_region;
• WITH sales_growth AS ( SELECT year, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data GROUP BY year ) SELECT a.year, (a.total_sales - b.total_sales) / b.total_sales * 100 AS yoy_growth FROM sales_growth a JOIN sales_growth b ON a.year = b.year + 1;

Systementwurf und Schema

OLTP-Systeme werden mit normalisierten Schemata (z.B., dritte Normalform), um Redundanzen zu minimieren, die Datenkonsistenz zu wahren und effiziente Aktualisierungen und Einfügungen zu gewährleisten.

Durch die Normalisierung werden Daten in zusammenhängenden Tabellen organisiert, um Duplikate zu vermeiden und die Datenintegrität zu gewährleisten. Zum Beispiel werden Kundendaten in einer Tabelle gespeichert und ihre Bestellungen in einer anderen, die durch einen eindeutigen Schlüssel verknüpft sind. Dieses Design ist ideal für transaktionale Workflows, kann aber bei komplexen Abfragen mehrere Joins erfordern.

OLAP-Systeme werden mit denormalisierten Schematawie Sternschemata oder Snowflake-Schemata entwickelt, um die Abfrageleistung zu optimieren und die Datenanalyse zu vereinfachen.

Die Denormalisierung reduziert die Anzahl der für Abfragen erforderlichen Joins, was die Leistung von analytischen Workloads verbessert. Außerdem nutzt OLAP oft OLAP-Würfel, um Daten über mehrere Dimensionen (z. B. Zeit, Region, Produktkategorie) zu aggregieren und zu organisieren, was ein schnelles, intuitives Durchsuchen und Zerlegen von Daten ermöglicht. Diese Schemata eignen sich besser für leselastige Operationen wie Trendanalysen und Berichte.

Überlegungen zur Leistung

OLTP-Systeme legen Wert auf minimale Antwortzeiten, um sicherzustellen, dass die Benutzer/innen Transaktionen wie Bestellungen, Aktualisierungen oder Zahlungen nahezu in Echtzeit durchführen können. Der Schwerpunkt liegt auf niedrigen Latenzzeiten und hoher Verfügbarkeit, die oft durch optimierte Indizierung, Caching-Mechanismen und effizientes Gleichzeitigkeitsmanagement erreicht werden.

Umgekehrt sind OLAP-Systeme für große, ressourcenintensive Abfragen konzipiert , bei denen umfangreiche Datenmengen analysiert werden. Der Schwerpunkt liegt auf dem Durchsatz und nicht auf der Latenzzeit, da bei diesen Abfragen oft Milliarden von Zeilen über mehrere Dimensionen hinweg aggregiert und verarbeitet werden müssen. 

Um die Rechenanforderungen zu bewältigen, setzen OLAP-Systeme auf parallele Verarbeitung, säulenförmige Speicherung und verteilte Architekturen. Dieses Design ermöglicht Aufgaben wie die Berechnung von mehrjährigen Trends, die Erstellung komplexer Berichte oder die Durchführung von Vorhersagemodellen, bei denen es eher auf Genauigkeit und Vollständigkeit als auf sofortiges Feedback ankommt.

Hardware Anforderungen

OLTP-Systeme profitieren von Multicore-Prozessoren für die parallele Verarbeitung, schnellen Festplattenspeichern (z. B. SSDs) und einem großen Arbeitsspeicher, um schnelle Reaktionszeiten zu gewährleisten. Die Zuverlässigkeit des Netzwerks ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, da diese Systeme oft in verteilten Umgebungen arbeiten, in denen Ausfallzeiten den Geschäftsbetrieb stören könnten.

OLAP-Systeme erfordern leistungsstarke CPUs, große Speicherkapazitäten für die In-Memory-Verarbeitung und massive Speicherlösungen wie skalierbare Data Warehouses oder cloudbasierte Speicher. OLAP-Systeme profitieren auch von verteilten Computing-Frameworks und GPU-Beschleunigung für Aufgaben wie die Ausführung komplexer Aggregationen, multidimensionaler Analysen und maschineller Lernprozesse auf massiven Datensätzen.

OLTP vs. OLAP: Eine Zusammenfassung

Die folgende Tabelle fasst die Unterschiede zwischen OLTP und OLAP für einen direkten Vergleich zusammen:

OLTP und OLAP Anwendungsfälle

Wie bereits erwähnt, haben OLTP und OLAP einzigartige Anwendungsfälle. In diesem Abschnitt werden einige weitere Anwendungsfälle dieser Systeme behandelt, zusammen mit Beispielen zur weiteren Vertiefung der Konzepte.

OLTP Anwendungsfälle

• Krankenhaus-Management-Systeme:  OLTP-Systeme versorgen Krankenhausdatenbanken, die die Patientenregistrierung, die Terminplanung und die Echtzeit-Aktualisierung von Patientenakten verwalten. Wenn ein Arzt zum Beispiel Medikamente verschreibt, aktualisiert das System die Patientenakte und kommuniziert mit der Apotheke, um den Bestand zu überprüfen.
• Einzelhandel und Lieferkettenmanagement:  Im Einzelhandel überwachen OLTP-Systeme die Lagerbestände, die Auftragsabwicklung und die Kommunikation mit den Lieferanten in Echtzeit. Wenn ein Kunde zum Beispiel online einkauft, aktualisiert das System den Bestand, bearbeitet die Zahlung und erstellt einen Versandauftrag.
• Bank- und Finanzdienstleistungen: OLTP-Systeme werden bei der Echtzeit-Transaktionsverarbeitung in Geldautomaten, beim Online-Banking und bei Zahlungsgateways eingesetzt. Wenn ein Kunde zum Beispiel Geld überweist, belastet das System sofort ein Konto und schreibt es einem anderen Konto gut, wobei die Integrität der Transaktion gewahrt bleibt.
• E-Commerce-Plattformen: OLTP-Systeme ermöglichen die Echtzeitverwaltung von Benutzeranmeldungen, Warenkorbaktualisierungen, Auftragsverfolgung und Zahlungsabwicklung auf E-Commerce-Websites und sorgen so für eine reibungslose und reaktionsschnelle Benutzererfahrung.

OLAP-Anwendungsfälle

• Analytik im Gesundheitswesen:  OLAP-Systeme analysieren Patientendaten, um Trends zu erkennen, z.B. den Ausbruch von Krankheiten oder die Wirksamkeit von Behandlungen. Krankenhäuser können zum Beispiel OLAP nutzen, um historische Daten über Patientenaufnahmen während derlu Saison zu untersuchen und den zukünftigen Ressourcenbedarf vorherzusagen. Die Analyse von Patientendaten erfordert eine gründliche Aufbereitung der Datensätze, eine Fähigkeit, die in Projekten wie Customer Analytics hervorgehoben wird: Daten für die Modellierung vorbereiten.
• Analyse der betrieblichen Effizienz: Hersteller nutzen OLAP, um Produktionsprozesse zu optimieren. Durch die Analyse historischer Produktionsdaten können sie Engpässe erkennen, den Wartungsbedarf vorhersagen und die Effizienz der Arbeitsabläufe verbessern, um Ausfallzeiten und Kosten zu reduzieren.
• Verkaufs- und Marketinganalysen: Teams nutzen OLAP-Systeme, um Verkaufstrends, Kundensegmentierung und Kampagneneffektivität zu analysieren. Ein OLAP-Tool kann z.B. den Jahresumsatz zwischen den Regionen vergleichen, um leistungsstarke Märkte oder Produktlinien zu identifizieren.
• Finanzplanung und -prognose: Unternehmen nutzen OLAP für die Budgetplanung, Rentabilitätsanalyse und Risikobewertung. Ein Unternehmen könnte OLAP zum Beispiel nutzen, um historische Ausgabendaten zu analysieren und zukünftige Ausgabenmuster zu prognostizieren, um sie mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen.

Beispiele für prominente OLTP- und OLAP-Systeme

Im Folgenden findest du einige der am häufigsten verwendeten Systeme in jeder Kategorie:

OLTP-Systeme

1. MySQL: Eine beliebte relationale Open-Source-Datenbank, die häufig für die Verwaltung von Transaktionsdaten in E-Commerce- und Content-Management-Systemen verwendet wird.
2. Oracle Database: Sie ist bekannt für ihre Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit und unterstützt hochperformantence OLTP-Operationen in Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen. Das Erlernen von Oracle SQL kann deine Fähigkeit verbessern, diese Datenbanken effektiv zu verwalten.
3. PostgreSQL: Eine Open-Source-Datenbank mit starker ACID-Konformität, ideal für Echtzeit-Transaktionssysteme wie Banken und Logistik.
4. Microsoft SQL Server: Eine robuste Datenbankplattform mit hoher Verfügbarkeit und optimierter Leistung für transaktionale Workloads wie ERP-Systeme.

OLAP-Systeme

1. Amazon Redshift: Ein Cloud-basiertes Data Warehouse, das für die Ausführung komplexer OLAP-Abfragen über große Datenmengen entwickelt wurde und in analytikorientierten Branchen beliebt ist.
2. Google BigQuery: Ein serverloses, hoch skalierbares Data Warehouse, das sich durch die schnelle Verarbeitung umfangreicher analytischer Abfragen auszeichnet.
3. Microsoft Azure Analysis Services: Bietet OLAP-Funktionen auf Unternehmensniveau, mit denen Unternehmen multidimensionale Modelle für erweiterte Analysen erstellen können.
4. Snowflake: Eine Cloud-basierte Datenplattform, die für ihre Flexibilität, Skalierbarkeit und die Unterstützung von OLAP-ähnlichen Abfragen bekannt ist und damit ideal für Data Warehousing und Analysen ist.

Ein umfassender Überblick über die Arten von Datenbanken hilft dir zu verstehen, wie die verschiedenen Systeme OLTP- und OLAP-Architekturen unterstützen.

Können OLTP und OLAP zusammenarbeiten?

Die Antwort ist ja! In der Praxis habe ich oft gesehen, dass sie in Kombination funktionieren.

Die Integration von OLTP- und OLAP-Systemen ermöglicht es den Teams, Echtzeitoperationen mit strategischen Analysen zu verbinden.

Hier sind einige Vorteile der Kombination dieser Systeme:

Verbesserte Entscheidungsfindung

Wenn OLTP- und OLAP-Systeme zusammenarbeiten, können Teams ihre Abläufe rationalisieren und gleichzeitig wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen. Ein E-Commerce-Unternehmen kann zum Beispiel OLTP nutzen, um den aktuellen Bestand und die Bestellvorgänge zu verfolgen, und OLAP einsetzen, um Kauftrends, Kundenpräferenzen und saisonale Nachfrage zu analysieren. Diese Kombination ermöglicht es den Entscheidungsträgern, schnell auf Veränderungen in Echtzeit zu reagieren und gleichzeitig langfristige Strategien auf der Grundlage robuster Analysen zu planen.

End-to-End-Datenmanagement

OLTP sorgt für die Abwicklung der täglichen Transaktionen und dafür, dass die betrieblichen Daten korrekt und aktuell sind. OLAP wiederum aggregiert und analysiert diese Daten, um einen umfassenden Überblick über die Unternehmensleistung zu erhalten. Zusammen bilden sie eine komplette Datenmanagement-Pipeline, in der Transaktionsrohdaten ohne manuelle Eingriffe in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden.

Schneller zu Erkenntnissen

Anstatt Daten manuell von Transaktionssystemen auf Analyseplattformen zu übertragen, können Teams den Prozess automatisieren und so zeitnahe Erkenntnisse gewinnen. Ein Logistikunternehmen kann zum Beispiel den Lernpfad der Sendungen mit OLTP verfolgen und die Lieferleistung und Engpässe mit OLAP-Dashboards analysieren.

Verbesserte Kundenerfahrung

Mit integrierten Systemen können Unternehmen personalisierte Dienstleistungen anbieten, indem sie Echtzeit-Kundendaten mit analytischen Erkenntnissen kombinieren. Ein Abonnementdienst könnte z. B. OLTP nutzen, um die Nutzeraktivitäten zu überwachen (z. B. angeschaute Videos oder gelesene Artikel), und OLAP, um Empfehlungen auf der Grundlage des bisherigen Verhaltens und der Trends zu erstellen. Diese Integration führt zu einem ansprechenden und maßgeschneiderten Erlebnis für die Nutzer.

Die effektive Integration von OLTP- und OLAP-Systemen erfordert letztlich eine umfassende Datenstrategie.

Fazit

OLTP und OLAP spielen unterschiedliche, aber gleich wichtige Rollen im Datenmanagement. OLTP-Systeme sind für betriebliche Abläufe zuständig, während OLAP dabei hilft, Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Wenn duein tieferes Verständnis von Datenplattformen gewinnen und mehr über diese Paradigmen erfahren möchtest, empfehle ich dir diese Ressourcen von DataCamp:

• ELT vs ELT
• Data Warehousing-Konzepte
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