OLTP ist eine transaktionszentrierte Datenverarbeitung, die einer dreistufigen Architektur folgt. 

Jeden Tag führen Unternehmen weltweit Millionen von Finanztransaktionen durch. Diese Tatsache erinnert an Mitarbeiter mit Kundenkontakt wie Bankangestellte und Supermarktkassierer, die auf Tastaturen und an Registrierkassen herumtippen, und das aus gutem Grund. Entsprechend ACI weltweit, einem Zahlungssystemunternehmen, verzeichnete im Jahr 42.2 ein Wachstum des weltweiten Echtzeit-Transaktionsvolumens um 2023 % auf 266.2 Milliarden Transaktionen. 

Aber auch Unternehmen außerhalb des Finanz- und Einzelhandelssektors generieren täglich zahlreiche Transaktionen. Und jede dieser Transaktionen erfordert eine sichere Speicherung für zukünftige Überprüfung, Verwendung und andere Anwendungen. 

Online Transaction Processing (OLTP) ist darauf ausgelegt, diese großen Mengen an Transaktionsdaten in einem zu speichern Data Warehouse, und in diesem Blog wird es ausführlich besprochen. Lass uns anfangen. 

OLTP zeichnet sich durch die folgenden zwei Faktoren aus: 

• Sein spezielles Design unterstützt die Ausführung und Aufzeichnung von Hunderten (oder mehr) gleichzeitigen Transaktionen. 
• Die „Online“-Komponente im Namen bezieht sich darauf, wie das Internet genutzt wird, um Transaktionen in Echtzeit abzuwickeln. 

Beispiele für OLTP-Systeme 

1. Geldautomaten und Online-Banking-Prozesse 
2. Ticketing-, Buchungs- und Reservierungsplattformen 
3. Systeme zur Verarbeitung von Kreditkartenzahlungen 
4. Auftragserfassung 
5. Aufzeichnungen 

OLTP vs. OLAP

OLTP und Online Analytical Processing (OLAP) sind zwei verschiedene Typen of die Datenerfassung pVerarbeitung Systeme twelche Unternehmen gemeinsam nutzen. 

Während OLTP in erster Linie für die Aufzeichnung von Transaktionen konzipiert ist, OLAP Datenbanken sollen Datenteams bei der Abfrage und Analyse unterstützen. 

Hier ist ein Vergleich zwischen den beiden: 

 Eigenschaften von OLTP-Systemen 

• Schnelle Antworten: OLTP-Systeme zeichnen sich durch schnelle Reaktionen aus, um Echtzeitoperationen zu ermöglichen. Die Reaktionszeit wird normalerweise in Millisekunden gemessen. 
• Indizierte Datensätze: Diese Systeme verfügen über indizierte Datensätze, um Benutzern das schnelle Suchen, Abfragen und Abrufen von Daten zu erleichtern. 
• Hohe Verfügbarkeit: Angesichts der Bedeutung eines OLTP-Systems für Echtzeitanwendungen minimiert die Sicherstellung einer hohen Verfügbarkeit Ausfallzeiten. 
• Einfachere Operationen: Zu den üblichen Vorgängen gehören Einfügungen, Löschungen und Datenaktualisierungen. Dies sind alles einfachere Vorgänge, da diese Systeme komplexe analytische Anforderungen nicht erfüllen. 

Wofür werden Datenbanken verwendet? OLTP Arbeitsbelastung? 

OLTP-Workloads benötigen relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) zur Datenspeicherung und -änderung, da relationale Datenbanken speziell für Transaktionsanwendungen entwickelt wurden.  

Hier sind ein paar Beispiele: 

1. PostgreSQL/Postgres

Die Anpassbarkeit und Flexibilität von PostgreSQL machen es ideal für OLTP.  

Insbesondere die Multi-Version Concurrency Control (MVCC) von Postgres ermöglicht den gleichzeitigen Datenzugriff für mehrere Transaktionen und verhindert gleichzeitig, dass eine Transaktion eine andere blockiert. Dadurch werden Leistung und Effizienz verbessert. 

2. Oracle-Datenbank

Oracle Database ist ein umfassendes RDBMS, das verschiedene Anwendungsfälle unterstützt. Neben OLTP wird Oracle Database für Data Warehousing und gemischte Anwendungen (OLTP und Data Warehousing) verwendet. 

3.Microsoft SQL Server

Ähnlich wie Oracle DatabaseMicrosoft SQL Server unterstützt neben OLTP-Workloads auch Data Warehousing- und Business Intelligence-bezogene Aufgaben. 

4. MySQL

MySQL wird häufig als verwendet beide eine Open-Source und kommerziell RDBMS. Seine Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Verfügbarkeit und Transaktionsfähigkeiten mach es großartig ganz ohne irgendetwas tun oder drücken zu müssen. für OLTP-Workloads. 

5.MongoDB

MongoDB ist flexibel, skalierbar und Geeignet für Unternehmen, die eine NoSQL-Option zur Verarbeitung ihrer OLTP-Workloads suchen. Zahlungssysteme gehören zu den häufigsten Anwendungsfällen von MongoDB, und es verfügt über ein flexibles dokumentzentriertes Modell Funktioniert gut für OLTP-Aufgaben. 

Die Vorteile und Herausforderungen der Arbeit mit OLTP-Workloads 

OLTP-Systeme haben sowohl ihre Vorteile als auch ihre Herausforderungen, die im Folgenden hervorgehoben werden: 

Vorteile: 

Die beiden größten Vorteile eines OLTP-Systems sind Parallelität und ACID-Konformität (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit). 

Nebenläufigkeit ermöglicht es einem OLTP-System effektiv und gleichzeitig mehrere Benutzer bedienen. Zwei oder mehr Benutzer können in einem System frei Transaktionen durchführen, da die Parallelität verhindert, dass diese Transaktionen miteinander in Konflikt geraten oder sich überschneiden. 

Die ACID-Konformität umfasst die folgenden Komponenten: 

Atomarität: Zerlegt Datenbanktransaktionen in kleinere Komponenten, um die Integrität der Transaktion als Ganzes sicherzustellen. 

Konsistenz: Datenbanktransaktionen unterliegen bestimmten Datenvalidierungsregeln und nur die Daten, die diesen Regeln entsprechen, werden in die Datenbank geschrieben. 

Isolationswerte: Datenbanktransaktionen werden ohne Konflikte gleichzeitig verarbeitet. 

Haltbarkeit: stellt sicher, dass nach Abschluss einer Transaktion die daraus resultierenden Datenänderungen in die Datenbank geschrieben werden. Dadurch bleiben Datenänderungen trotz technischer Störungen erhalten. 

Durch die ACID-Konformität können OLTP-Datenbanken Transaktionen von Anfang bis Ende verwalten. Es stellt die Funktionalität einer Transaktion sicher, indem es jede Transaktion in kleinere Komponenten zerlegt, Datengültigkeitsregeln anwendet, diese gleichzeitig verarbeitet und die Daten dann speichert. 

Zu den weiteren Vorteilen eines OLTP-Systems gehören neben Parallelität und ACID-Konformität: 

• Normalisierte Daten: OLTP-Systeme verwenden im Allgemeinen normalisierte Datenstrukturen. Dadurch wird die Redundanz minimiert, eine optimierte Speicherung ermöglicht und Datenanomalien verhindert. 
• Transaktions-Rollback: Mit der Transaktions-Rollback-Funktion eines OLTP-Systems können Benutzer Transaktionen oder andere Änderungen im Falle eines Hardwareproblems oder einer anderen Art von Fehler rückgängig machen. 
• Datenintegrität: Aufrechterhaltung Datenintegrität und die Konsistenz ist einfach, da ACID-Konformität und Normalisierung die Zuverlässigkeit der Transaktionen erhöhen und die Datenbank präzise halten. 

Probleme 

Zu den häufigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit der Verwendung von OLTP-Datenbanken gehören: 

• Historische Daten abfragen: Sie sind für die Verarbeitung aktueller Transaktionen und Echtzeitdaten konzipiert. Daher ist die Abfrage historischer Daten mit einem OLTP-System schwierig, insbesondere im Vergleich zu OLAP.
• ACID-Gemeinkosten: Die Einhaltung von ACID ist zwar vorteilhaft, kann jedoch zu einem gewissen Mehraufwand führen. Eine bessere Datenintegrität kann sich auf die Systemleistung auswirken, da ACID-Transaktionen zusätzlichen Rechenleistungsaufwand erfordern.
• Häufige Wartung: Die Wartung komplexer OLTP-Systeme kann in einer dynamischen und expansiven Umgebung etwas ressourcenintensiv sein. Wie oben erwähnt, benötigen diese Systeme häufige Backups, Wartung und Optimierung, Die erfordern engagierte, kontinuierliche Anstrengungen, um eine hohe Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten. 

So wählen Sie aus Richtige Datenbank für OLTP-Workloads 

Die Berücksichtigung der folgenden Faktoren kann Datenteams bei der Auswahl der richtigen Datenbank helfen: 

Leistungsanforderungen verstehen 

Es ist wichtig, das geschätzte Transaktionsvolumen, die Parallelitätsanforderungen und die idealen Antwortzeiten zu kennen. Die ausgewählte Datenbank sollte die Transaktionslast einer Organisation effektiv bewältigen. 

Unterstützung für ACID-Compliance 

Die ACID-Konformität ist für die Gewährleistung der Datenintegrität in einem OLTP-System von entscheidender Bedeutung. Daher ist eine Datenbank mit umfassenden ACID-Garantien die richtige Lösung für eine OLTP-Workload. 

Gleichzeitigkeitskontrolle 

Gleichzeitige Transaktionen sind ein weiteres wichtiges Merkmal; Um sie effektiv zu verwalten, muss eine Datenbank über ausreichende Mechanismen zur Parallelitätskontrolle verfügen, wie zum Beispiel: 

• Sperrung 
• Optimistische Parallelitätskontrolle (OCC) 
• Zeitstempelbestellung 
• Snapshot-Isolierung 
• Mehrversions-Parallelitätskontrolleol (MVCC)
• Serialisierbare Snapshot-Isolation (SSI) 

Skalierbarkeit 

Skalierbarkeit kann je nach Geschäftsmodell und Anwendung eine unterschiedliche Bedeutung haben.  

Eine Datenbank, die sowohl horizontal (durch Integration weiterer Server) als auch vertikal (durch Erhöhung der Serverressourcen) skaliert werden kann, kann mit einer Reihe von Arbeitslasten Schritt halten. 

Datenmodell 

Im Allgemeinen funktionieren relationale Datenbanken gut mit strukturierten Daten, und NoSQL-Datenbanken sind dafür besser geeignet halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Die Datenbankauswahl für OLTP-Workloads sollte den Schemaanforderungen der Anwendung entsprechen.  

Haltbarkeit und Fehlertoleranz 

Mechanismen wie Replikation, automatisches Failover und Backups tragen zur Datenhaltbarkeit und Fehlertoleranz bei und sind daher für die Verhinderung von Datenverlusten erforderlich. 

Konsistenzmodelle 

Eine Datenbank kann eines der folgenden Konsistenzmodelle aufweisen: 

• Starke Konsistenz: Dieses Modell bietet eine sofortige und konsistente Sichtbarkeit von Aktualisierungen auf allen Knoten. Dies ist die höchste Konsistenzstufe, kann jedoch die Latenz erhöhen und die Verfügbarkeit verringern. 
• Endgültige Konsistenz: In diesem Modell bringen synchrone Aktualisierungen schließlich alle Replikate in den gleichen Zustand. Da niedrige Latenz und hohe Verfügbarkeit im Vordergrund stehen, ist es die bessere Wahl für verteilte Systeme. 
• Kausale Konsistenz: Kausal zusammenhängende Vorgänge werden in diesem Modell knotenübergreifend konsistent geordnet. Es bewahrt die kausale Beziehung zwischen Ereignissen und gleicht Konsistenz und Leistung aus. 

Da bei jedem Modell ein Kompromiss zwischen Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz besteht, kann das Datenpersonal eines basierend auf den Anwendungsanforderungen auswählen. 

Sicherheit 

Sicherheitsfunktionen können je nach Datenbank variieren, aber Funktionen wie Autorisierung, Verschlüsselung, Authentifizierung und Prüfung können die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien und -vorschriften des Unternehmens verbessern. 

Community- und Support-Infrastruktur 

Auch die Supportleistungen einer Datenbank und die Größe ihrer Community sind wichtige zu berücksichtigende Faktoren. Eine große, aktive Community kann eine nützliche Ressource für das Erlernen von Best Practices und den Erwerb von Erkenntnissen sein, und ein Support-Ökosystem kann dabei helfen, Probleme schnell zu beheben. 

Kosten 

Die Gesamtbetriebskosten (TCO) einer Datenbank – zu denen Lizenz-, Infrastruktur-, Wartungs- und Supportkosten gehören – können sich auf ihre Rentabilität für ein Unternehmen auswirken. Idealerweise sollte eine Datenbank ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bieten und den organisatorischen Anforderungen genügen. 

Fazit 

Online-Transaktionsverarbeitungssysteme gibt es seit den 1970er Jahren und unterstützen Transaktionsanwendungen in einer Vielzahl von Branchen. Es gab Fortschritte bei der Kombination von OLTP- und OLAP-Systemen auf einer einheitlichen Plattform (wie MySQL Heatwave von Oracle). Allerdings behalten OLTP-Systeme weitgehend ihre besondere Funktionalität bei, die Unternehmen durch den Einsatz der richtigen Datenbank voll ausschöpfen können. 

Astera verfügt über integrierte Konnektoren für verschiedene Datenbanken – wie MySQL, PostgreSQL, MongoDB und Oracle – zum Ausführen OLTP-Workloads. Dank der unkomplizierten No-Code-Plattform können Benutzer OLTP-Datenmodelle einfach entwerfen und bereitstellen. 

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