OLTP مقابل OLAP: وجهان لعملة البيانات نفسها؟

في عالم اليوم القائم على البيانات، تعتمد الشركات والمؤسسات على قواعد البيانات لإدارة عملياتها واتخاذ القرارات الإستراتيجية. هناك نظامان شائعان لإدارة قواعد البيانات هما أنظمة OLTP وOLAP. في هذه المدونة، سوف نستكشف الاختلافات بين OLTP وOLAP، وكيفية استخدامها في مختلف الصناعات.

ما هو OLTP؟

OLTP تعني معالجة المعاملات عبر الإنترنت. إنه نظام إدارة قاعدة بيانات يستخدم لأنظمة المعاملات. تم تصميم قواعد بيانات OLTP لتسجيل وإدارة المعاملات اليومية في الوقت الفعلي. في الأنظمة التي يكون فيها الوصول السريع إلى البيانات واستعادتها أمرًا بالغ الأهمية ، تتألق أنظمة OLTP لأنها محسّنة لمعالجة المعاملات عالية السرعة. إنها تمكن المؤسسات من التعامل بكفاءة مع حجم كبير من المعاملات بسهولة.

خصائص OLTP

الخصائص الرئيسية لـ OLTP هي كما يلي:

• ركز على المعالجة السريعة للمعاملات: تتعامل قواعد بيانات OLTP مع عدد كبير من المعاملات بسرعة وكفاءة. إنها تُحسِّن من أجل معالجة المعاملات عالية السرعة ، مما يضمن وصولاً سريعًا وسريع الاستجابة إلى البيانات.
• استخدامها في أنظمة المعاملات: تستخدم المؤسسات عادةً أنظمة OLTP في أنظمة المعاملات التي تتطلب الوصول السريع إلى البيانات واستعادتها لمعالجة كميات كبيرة من المعاملات الصغيرة.
• حجم كبير من المعاملات الصغيرة: تم تصميم قواعد بيانات OLTP للتعامل مع حجم كبير من المعاملات الصغيرة. تتضمن هذه المعاملات عادةً إدخال كميات صغيرة من البيانات أو تحديثها أو حذفها.
• هيكل البيانات المعياري: تحتوي قواعد بيانات OLTP على بنية بيانات موحدة. وهذا يعني أنهم يستخدمون نموذج بيانات يقلل من التكرار ويضمن اتساق البيانات. وهذا يؤدي إلى تخزين البيانات واسترجاعها بكفاءة.
• الأمثل لعمليات الكتابة: تعمل أنظمة OLTP على تحسين عمليات الكتابة، مما يسمح لها بالتعامل مع عدد كبير من البيانات المدخلة والتحديثات والحذف بكفاءة. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتطلب تحديثات البيانات في الوقت الفعلي.
• كمون بيانات منخفض: توفر أنظمة OLTP زمن وصول منخفض للبيانات وتوفر تحديثات البيانات في الوقت الفعلي، مما يضمن التوفر الفوري للبيانات المحدثة للمستخدمين. يعد هذا أمرًا مهمًا للتطبيقات التي تتطلب الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي والاستجابة لها.

أمثلة على OLTP

• الأنظمة المصرفية: تسمح هذه الأنظمة للعملاء بإجراء مجموعة متنوعة من المعاملات مثل الإيداع والسحب وتحويل الأموال ودفع الفواتير.
• أنظمة التجارة الإلكترونية: تتيح هذه الأنظمة للعملاء تقديم الطلبات وإجراء المدفوعات وتتبع حالة الشحن والتسليم.
• أنظمة نقاط البيع بالتجزئة: تمكن هذه الأنظمة تجار التجزئة من معالجة معاملات البيع وإدارة المخزون وتتبع مشتريات العملاء.
• أنظمة حجز الرحلات: تسمح هذه الأنظمة للعملاء بالبحث عن الرحلات الجوية وحجز التذاكر وإجراء تغييرات على حجوزاتهم.
• أنظمة الرعاية الصحية: تتيح هذه الأنظمة لمقدمي الرعاية الصحية إدارة سجلات المرضى وجدولة المواعيد ومعالجة مطالبات التأمين.
• أنظمة إدارة المخزون: تمكن هذه الأنظمة الشركات من تتبع مستويات المخزون وإدارة الطلبات والتحكم في تدفق البضائع.
• أنظمة حجز الفنادق: تتيح هذه الأنظمة للعملاء البحث عن الفنادق وحجز الغرف وإدارة حجوزاتهم.
• أنظمة إدارة سلسلة التوريد: تمكّن هذه الأنظمة الشركات من إدارة عمليات سلسلة التوريد الخاصة بها ، بما في ذلك المشتريات وإدارة المخزون والخدمات اللوجستية.

ما هو OLAP؟

OLAP تعني المعالجة التحليلية عبر الإنترنت. إنها نظام إدارة قواعد البيانات الذي يستخدم للأنظمة التحليلية. تعمل قواعد بيانات OLAP على تحسين استعلامات البيانات المعقدة وتلبية الأنظمة التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات لتحليل البيانات وإعداد التقارير.

خصائص OLAP

الخصائص الرئيسية لـ OLAP هي كما يلي:

• ركز على استفسارات البيانات المعقدة: تم تصميم قواعد بيانات OLAP للتعامل مع استعلامات البيانات المعقدة التي تتضمن أبعادًا وتسلسلات هرمية متعددة. وهذا يسمح بالتحليل المتقدم للبيانات وتحديد الأنماط والاتجاهات.
• التحليل متعدد الأبعاد: تم تحسين قواعد بيانات OLAP للتحليل متعدد الأبعاد. يتضمن ذلك تحليل البيانات على طول محاور أو أبعاد متعددة. يتيح ذلك للمستخدمين استكشاف العلاقات والارتباطات بين مجموعات مختلفة من البيانات.
• استخدامها في الأنظمة التحليلية: تُستخدم أنظمة OLAP بشكل شائع في الأنظمة التحليلية مثل أدوات ذكاء الأعمال (BI) وتخزين البيانات وأنظمة دعم القرار. تتطلب هذه الأنظمة قدرات تحليل وإعداد تقارير متطورة لدعم اتخاذ القرارات التجارية.
• انخفاض حجم المعاملات الكبيرة: تتعامل قواعد بيانات OLAP مع حجم منخفض من المعاملات الكبيرة ، وتعالج بشكل فعال تحديثات البيانات أو إدخالاتها. ينصب التركيز على تحليل البيانات بدلاً من معالجة البيانات.
• بنية البيانات غير الطبيعية: تحتوي قواعد بيانات OLAP على بنية بيانات غير طبيعية. هذا يعني أنه يتم تخزين البيانات بطريقة تقلل من الحاجة إلى الصلات المعقدة عند الاستعلام عن البيانات. ينتج عن هذا أوقات استجابة استعلام أسرع وأداء محسن.
• الأمثل لعمليات القراءة: تم تحسين أنظمة OLAP لعمليات القراءة. وهذا يسمح لهم بمعالجة عدد كبير من الاستعلامات وطلبات استرجاع البيانات. هذا أمر بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتطلب تحليل بيانات سريع وفعال.
• كمون مرتفع للبيانات: تتمتع أنظمة OLAP بزمن وصول عالي للبيانات. يحدث هذا التأخير لأن النظام يحتاج إلى معالجة البيانات وتجميعها قبل إتاحتها للتحليل، مما يؤدي إلى إنشاء فجوة بين وقت تحديث البيانات وإتاحتها للتحليل.

أمثلة على OLAP

• أنظمة ذكاء الأعمال (BI): تمكّن هذه الأنظمة المؤسسات من تحليل وتصور البيانات من مصادر مختلفة لاكتساب رؤى حول أداء الأعمال وتحديد الاتجاهات واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
• أنظمة تخزين البيانات: تخزن هذه الأنظمة كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة وتوفر رؤية موحدة للبيانات لأغراض التحليل. وهي تعمل كمستودع مركزي ، مما يمكّن المنظمات من الوصول إلى البيانات من مصادر متعددة وتحليلها بطريقة مبسطة.
• أنظمة التحليل المالي: تتيح هذه الأنظمة للمحللين الماليين إجراء تحليلات مالية معقدة ، مثل التنبؤ والميزنة وتحليل التباين.
• أنظمة تحليل المبيعات: تمكّن هذه الأنظمة فرق المبيعات من تحليل بيانات المبيعات حسب العميل والمنتج والمنطقة والمعلمات الأخرى لتحديد اتجاهات وفرص المبيعات.
• أنظمة تحليل التسويق: تمكن هذه الأنظمة فرق التسويق من تحليل سلوك العملاء وأداء الحملة ومقاييس التسويق الأخرى لتحسين استراتيجيات التسويق.
• أنظمة تحليل سلسلة التوريد: تمكّن هذه الأنظمة مديري سلسلة التوريد من تحليل البيانات من مصادر مختلفة ، مثل مستويات المخزون وأداء الموردين وبيانات اللوجستيات لتحسين عمليات سلسلة التوريد.
• أنظمة تحليل الموارد البشرية (HR): تمكّن هذه الأنظمة مديري الموارد البشرية من تحليل البيانات المتعلقة بأداء الموظف ، ومعدلات الدوران ، ومقاييس الموارد البشرية الأخرى لتحسين الأداء والاحتفاظ بالموظفين.

الاختلافات بين OLTP و OLAP

تكمن الاختلافات الرئيسية بين OLTP و OLAP في الغرض ، وهيكل البيانات ، وعبء العمل. تستخدم المؤسسات أنظمة OLTP للتعامل مع معالجة المعاملات ، مثل معاملات التجزئة عبر الإنترنت والمعاملات المصرفية وحجوزات شركات الطيران. تستخدم هذه الأنظمة بنية بيانات موحدة ، تنظم البيانات في جداول تحتوي على الحد الأدنى من المعلومات الزائدة عن الحاجة. تعمل أنظمة OLTP على تحسين عمليات الكتابة وإظهار زمن انتقال منخفض للبيانات ، مما يضمن معالجة فعالة للمعاملات في الوقت الفعلي.

في المقابل ، تستخدم الشركات والمؤسسات أنظمة OLAP للمعالجة التحليلية ، بما في ذلك التحليل المالي وأبحاث السوق وتحسين سلسلة التوريد. لديهم بنية بيانات غير طبيعية. بالإضافة إلى ذلك ، تنظم أنظمة OLAP البيانات في مكعبات متعددة الأبعاد ، مما يعمل على تحسين أوقات استجابة الاستعلام وتحسين الأداء للاستعلامات المعقدة. تم تحسين هذه الأنظمة لعمليات القراءة وإظهار زمن انتقال مرتفع للبيانات.

الاختيار بين OLTP و OLAP

عند الاختيار بين OLTP و OLAP ، تحتاج إلى مراعاة الاحتياجات المحددة لعملك ومؤسستك. إذا كنت بحاجة إلى معالجة حجم كبير من المعاملات الصغيرة في الوقت الفعلي ، فإن OLTP هو السبيل للذهاب. تفضل الشركات والمؤسسات أنظمة OLTP نظرًا لتحسينها لمعالجة المعاملات السريعة وتحديثات البيانات في الوقت الفعلي. تضمن هذه الأنظمة الوصول السريع إلى البيانات ومعالجتها ، مما يجعلها مناسبة للغاية للمؤسسات التي تحتاج إلى عمليات بيانات فعالة وفي الوقت المناسب.

من ناحية أخرى ، إذا كنت بحاجة إلى إجراء تحليل معقد للبيانات وإعداد التقارير على مجموعات البيانات الكبيرة ، فإن OLAP هو الخيار الصحيح. تم تحسين أنظمة OLAP لأحمال العمل المليئة بالقراءة ولها بنية بيانات غير منسقة. يتيح ذلك أوقات استجابة أسرع للاستعلامات وتحسين الأداء للاستعلامات المعقدة.

من المهم ملاحظة أنه في بعض الأحيان ، قد تحتاج الشركات والمؤسسات إلى استخدام أنظمة OLTP و OLAP لتلبية احتياجاتهم. يُعرف هذا بالمحلول الهجين. يتضمن استخدام أنظمة OLTP لمعالجة المعاملات وأنظمة OLAP لتحليل البيانات وإعداد التقارير.

في النهاية ، يعتمد الاختيار بين OLTP و OLAP على احتياجاتك المحددة ونوع البيانات التي تعمل بها. من خلال فهم الاختلافات بين هذين النظامين وتقييم متطلباتك ، يمكنك اتخاذ قرار مستنير. مثل هذا القرار سيحسن عملياتك وعمليات اتخاذ القرار.

استخدام OLTP و OLAP مع ملفات Astera مكدس البيانات

Astera يوفر الأدوات والميزات التي يمكن أن تساعد الشركات على الاستفادة من أنظمة OLTP وOLAP الخاصة بها. يفعلون ذلك من خلال توفير قوية تكامل البياناتوقدرات الإدارة والتحليل.

Astera Centerprise هو قوي حل تكامل البيانات يدعم كلاً من أنظمة OLTP وOLAP. يمكنه الاتصال بمصادر البيانات المختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات والمنصات السحابية و واجهات برمجة التطبيقاتو ETL (استخراج وتحويل وتحميل) البيانات من أنظمة OLTP إلى أنظمة OLAP بسلاسة. من خلال واجهة السحب والإفلات البديهية والموصلات المدمجة مسبقًا ، Centerprise يجعل من السهل دمج البيانات وإدارتها من مصادر مختلفة ، بغض النظر عن التنسيق والموقع.

من ناحية أخرى، Astera منشئ مستودع البيانات هي عبارة عن نظام أساسي شامل لأتمتة مستودع البيانات تم تحسينه لأنظمة OLAP. إنه يمكّن الشركات من إنشاء مجموعات البيانات الكبيرة وإدارتها وتحليلها بكفاءة واكتساب رؤى قيمة في عملياتها. Astera يدعم Data Warehouse Builder العديد من مصادر البيانات وتنسيقاتها. يتضمن ذلك أنظمة OLTP ، ويسمح للشركات بإنشاء نماذج بيانات مخصصة إما عن طريق الهندسة العكسية من قاعدة بيانات موجودة أو إنشاء واحدة من البداية. يمكنك استخدام مصمم نموذج البيانات البديهي لاشتقاق بنية OLAP ، مثل نموذج الأبعاد ، من نظام OLTP.

توفر الأداة أيضًا القدرة على نشر نماذج البيانات للاستخدام في أدوات تصور الطرف الثالث مثل Power BI وTableau وQlik وما إلى ذلك، من خلال خدمة OData المضمنة. يمكنك استخدام هذا النشر لإنشاء لوحات معلومات وإجراء تحليل شامل لبياناتك.

وفي الختام

في الختام ، يمكننا التفريق بين OLTP و OLAP كنوعين متميزين من أنظمة إدارة قواعد البيانات التي تخدم أغراضًا مختلفة. تستخدم الشركات أنظمة OLTP لتسجيل المعاملات اليومية وإدارتها في الوقت الفعلي ، بينما تستخدم أنظمة OLAP لتحليل البيانات وإعداد التقارير. من خلال فهم الاختلافات بين الاثنين ، يمكنك اختيار نظام إدارة قاعدة البيانات المناسب لتلبية احتياجاتك الخاصة.

قم بدمج OLTP و OLAP بسلاسة مع ملفات Centerprise

ابدأ الآن