OLTP & OLAP

Technologie-Vergleich: OLTP und OLAP


In diesem Vergleich wird der Unterschied der OLTP (Online Transaction Processing) und der OLAP (Online Analytical Processing) zur Eignung für analytische Fragestellungen verdeutlicht.

  • In der linken Spalte stehen die Anforderungen an analytische Fragestellungen bzw. Verwendung von Daten in dispositiven Prozessen der Unternehmenssteuerung.
  • In den rechten Spalten werden Bewertungen hinsichtlich OLTP und der OLAP abgebildet. Dabei werden die beidenTechnologien, in Hinblick auf die Stimmigkeit zu den Anforderungen an analytische Fragestellungen, mit einer bestimmten Wertigkeit dargestellt.

Anforderungen an RMS

OLTP

OLAP

Performance (Schnelligkeit bei komplexen Abfragen)

-

+

Performance (Schnelligkeit bei Ad-hoc-Abfragen)

-

++

hohe Verfügbarkeit

+

+

Erweiterbarkeit

+

++

Skalierbarkeit

++

++

Zeitbezug

-

++

Konsistenz

+

++

Integrität

-

++

Navigationsmöglichkeit

-

++


Zeichenerklärung
-         ... Anforderungen werden nicht erfüllt
+        ... Anforderungen werden teilweise erfüllt
++     ... Anforderungen werden erfüllt

Performance OLTP und OLAP

Durch den Zugriff der OLTP auf die Daten mittels eines DBMS wird die Schnelligkeit bei komplexen Abfragen sehr beeinträchtigt. Dies beruht auch darauf, daß für analytische Verwendungszwecke unternehmensweite Daten benötigt werden und somit nicht alle benötigten Daten zen­tral (lokal) und themenorientiert gespeichert werden können. In den AIS dagegen werden die Daten vor der Nutzung für die Zwecke des Analyse aufbereitet. Das heißt, die Da­ten werden themenorientiert und aggregiert in einem zentralen Datenpool (ZDW) bzw. Enterprise Datawarehouse (EDWH) gespeichert und je nach Bedarf in einem Data Mart dezentral repliziert. Dadurch wird ein schneller Zugriff auf die Daten ge­währleistet. Allerdings kann es auch in den AIS zu Schnelligkeitsproblemen kommen, da die Daten durch die Aggregationen mehrfach gespeichert werden und somit das Datenvolumen sehr stark steigt. Aus diesem Grund ist eine sehr genaue Planung des Data Warehouse, spezi­ell der Datenmodellierung notwendig.

Bei Ad-Hoc-Abfragen haben die OLTP einen großen Performanceverlust, da hierbei die Abfragen erst mittels SQL-Befehl erstellt werden müssen und somit ein großer Zeitverlust ent­steht. In den AIS dagegen, kann man mittels der Navigationseigenschaften (drill-down, drill-through, drill-across, drill-up) schnell Ad-hoc-Afragen erstellen.

Hohe Verfügbarkeit OLTP und OLAP

Die hohe Verfügbarkeit der benötigten Daten kann in den OLTP nicht jederzeit sichergestellt werden, da die operativen Daten verteilt sind. Eine zentrale Verwaltung und Ad­ministration der Datenpools (DB) ist nicht gewährleistet, so daß bestimmte Datenbestände produktionsbe­dingt nicht zur Verfügung stehen können. Die AIS hingegen speichern und verwalten die Daten zentral, so daß die Daten jederzeit zur Verfügung gestellt werden können. Allerdings ergibt sich beim Auffüllen des Data Warehouse das Problem der zeitweisen Nichtverfügbarkeit der Daten. Da beim Auffüllen auf die operative Datenbasis zugegriffen werden muß, ergibt sich das gleiche Performance-Problem, wie bei den komplexen Abfragen der OLTP. Das Auffüllen bedeutet für beide Systeme (Data Warehouse, operative DBS) eine große Belastung, so daß dieser Vorgang meistens außerhalb der Produktionszeit (z.B. nachts) erfolgt. In dieser Zeit ist durch die große Belastung der Systeme die Verfügbarkeit der Daten nicht gewährleistet.

Erweiterbarkeit OLTP und OLAP

OLTP wie auch OLAP können um neue Datenbestände erweitert werden. So ist es kein Pro­blem neue Tabellen oder Klassen in die Systeme hinzuzufügen. Allerdings können den OLTP im Gegensatz zu den OLAP keine Dimensionen hinzugefügt werden, da die RDBS und OODBS in den OLTP keine Multidimensionalität unterstützen.

Skalierbarkeit OLTP und OLAP

Da RDBS einen sehr effizienten Speichermechanismus haben, können sie große Mengen an Daten speichern. Dies kommt den OLTP wie auch den OLAP zugute. Aus diesem Grund sind beide Systeme gut skalierbar.

Zeitbezug OLTP und OLAP

Eine der wichtigsten Anforderungen an analytische Fragestellungen ist der Zeitbezug der Datenbe­stände. Erst durch die Analyse der Daten über bestimmte Zeiträume ist es möglich, Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Da die existierenden operativen Datenbestände nicht um einen Zeitbezug erweiterbar sind (siehe Erweiterbarkeit), wird hier eine wichtige Anforderung an die Analyse nicht erfüllt. In den AIS hingegen werden auch Vergangenheitsdaten gespeichert, so daß hiermit ein wichtiger Punkt der Anforderungen an die Analyse erfüllt ist.

Konsistenz OLTP und OLAP

Beim Zugriff auf die operative Datenbasis kann es zu Konkurrenzproblemen beim Zugriff (parallele Zugriffe) auf die Daten kommen. Dies stellt besonders bei zeitintensiven und kom­plexen Abfragen in einem VDBS ein Problem dar. So kann ein Teil der Abfrage durch große Systembelastungen erst um einen bestimmten Zeitintervall später ausgeführt werden, als ein anderer Teil der selben Abfrage. Da die operative Datenbasis eine Produktionsdatenbank ist, können in diesem Zeitintervall Veränderungen (Update, Insert, Delete) in der Datenbasis auftreten. Treten solche Veränderungen auf, so kann es zu Verzerrungen und Verfälschungen der Ergebnisse führen. Hingegen bei OLAP-Systemen (Data Warehouse) werden die Daten zen­tral verwaltet und „Update“, „Delete“ sowie „Insert“ Befehle in den seltensten Fällen erlaubt, so daß auch bei komplexen Abfragen ein unverzerrtes Ergebnis ausgegeben wird.

Integrität OLTP und OLAP

Ein großes Problem beim Zugriff auf die operativen Daten in den OLTP besteht in der Heterogenität der Datenbank-Landschaft. Diese Heterogenität kann auf verschiedenen Stufen stattfinden. So kann z.B. durch Einsetzen verschiedener Hard- und Software bei der Datenhaltung in einem Unternehmen ein Zugriff auf bestimmte Daten nicht möglich sein. Ein zweites Problem besteht in der unterschiedlichen Handhabung der Daten in den einzelnen Datenbanksystemen. So können z.B. auf konzeptioneller Ebene Bezeichnungs-, Detailierungs-, Komplexitäts-, Beziehungskonflikte usw. entstehen. Diese können erst durch Migration und Integration gelöst werden. In den AIS hingegen werden diese Probleme bzw. Konflikte durch bestimmte Transformationstools gelöst, indem die Daten aus den operativen Datenbanken in ein einheitliches voll integriertes Datenbanksystem transformiert werden.

Navigationsmöglichkeit OLTP und OLAP

In einem Analysetool sollte es möglich sein durch die Datenbasis zu navigieren, um nach bestimm­ten Ursachen von Wirkungen zu suchen. Diese Navigation sollte Ad-hoc-Abfragen unterstüt­zen, da nur dadurch sinnvoll und zielgerichtet in der Datenbasis geforscht werden kann. OLTP besitzen diese Navigationseigenschaft nicht, da sie auch Ad-hoc-Abfragen nur bedingt (sehr langsam) unterstützen. OLAP hingegen besitzen mittels verschiedener Funktionen (drill-down, drill-across, drill-through, drill-up) diese Navigationseigenschaften. Hierin sieht man einen wesentlichen Unterschied zu den OLTP.

Zusammenfassung des Vergleich OLTP und OLAP

Durch den Technologie-Vergleich OLTP und OLAP kann man feststellen, dass sich die OLAP-Technologie besser als Basis für  Analysefragestellungen eignet, als die OLTP-Technologie. Allerdings sollte man auch heraus­stellen, daß die OLAP nicht in allen Punkten die Anforderungen erfüllen (siehe Tabelle oben). Damit auch in diesen Punkten eine Lösung gefunden werden kann, muß noch sehr viel getan werden vor allem im Bereich der Datenmodellierung. So können gut strukturierte Datenmodelle in der Erweiterbarkeit, in der Umstrukturierung der Datenbasis und in der schnellen Datenverarbeitung gute Dien­ste leisten.


Untergeordnete Seiten (2): OLAP Online Analytical Processing OLTP