OLTP와 OLAP 비교

OLTP와 OLAP

이번 글에서는 데이터 처리 시스템의 종류인 OLTP(Online Transaction Processing)와 OLAP(Online Analytical Processing)에 대해 알아보겠습니다. 각 개념과 차이점을 비교해 보며 알아보겠습니다.

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OLTP와 OLAP란?

OLTP (Online Transaction Processing)란?

OLTP는 실시간 트랜잭션 처리를 위한 데이터베이스 시스템의 접근 방식입니다. 주로 애플리케이션에서 발생하는 트랜잭션을 처리하고 관리하는 데 사용됩니다.

 

OLAP (Online Analytical Processing)란?

OLAP는 대규모 데이터 집합을 분석하고 의사 결정 지원을 위한 데이터베이스 시스템의 접근 방식입니다. 주로 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우스, 데이터 마이닝 등에서 사용됩니다.

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OLTP와 OLAP 특징

OLTP

실시간 처리 : 데이터를 실시간으로 입력, 수정, 삭제하는 작업에 초점을 둡니다.

트랜잭션 중심 : 작고 간단한 트랜잭션을 다루는데 최적화되어 있습니다.

다중 사용자 지원 : 여러 사용자의 동시 작업을 처리할 수 있습니다.

ACID 특성 : 원자성, 일관성, 독립성, 지속성의 특징을 가지고 있습니다.

 

OLAP

데이터 분석과 의사 결정 지원 : 데이터를 분석하고 의사 결정을 지원하기 위해 설계되었습니다.

대규모 데이터 처리 : 대량의 데이터를 다룰 수 있습니다.

데이터 집계 및 다차원 모델링 : 데이터를 요청(쿼리)하고 복잡한 계산 및 집계를 수행할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트 : 주로 데이터 웨어하우스 및 데이터 마트에서 작동합니다.

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OLTP와 OLAP 차이점

목적

OLTP는 실시간 트랜잭션 처리에 중점을 둡니다. 주로 일상적인 비즈니스 작업, 예를 들어 주문 처리, 결제 처리, 재고 업데이트 등과 같은 트랜잭션을 처리하는 데 사용됩니다.

OLAP는 데이터 분석 및 의사 결정 지원에 초점을 둡니다. 다차원 데이터 집합에서 복잡한 질의와 분석 작업을 수행하는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)를 제공합니다.

 

데이터 구조

OLTP는 주로 일차원적이고 정형화된 데이터 구조를 사용합니다. 트랜잭션 데이터는 테이블 형태로 구성되며, 각 트랜잭션은 개별 레코드로 저장됩니다.

OLAP는 다차원 데이터 구조를 사용합니다. 데이터는 여러 차원으로 구성되며, 데이터 큐브 형태로 저장됩니다. 이러한 구조는 데이터의 다양한 차원에 대한 분석을 가능하게 합니다.

 

데이터 처리

OLTP는 주로 단일 트랜잭션의 실시간 처리에 초점을 둡니다. 데이터의 신속한 입력, 수정, 삭제 작업을 지원하여 실시간으로 업데이트되는 정보를 제공합니다.

OLAP는 대량의 데이터를 집계, 요약하고 다양한 분석 작업을 수행하는데 중접을 둡니다. 복잡한 질의와 계산을 수행하여 통찰력 있는 데이터 분석과 보고를 가능하게 합니다.

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활용 사례

OLTP

은행 시스템 : 계좌 이체, 입출금 등의 트랜잭션 처리

온라인 쇼핑몰 : 상품 주문, 재고 관리 등의 트랜잭션 처리

 

OLAP

BI : 판매 분석, 시장 예측 등의 데이터 분석

마케팅 분석 : 고객 세그먼트 분석, 판매 추세 분석 등의 데이터 분석

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정리

	OLTP	OLAP
목적	실시간 트랜잭션 처리	데이터 분석 및 의사 결정 지원
주 트랜잭션 형태	SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE	SELECT
속도	빠른 응답 시간(일반적으로 밀리초 단위, 수초 이내)	상대적으로 느린 응답 시간(일반적으로 초 또는 분 단위)
데이터 구조	관계형 데이터베이스	다차원(큐브) 또는 관계형 데이터베이스
데이터 표현 시간	실시간	과거
예시	은행 거래 처리, 온라인 주문 등	판매 분석, 수익성 분석 등