데이터베이스 분류 - OLTP, OLAP

 

OLTP(Online Transaction Processing) 데이터베이스

OLTP는 "Online Transaction Processing"의 약어로, 실시간 트랜잭션 처리(우선 데이터 변경 처리)를 위한 데이터베이스 시스템을 의미합니다. OLTP 데이터베이스는 일상적인 비즈니스 트랜잭션을 처리하고 관리하는 데 중점을 둡니다. OLTP 데이터베이스의 테이블은 되도록 중복된 데이터를 제거하고, 빠르게 데이터를 변경할 수 있는 구조로 디자인 되어야 합니다. 이를 위해 다수의 사용자가 데이터를 동시에 수정할 수 있도록 데이터베이스를 관리합니다. 우리가 일반적으로 데이터베이스라고 부르는 것은 대부분 OLTP 데이터베이스 입니다.

OLTP 데이터베이스는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

1. 실시간 처리: OLTP 시스템은 실시간으로 트랜잭션을 처리하고 반응해야 합니다. 예를 들어, 고객 주문, 재고 업데이트, 결제 처리 등의 트랜잭션을 실시간으로 처리할 수 있어야 합니다.

2. 짧은 응답 시간: 트랜잭션에 대한 응답 시간이 짧아야 합니다. 사용자는 거래의 성공 또는 실패에 대한 빠른 피드백을 받아야 합니다.

3. 동시성 제어: 여러 사용자가 동시에 트랜잭션을 수행할 수 있어야 합니다. 이를 위해 동시성 제어 기술이 사용되어 트랜잭션 간의 충돌을 방지하고 데이터 일관성을 유지합니다.

4. 정형화된 데이터 구조: OLTP 데이터베이스는 정형화된 데이터 구조를 가지고 있습니다. 데이터는 테이블 형태로 구성되고, 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)을 주로 사용하여 관리됩니다.

5. 데이터 무결성과 일관성: 데이터의 무결성과 일관성을 유지해야 합니다. 데이터의 정확성과 일관성은 비즈니스 프로세스의 정확성과 신뢰성에 직결됩니다.

주요한 예시로는 은행 시스템, 온라인 상점, 항공 예약 시스템, 주문 처리 시스템 등이 있습니다. 이러한 시스템은 많은 수의 사용자가 동시에 트랜잭션을 수행하며, 실시간으로 데이터를 갱신하고 조회하는 요구 사항을 가지고 있습니다. OLTP 데이터베이스는 이러한 트랜잭션 처리를 효율적으로 수행하고 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 설계되었습니다.

 

 

 

OLAP(Online Analytical Processing) 데이터베이스

OLAP 데이터베이스는 "Online Analytical Processing"의 약어로, 다차원 데이터 분석과 집계를 위한 데이터베이스 시스템입니다. 대규모 데이터를 효율적으로 분석하고 다차원적으로 탐색할 수 있는 기능을 제공하며, 데이터에 대한 빠른 평가과 분석을 목적으로 사용하는 데이터베이스 입니다.

OLAP 데이터베이스의 주요 특징은 다음과 같습니다.

1. 다차원 데이터 구조: OLAP 데이터베이스는 다차원 데이터 구조를 기반으로 합니다. 데이터 큐브라고도 불리는 이 구조는 여러 차원(예: 시간, 지리적 위치, 제품, 고객 등)을 가지며, 각 차원은 계층적인 관계로 구성됩니다. 이를 통해 사용자는 다양한 차원에 따라 데이터를 분석하고 탐색할 수 있습니다.

2. 집계 기능: OLAP 데이터베이스는 데이터를 집계하여 요약된 정보를 제공할 수 있습니다. 집계 작업은 데이터의 합계, 평균, 최소값, 최대값 등을 계산하여 사용자에게 제공합니다. 이를 통해 대량의 데이터를 요약하여 빠르게 분석할 수 있습니다.

3. 다차원 분석 기능: OLAP 데이터베이스는 다양한 분석 기능을 제공합니다. 사용자는 데이터를 다양한 각도에서 탐색하고 슬라이싱, 다이싱, 드릴다운 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 사용자가 필요에 따라 데이터를 자세히 살펴보거나 요약된 수준에서 분석할 수 있는 유연성을 제공합니다.

4. 대화형 쿼리 및 보고서: OLAP 데이터베이스는 사용자가 직관적이고 유연한 방식으로 데이터에 질의하고 보고서를 생성할 수 있도록 합니다. 사용자는 데이터 큐브를 기반으로 한 질의 언어나 시각화 도구를 사용하여 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

OLAP 데이터베이스는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 분야에서 주로 사용됩니다. 대용량 데이터를 효율적으로 분석하고 시각화하여 의사 결정에 필요한 인사이트를 도출하는 데에 중요한 역할을 합니다. 주요한 예시로는 판매 분석, 재무 분석, 고객 세그먼테이션 등이 있습니다.