Phân biệt hệ thống OLTP và OLAP – Những ứng dụng trong doanh nghiệp

Ngày đăng: 27/03/2024

OLTP và OLAP là các hệ thống xử lý dữ liệu thường được dùng trong các hoạt động của doanh nghiệp với các chức năng và nhiệm vụ khác nhau. Trong khi OLTP giúp lưu trữ và xử lý các thông tin giao dịch thường ngày một cách chính xác thì OLAP lại sở hữu khả năng tạo ra các báo cáo, thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp. Để vận hành doanh nghiệp và tối ưu hiệu quả lưu trữ data, đừng bỏ lỡ những thông tin mới nhất về 2 hệ thống dữ liệu này!

OLTP và OLAP có gì khác biệt?

Khác biệt giữa hệ thống OLTP và OLAP

OLTP (Xử lý giao dịch trực tuyến) là gì?

OLTP (Online Transaction Processing) là hệ thống phục vụ cho các giao dịch trực tuyến, được thiết kế để quản lý và thực hiện các giao dịch kinh doanh hàng ngày của một tổ chức. Đây là loại hệ thống chủ yếu đảm bảo tính nhất quán và hiệu suất trong việc thêm, sửa đổi, và xóa dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. OLTP thường làm việc với dữ liệu chi tiết và thường xuyên cập nhật.

Ngoài ra, OLTP cũng có khả năng thực hiện các giao dịch phi tài chính, bao gồm việc thay đổi mật khẩu hoặc gửi tin nhắn văn bản. Các hệ thống OLTP thường sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ để thực hiện các tác vụ như: Cho phép nhiều người dùng truy cập vào cùng một dữ liệu đồng thời đảm bảo tính chính xác và nguyên vẹn của dữ liệu, hỗ trợ xử lý nhanh, hoạt động liên tục với việc sao lưu (backup,…)

OLAP (Xử lý phân tích trực tuyến) là gì?

OLAP (Online Analytical Processing) là hệ thống chuyên dùng cho các công việc phân tích trực tuyến, được tạo ra để hỗ trợ việc phân tích chiều sâu và đa chiều của dữ liệu. OLAP cũng có ứng dụng trong các lĩnh vực khác như bảo hiểm, quản lý dịch vụ khách hàng và phân tích thị trường. OLAP tập trung vào việc tổ chức dữ liệu để tối ưu hóa quá trình truy vấn và phân tích từ nhiều góc độ khác nhau. Thông thường, OLAP làm việc với dữ liệu lớn, có tính lịch sử và được sắp xếp để hỗ trợ quyết định chiến lược và báo cáo.

Tóm lại, OLTP tập trung vào xử lý giao dịch hàng ngày với dữ liệu chi tiết và cập nhật thường xuyên, trong khi OLAP tập trung vào phân tích dữ liệu từ nhiều góc độ và làm việc với dữ liệu lớn, thường có tính lịch sử. Cả hai loại hệ thống đều quan trọng trong việc hỗ trợ quản lý và ra quyết định trong môi trường doanh nghiệp.

Khác biệt giữa OLTP và OLAP

Tiêu chí

OLTP

OLAP

Mục đích

Hướng tới xử lý các lượng lớn dữ liệu giao dịch trong thời gian thực, hỗ trợ các quá trình ra quyết định

Chủ yếu để phân tích dữ liệu chi tiết qua nhiều chiều để hỗ trợ quyết định và giải quyết vấn đề

Nguồn dữ liệu

Sử dụng các mô hình dữ liệu đa chiều cho các truy vấn phức tạp, lấy từ nhiều bộ dữ liệu khác nhau, bao gồm cả dữ liệu lịch sử và hiện tại

Lưu trữ dữ liệu giao dịch trong cơ sở dữ liệu quan hệ được tối ưu hóa để quản lý lượng lớn dữ liệu giao dịch thời gian thực.

Cấu trúc dữ liệu

OLTP sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ

OLAP sử dụng cơ sở dữ liệu đa chiều (khối) hoặc cơ sở dữ liệu quan hệ

Mô hình dữ liệu

Mô hình dữ liệu chuẩn hóa hoặc mô hình phi chuẩn hóa

Lược đồ hình sao, lược đồ bông tuyết hoặc mô hình phân tích khác

Cập nhật và sao lưu

Cập nhật thời gian thực hoặc gần thời gian thực, sao lưu thường xuyên để đảm bảo hoạt động khai thác dữ liệu được diễn ra ổn định

Xử lý các bộ dữ liệu lớn với cập nhật xảy ra hàng giờ – hàng ngày, sao lưu ít thường xuyên hơn

Tốc độ

Thời gian phản hồi thường tính bằng mili giây để hỗ trợ xử lý giao dịch thời gian thực

Thời gian phản hồi đo lường trong khoảng giây đến giờ do xử lý lượng dữ liệu đáng kể.

Dung lượng lưu trữ dữ liệu

Yêu cầu dung lượng lưu trữ tương đối khi dữ liệu giao dịch lịch sử được lưu trữ.

Yêu cầu dung lượng lưu trữ dữ liệu lớn, đặc biệt là trong các kho dữ liệu đám mây hiện đại, do lượng dữ liệu được tổng hợp lớn cần thiết cho phân tích.

Ứng dụng

Hỗ trợ xử lý thanh toán, quản lý dữ liệu khách hàng và xử lý đơn hàng nhanh chóng.

Phân tích xu hướng, dự đoán hành vi khách hàng,…

DBMS phù hợp

MySQLMicrosoft SQL ServerOracle DatabasePostgreSQL

RDBMS có thể sử dụng choOLAP nhưng không phải là lựa chọn phù hợp. Một số lựa chọn có thể được dùng cho OLAP:- Data Warehouse: SSAS, Oracle OLAP Option, Google BigQuery,…- OLAP Engines: Apache Kylin, Clickhouse …

Sử dụng OLTP và OLAP trong thực tế như thế nào?

Ứng dụng của OLTP

OLTP đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ nhiều ứng dụng kinh doanh và người dùng, đảm bảo xử lý giao dịch ổn định và phản hồi ngay lập tức. Trong các tình huống doanh nghiệp, các ứng dụng OLTP chủ yếu dành cho:

  • Truy cập thông tin khách hàng
  • Nhập và quản lý đơn hàng
  • Giao dịch tài chính trực tuyến
  • Các hoạt động yêu cầu thời gian phản hồi rất nhanh

OLTP mang lại cho doanh nghiệp thời gian phản hồi nhanh chóng và xử lý dữ liệu đáng tin cậy cho nhu cầu hoạt động hàng ngày của các doanh nghiệp

Ví dụ ứng dụng của OLTP trong thực tế:

Hệ thống thư viện gồm có 3 bảng chính như sau:

  • Books:
    • book_id (INT PRIMARY KEY)
    • title (VARCHAR(255))
    • author (VARCHAR(255))
    • price (DECIMAL(10,2))
    • stock (INT)
  • Customers:
    • customer_id (INT PRIMARY KEY)
    • name (VARCHAR(255))
    • email (VARCHAR(255))
  • Orders:
    • order_id (INT PRIMARY KEY)
    • customer_id (INT FOREIGN KEY REFERENCES Customers(customer_id))
    • order_date (DATETIME)
    • order_total (DECIMAL(10,2))

Chúng ta có thể sử dụng các câu truy vấn OLTP để tương tác với hệ thống, ví dụ:

  • Thêm thông tin 1 quyển sách mới
    • INSERT INTO Books (title, author, price, stock) VALUES (‘The Lord of the Rings’, ‘J.R.R. Tolkien’, 19.99, 10);
  • Đăng kí thông tin khách hàng mới
    • INSERT INTO Customers (name, email) VALUES (‘John’, ‘john@mail.com‘);
  • Tìm thông tin sách theo tên tác giả:
    • SELECT * FROM Books WHERE author = ‘J.R.R. Tolkien’;

Ứng dụng của OLAP

Ngược lại với OLTP, OLAP được sử dụng để truy vấn và phân tích dữ liệu trong nhiều lĩnh vực, như y tế, sản xuất và quảng cáo:

  • Ngành y tế
  • Sản xuất
  • Quảng cáo

Ví dụ ứng dụng của OLAP trong thực tế:

Hệ thống bán lẻ gồm có 3 bảng chính như sau:

  • Books:
    • product_id (INT PRIMARY KEY)
    • product_category (VARCHAR(255))
    • brand (VARCHAR(255))
  • Customers:
    • customer_id (INT PRIMARY KEY)
    • city (VARCHAR(255))
    • country (VARCHAR(255))
  • Sales:
    • sale_id (INT PRIMARY KEY)
    • product_id (INT FOREIGN KEY REFERENCES Products(product_id))
    • customer_id (INT FOREIGN KEY REFERENCES Customers(customer_id))
    • sale_date (DATE)
    • sale_amount (DECIMAL(10,2))

Chúng ta có thể sử dụng các câu truy vấn OLAP để tương tác với hệ thống, ví dụ:

  • Tính tổng doanh số theo danh mục sản phẩm trong năm vừa qua
    • SELECT product_category, SUM(sale_amount) AS total_sales FROM Sales s INNER JOIN Products p ON s.product_id = p.product_id WHERE sale_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 YEAR) GROUP BY product_category ORDER BY total_sales DESC;
  • Top 10 sản phẩm bán chạy trong quý gần nhất
    • SELECT p.product_id, p.product_category, SUM(s.sale_amount) AS total_sales FROM Sales s INNER JOIN Products p ON s.product_id = p.product_id WHERE sale_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 3 MONTH) GROUP BY p.product_id, p.product_category ORDER BY total_sales DESC LIMIT 10;
  • Tính trung bình doanh số theo quốc gia
    • SELECT c.country, AVG(s.sale_amount) AS avg_order_value FROM Sales s INNER JOIN Customers c ON s.customer_id = c.customer_id GROUP BY c.country ORDER BY avg_order_value DESC;

Như vậy, qua bài viết, bạn đã có thể hiểu rõ và phân biệt chính xác hai hệ thống OLTP và OLAP cùng cách ứng dụng các hệ thống này trong doanh nghiệp. Để thực hành và cập nhật thêm nhiều kiến thức về SQL, các bạn có thể tham khảo thêm các bài viết tại SQL Archives – Datapot.vn!

Nguồn tham khảo:

https://aws.amazon.com/vi/compare/the-difference-between-olap-and-oltp/

https://www.snowflake.com/guides/olap-vs-oltp/

Chia sẻ bài viết này

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *