OLAP vs. OLTP: uma análise comparativa de sistemas de processamento de dados

Republicado por Platão

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OLAP vs. OLTP: uma análise comparativa de sistemas de processamento de dados
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Hoje, as organizações geram grandes volumes de dados de diversas fontes: interações com clientes, transações de vendas, mídias sociais e muito mais. A extração de informações significativas desses dados requer sistemas que possam processar, armazenar e analisar dados de forma eficaz.

Ambos OLAP (Processamento Analítico Online) e OLTP Os sistemas (Online Transaction Processing) desempenham um papel fundamental no processamento de dados. Os sistemas OLAP permitem que as empresas realizem análises complexas de dados e conduzam decisões de negócios. Os sistemas OLTP, por outro lado, garantem que as operações diárias funcionem sem problemas. Eles lidam com processos transacionais em tempo real, mantendo a consistência dos dados.

Vamos aprender mais sobre os sistemas OLAP e OLTP e também entender as principais diferenças entre eles.

Começaremos com uma visão geral dos sistemas OLAP e OLTP:

O que são sistemas OLAP?

OLAP (Processamento Analítico Online) é uma categoria de sistemas de processamento de dados projetados para facilitar consultas analíticas complexas e fornecer insights valiosos a partir de grandes volumes de dados históricos.

Os sistemas OLAP são essenciais para aplicações como business intelligence, armazenamento de dados e sistemas de suporte à decisão. Eles permitem que as organizações analisem tendências, descubram padrões e tomem decisões estratégicas com base em dados históricos.

Esses sistemas aproveitam uma cubo OLAP, um componente fundamental que permite a análise multidimensional de dados (aprenderemos sobre o cubo OLAP mais tarde).

O que são sistemas OLTP?

OLTP (processamento de transações on-line) refere-se a uma categoria de sistemas de processamento de dados adaptados para operações transacionais em tempo real e tarefas operacionais diárias.

Os bancos de dados OLTP mantêm propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade), garantindo transações confiáveis e consistentes. Os sistemas OLTP são normalmente para aplicações que exigem tratamento rápido e simultâneo de transações pequenas, rápidas e em tempo real.

Como os sistemas OLTP garantem que os dados permaneçam sempre atualizados e consistentes, eles são adequados para aplicações como comércio eletrônico, transações bancárias e financeiras.

Agora que entendemos os sistemas OLAP e OLTP, vamos entender suas diferenças.

#1 – Tamanho do sistema e volume de dados

Os sistemas OLAP são normalmente sistemas OLTP muito maiores. Sistemas OLAP gerenciam grandes volumes de dados históricos, muitas vezes exigindo capacidade de armazenamento e recursos computacionais significativos.

Os sistemas OLTP lidam com conjuntos de dados relativamente menores comparado aos sistemas OLAP, com foco no processamento em tempo real e tempos de resposta rápidos.

#2 – Modelo de dados

Os bancos de dados OLAP usam um desnormalizado estrutura de dados para otimizar o desempenho da consulta. Ao armazenar dados pré-agregados e redundantes, esses sistemas podem lidar com consultas analíticas complexas com eficiência, sem a necessidade de junções extensas. A estrutura desnormalizada acelera a recuperação de dados, mas pode levar a maiores requisitos de armazenamento.

Os sistemas OLAP suportam análise de dados multidimensionais, muitas vezes implementadas usando esquemas em estrela ou em floco de neve, onde os dados são organizados em dimensões e medidas. Fundamental para todos os sistemas OLAP é o cubo OLAP que facilita a análise de dados multidimensionais. Mas o que é um cubo OLAP?

OLAP vs. OLTP: uma análise comparativa de sistemas de processamento de dados
Cubo OLAP para análise de dados multidimensionais | Imagem do autor

Um cubo OLAP é uma estrutura de dados multidimensional que organiza os dados em múltiplas dimensões e medidas.

Cada dimensão representa uma categoria ou atributo específico, como tempo, geografia, produto ou cliente.
Medidas são os valores numéricos ou métricas que são analisadas em relação a essas dimensões. Muitas vezes incluem dados como receita de vendas, lucro, quantidade vendida ou qualquer outro KPI (indicador chave de desempenho) relevante.

A estrutura multidimensional do cubo permite que os usuários explorem dados de várias perspectivas — incluindo operações como detalhamento, fatiamento, divisão em cubos e acumulação — e visualizem dados em diferentes níveis de granularidade.

Por exemplo, considere um cubo OLAP contendo dados de vendas de uma empresa de comércio eletrônico. As dimensões do cubo podem incluir:

tempo (mês, trimestre, ano),
geografia (país, região e similares), e
Categorias de Produtos (eletrônicos, moda, eletrodomésticos, etc.).

Algumas medidas incluem receita de vendas, quantidade vendida e lucro. O cubo OLAP permite analisar o desempenho de vendas selecionando dimensões específicas, como visualizar a receita de vendas em uma região específica por um período específico ou comparar vendas de diferentes categorias de produtos ao longo do tempo.

Os bancos de dados OLTP empregam um normalizado estrutura de dados para minimizar a redundância de dados e garantir a integridade dos dados. A normalização divide os dados em tabelas relacionadas separadas, reduzindo o risco de anomalias nos dados e melhorando a eficiência do armazenamento.

Nº 3 – Tipos de consulta e tempos de resposta

Os sistemas OLAP são otimizados para lidar com consultas analíticas complexas envolvendo agregações, classificação, agrupamento e cálculos. Essas consultas geralmente abrangem grandes volumes de dados históricos e exigem recursos computacionais significativos. Devido à sua natureza analítica, as consultas OLAP podem ter tempos de execução mais longos.

Os sistemas OLTP são projetados para lidar com inúmeras consultas transacionais pequenas, rápidas e simultâneas. Essas consultas envolvem principalmente inserções, atualizações e exclusões de registros individuais. Os sistemas OLTP concentram-se no processamento de dados em tempo real e garantem tempos de resposta rápidos para operações transacionais.

#4 – Necessidades de desempenho

Os sistemas OLAP são projetados para suportar consultas analíticas complexas e análises de dados multidimensionais.

Os sistemas OLTP devem ter tempos de resposta rápidos. Eles devem ser capazes de suportar um grande volume de transações simultâneas e, ao mesmo tempo, preservar a integridade dos dados — com discrepâncias mínimas de dados.

Vamos encerrar nossa discussão tabulando as diferenças entre os sistemas OLAP e OLTP nos diferentes recursos que discutimos até agora:

Característica	OLAP	OLTP
Volume de dados	Grandes volumes de dados históricos	Pequenos volumes de dados transacionais em tempo real
Tamanho do sistema	Muito maior que os sistemas OLTP	Muito menor que os sistemas OLTP
Modelo de dados	Desnormalizado para desempenho	Normalizado para integridade e redundância mínima
Tipo de consulta	Consultas analíticas complexas	Consultas simples
Tempo de Resposta	Tempos de execução potencialmente mais longos	Tempos de resposta mais rápidos
Necessidades de desempenho	Análise multidimensional de dados, otimizada para recuperação mais rápida de consultas complexas envolvendo agregações	Processamento rápido de transações simultâneas em tempo real com baixa latência

Em resumo: os sistemas OLAP auxiliam na análise aprofundada de grandes volumes de dados históricos, enquanto os sistemas OLTP garantem operações rápidas e confiáveis em tempo real.

Na prática, porém, as organizações frequentemente implantam uma combinação de OLAP e OLTP em seu ecossistema de processamento de dados. Esta abordagem híbrida permite-lhes gerir dados operacionais de forma eficiente, ao mesmo tempo que obtêm informações valiosas a partir de dados históricos.

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Bala Priya C é um desenvolvedor e escritor técnico da Índia. Ela gosta de trabalhar na interseção de matemática, programação, ciência de dados e criação de conteúdo. Suas áreas de interesse e especialização incluem DevOps, ciência de dados e processamento de linguagem natural. Ela gosta de ler, escrever, programar e tomar café! Atualmente, ela está trabalhando para aprender e compartilhar seu conhecimento com a comunidade de desenvolvedores criando tutoriais, guias de instruções, artigos de opinião e muito mais.