¿Qué es el procesamiento de transacciones en línea (OLTP)?

OLTP es un procesamiento de datos centrado en transacciones que sigue una arquitectura de tres niveles. 

Cada día, empresas de todo el mundo realizan millones de transacciones financieras. Este hecho nos recuerda al personal que atiende al cliente, como los cajeros de los bancos y los cajeros de los supermercados, tecleando en los teclados y en las cajas registradoras, y con razón. De acuerdo a ACI en el mundo, una empresa de sistemas de pago, hubo un crecimiento del 42.2% en los volúmenes globales de transacciones en tiempo real en 2023, alcanzando 266.2 mil millones de transacciones. 

Sin embargo, las empresas fuera de los sectores financiero y minorista también generan muchas transacciones diariamente. Y cada una de estas transacciones requiere un almacenamiento seguro para futuras revisiones, uso y otras aplicaciones. 

El procesamiento de transacciones en línea (OLTP) está diseñado para almacenar estos grandes volúmenes de datos transaccionales en un almacenamiento de datos, y este blog lo analiza en detalle. Vamos a empezar. 

OLTP se distingue por los dos factores siguientes: 

• Su diseño dedicado, que admite la ejecución y registro de cientos (o más) de transacciones simultáneas. 
• El componente "en línea" en su nombre, que se refiere a cómo aprovecha Internet para manejar transacciones en tiempo real. 

Ejemplos de sistemas OLTP 

1. Cajeros automáticos y procesos de banca online 
2. Plataformas de emisión de billetes, reservas y reservas 
3. Sistemas de procesamiento de pagos con tarjeta de crédito. 
4. Orden de entrada 
5. Mantenimiento de registros 

OLTP frente a. OLAP

OLTP y procesamiento analítico en línea (OLAP) son dos diferentes tipos of datos prodeo sistemas tsombrero que las empresas utilizan en conjunto entre sí. 

Si bien OLTP está diseñado principalmente para registrar transacciones, OLAP Las bases de datos están diseñadas para ayudar a los equipos de datos a consultarlas y analizarlas. 

Aquí hay una comparación entre los dos: 

 Características de los sistemas OLTP 

• Respuestas rápidas: Los sistemas OLTP cuentan con respuestas rápidas para facilitar las operaciones en tiempo real. El tiempo de respuesta normalmente se mide en milisegundos. 
• Conjuntos de datos indexados: Estos sistemas cuentan con conjuntos de datos indexados para ayudar a los usuarios a buscar, consultar y recuperar datos rápidamente. 
• Alta disponibilidad: Dada la importancia de un sistema OLTP en aplicaciones en tiempo real, garantizar una alta disponibilidad minimiza el tiempo de inactividad. 
• Operaciones más simples: Las operaciones comunes incluyen inserciones, eliminaciones y actualizaciones de datos. Todas estas son operaciones más simples, ya que estos sistemas no satisfacen requisitos analíticos complejos. 

Para qué se utilizan las bases de datos OLTP ¿Cargas de trabajo? 

Las cargas de trabajo OLTP necesitan sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) para el almacenamiento y modificación de datos, ya que las bases de datos relacionales están diseñadas específicamente para aplicaciones de transacciones.  

Aquí algunos ejemplos: 

1. PostgreSQL/Postgres

La personalización y flexibilidad de PostgreSQL lo hacen ideal para OLTP.  

En particular, el control de concurrencia multiversión (MVCC) de Postgres permite el acceso simultáneo a datos para múltiples transacciones y al mismo tiempo evita que una transacción bloquee a otra. Esto mejora el rendimiento y la eficiencia. 

2. Base de datos Oracle

Oracle Database es un RDBMS integral que admite diferentes casos de uso. Además de OLTP, Oracle Database se utiliza para almacenamiento de datos y aplicaciones mixtas (OLTP y almacenamiento de datos). 

3. Servidor Microsoft SQL

Muy parecido a la base de datos Oracle, Microsoft SQL Server también admite tareas relacionadas con el almacenamiento de datos y la inteligencia empresarial, además de las cargas de trabajo OLTP. 

4. MySQL

MySQL es ampliamente utilizado como ambas un código abierto y comercial RDBMS. Su escalabilidad, facilidad de uso, disponibilidad y capacidades transaccionales hazlo genial opción para cargas de trabajo OLTP. 

5. Mongo DB

MongoDB es flexible, escalable y adecuado para empresas que buscan una opción NoSQL para procesar sus cargas de trabajo OLTP. Los sistemas de pago se encuentran entre los casos de uso comunes de MongoDBy tiene un modelo flexible centrado en documentos que Funciona bien para tareas OLTP. 

Los beneficios y desafíos de trabajar con cargas de trabajo OLTP 

Los sistemas OLTP tienen tanto sus beneficios como sus desafíos, que se destacan a continuación: 

Beneficios: 

Los dos mayores beneficios de un sistema OLTP son la concurrencia y el cumplimiento de ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad). 

Concurrencia permite que un sistema OLTP atender de manera efectiva y simultánea a múltiples usuarios. Dos o más usuarios pueden realizar transacciones libremente en un sistema porque su concurrencia evitará que estas transacciones entren en conflicto o se superpongan entre sí. 

El cumplimiento de ACID comprende los siguientes componentes: 

Atomicidad: divide las transacciones de la base de datos en componentes más pequeños para garantizar la integridad de la transacción en su conjunto. 

Consistencia: Las transacciones de la base de datos están sujetas a ciertas reglas de validación de datos y solo los datos que coinciden con estas reglas se escriben en la base de datos. 

Aislamiento: las transacciones de la base de datos se procesan simultáneamente sin ningún conflicto. 

Durabilidad: garantiza que una vez completada una transacción, los cambios de datos resultantes se escriban en la base de datos. Esto mantiene los cambios de datos a pesar de fallas técnicas. 

El cumplimiento de ACID permite que las bases de datos OLTP administren transacciones de principio a fin. Garantiza la funcionalidad de una transacción al dividir cada transacción en componentes más pequeños, aplicar reglas de validez de datos, procesarlos simultáneamente y luego guardar los datos. 

Además de la concurrencia y el cumplimiento de ACID, otras ventajas de un sistema OLTP incluyen: 

• Datos normalizados: Los sistemas OLTP generalmente utilizan estructuras de datos normalizadas. Al hacerlo, se minimiza la redundancia, se permite un almacenamiento optimizado y se evitan anomalías en los datos. 
• Reversión de transacciones: La capacidad de reversión de transacciones de un sistema OLTP permite a los usuarios revertir transacciones u otros cambios en caso de un problema de hardware u otro tipo de error. 
• Integridad de los datos: Mantener los integridad de los datos y la coherencia es fácil ya que el cumplimiento y la normalización de ACID aumentan la confiabilidad de las transacciones y mantienen la base de datos precisa. 

Desafíos 

Los desafíos comunes asociados con el uso de bases de datos OLTP incluyen: 

• Consulta de datos históricos: Están diseñados para manejar transacciones actuales y datos en tiempo real. En consecuencia, consultar datos históricos utilizando un sistema OLTP es difícil, especialmente en comparación con OLAP.
• Gastos generales de ÁCIDO: El cumplimiento de ACID, si bien es beneficioso, puede generar algunos gastos generales. Una mejor integridad de los datos puede afectar el rendimiento del sistema, ya que las transacciones ACID requieren una sobrecarga de potencia de procesamiento adicional.
• Mantenimiento frecuente: El mantenimiento de sistemas OLTP complejos puede consumir muchos recursos en un entorno dinámico y expansivo. Como se señaló anteriormente, estos sistemas necesitan copias de seguridad, mantenimiento y optimización frecuentes., cual requieren esfuerzos dedicados y continuos para mantener una alta disponibilidad. 

Cómo seleccionar la Base de datos adecuada para cargas de trabajo OLTP 

Tener en cuenta los siguientes factores puede ayudar a los equipos de datos a seleccionar la base de datos adecuada: 

Comprensión de los requisitos de rendimiento 

Es esencial conocer el volumen de transacciones estimado, los requisitos de concurrencia y los tiempos de respuesta ideales. La base de datos seleccionada debe manejar eficazmente la carga transaccional de una organización. 

Soporte para el cumplimiento de ACID 

El cumplimiento de ACID es vital para garantizar la integridad de los datos en un sistema OLTP, por lo que una base de datos con garantías ACID integrales es la opción adecuada para una carga de trabajo OLTP. 

Control de concurrencia 

Las transacciones simultáneas son otra característica clave; gestionarlos eficazmente requiere que una base de datos tenga suficientes mecanismos de control de concurrencia, tales como: 

• Cerraduras 
• Control de concurrencia optimista (OCC) 
• Pedido de marca de tiempo 
• Aislamiento de instantáneas 
• Control de simultaneidad multiversiónol (MVCC)
• Aislamiento de instantáneas serializables (SSI) 

Global 

La escalabilidad puede tener diferente importancia según el modelo de negocio y la aplicación.  

Una base de datos que pueda escalarse horizontalmente (integrando más servidores) y verticalmente (aumentando los recursos del servidor) puede mantenerse al día con una variedad de cargas de trabajo. 

Modelo de datos 

Generalmente, las bases de datos relacionales funcionan bien con datos estructurados y las bases de datos NoSQL son más adecuadas para datos semiestructurados y no estructurados. La selección de la base de datos para cargas de trabajo OLTP debe coincidir con los requisitos del esquema de la aplicación.  

Durabilidad y tolerancia a fallos 

Mecanismos como la replicación, la conmutación por error automática y las copias de seguridad ayudan con la durabilidad de los datos y la tolerancia a fallas, lo que los hace necesarios para prevenir la pérdida de datos. 

Modelos de consistencia 

Una base de datos puede presentar uno de los siguientes modelos de coherencia: 

• Fuerte consistencia: Este modelo proporciona visibilidad inmediata y consistente de las actualizaciones en todos los nodos. Este es el nivel de coherencia más alto, pero puede aumentar la latencia y disminuir la disponibilidad. 
• Consistencia final: En este modelo, las actualizaciones sincrónicas eventualmente llevan todas las réplicas al mismo estado. Dado que prioriza la baja latencia y la alta disponibilidad, es una mejor opción para sistemas distribuidos. 
• Consistencia causal: Las operaciones relacionadas causalmente se ordenan consistentemente entre los nodos de este modelo. Preserva la relación causal entre eventos y equilibra la consistencia y el desempeño. 

Dado que cada modelo tiene un equilibrio entre coherencia, disponibilidad y tolerancia de partición, el personal de datos puede seleccionar uno según los requisitos de la aplicación. 

Seguridad 

Capacidades de seguridad Puede variar entre bases de datos, pero características como autorización, cifrado, autenticación y auditoría pueden mejorar el cumplimiento de las políticas y regulaciones de seguridad de la organización. 

Infraestructura comunitaria y de apoyo 

Los servicios de soporte de una base de datos y el tamaño de su comunidad también son factores importantes a considerar. Una comunidad grande y activa puede ser un recurso útil para aprender las mejores prácticas y adquirir conocimientos, y un ecosistema de soporte puede ayudar a solucionar problemas rápidamente. 

Costo 

El costo total de propiedad (TCO) de una base de datos, que incluye licencias, costos de infraestructura, mantenimiento y gastos de soporte, puede afectar su viabilidad para una empresa. Idealmente, una base de datos debería ofrecer una buena relación calidad-precio y cumplir con los requisitos de la organización. 

Conclusión 

Los sistemas de procesamiento de transacciones en línea, que existen desde la década de 1970, admiten aplicaciones transaccionales en una amplia gama de sectores. Ha habido avances hacia la combinación de sistemas OLTP y OLAP en una plataforma unificada (como MySQL Heatwave de Oracle). Sin embargo, los sistemas OLTP mantienen en gran medida su funcionalidad distintiva, que las organizaciones pueden aprovechar al máximo utilizando la base de datos adecuada. 

Astera cuenta con conectores integrados para diferentes bases de datos, como MySQL, PostgreSQL, MongoDB y Oracle, para ejecutar Cargas de trabajo OLTP. Su plataforma sencilla y sin código permite a los usuarios diseñar e implementar modelos de datos OLTP fácilmente. 

Comuníquese con nuestro equipo para más información.