OLTP vs OLAP 가 뭐에요?

**OLTP (Online Transaction Processing)**와 **OLAP (Online Analytical Processing)**는 각각 다른 종류의 데이터 처리와 관련된 시스템을 의미합니다. 이 두 가지는 사용되는 목적과 데이터 처리 방식에서 차이가 있습니다. 아래에서 각각의 특징과 차이를 자세히 살펴보겠습니다.

 

 

 

1. OLTP (Online Transaction Processing)

 

목적: OLTP 시스템은 일상적인 트랜잭션 처리를 목적으로 설계되었습니다. 주로 기업 운영과 관련된 데이터 처리, 즉 거래나 상거래에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리합니다.

 

 

주요 특징:

• 실시간 데이터 처리: OLTP 시스템은 실시간으로 데이터를 삽입, 업데이트 또는 삭제합니다.
• 트랜잭션 처리: 주로 고객 주문, 결제 처리, 재고 관리, 예약 시스템 등과 같은 단위 트랜잭션을 다룹니다.
• 데이터베이스 크기: OLTP 시스템은 상대적으로 작은 데이터베이스를 처리합니다.
• 정규화된 데이터 구조: 데이터베이스는 정규화되어 있어 중복을 최소화하고 빠르게 트랜잭션을 처리할 수 있습니다.
• 속도와 효율성: 트랜잭션이 빠르고 정확하게 처리되는 것이 가장 중요합니다.

 

 

예시:

• 은행 시스템: 계좌 이체, 잔액 확인 등.
• 전자상거래 사이트: 구매, 주문, 결제 처리.
• 호텔 예약 시스템: 객실 예약, 예약 변경 등.

 

 

 

 

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2. OLAP (Online Analytical Processing)

 

목적: OLAP 시스템은 복잡한 분석과 보고서 작성을 목적으로 설계되었습니다. 주로 대량의 데이터 분석을 통해 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 사용됩니다.

 

 

주요 특징:

 

• 대량의 데이터 분석: OLAP 시스템은 다차원 데이터 분석을 지원하여 여러 기준(예: 시간, 지역, 제품 등)으로 데이터를 분석합니다.
• 집계와 분석: 트랜잭션 데이터를 집계하고, 분석하는 작업에 집중합니다. 예를 들어, 월별 매출 분석, 지역별 판매 분석 등.
• 비정규화된 데이터 구조: 데이터는 비정규화되어 있어 빠른 조회와 분석을 지원합니다.
• 속도와 효율성: 대규모 데이터 세트에 대한 복잡한 쿼리와 집계 작업을 빠르게 처리하는 것이 중요합니다.
• 상호작용 분석: 사용자는 데이터베이스를 탐색하면서 다양한 차원을 기준으로 데이터를 세부적으로 분석할 수 있습니다.

 

 

예시:

• 비즈니스 인텔리전스(BI): 경영진이 매출, 비용, 트렌드 등을 분석하는 데 사용.
• 데이터 웨어하우스: 대규모 데이터 분석을 위해 수집된 다양한 데이터를 기반으로 연도별, 지역별, 부서별 등 여러 기준으로 데이터를 분석.
• 매출 예측: 특정 기간의 판매 트렌드를 분석하고 예측하는 작업.

 

 

 

 

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OLTP vs OLAP 비교

목적	실시간 트랜잭션 처리	데이터 분석 및 보고서 작성
데이터 크기	상대적으로 작은 데이터셋	대규모 데이터셋
데이터 처리 방식	삽입, 업데이트, 삭제	조회 및 집계
데이터 모델	정규화된 모델	비정규화된 모델
트랜잭션	단일 트랜잭션 처리 (빠르고 정확)	여러 차원의 데이터를 집계하여 분석
쿼리 종류	간단한 트랜잭션 쿼리	복잡한 분석 및 집계 쿼리
사용자	일반 사용자, 고객	경영진, 분석가, 데이터 과학자
성능 최적화	트랜잭션의 빠른 처리	쿼리의 빠른 응답 시간
시스템 예시	온라인 쇼핑몰, 은행, 항공사 예약 시스템	데이터 웨어하우스, BI 시스템

 

 

 

 

 

 

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결론

 

 

 

 

 

• OLTP 시스템은 주로 일상적인 거래를 실시간으로 처리하는 시스템입니다. 트랜잭션의 처리 속도와 정확성이 중요합니다.
• OLAP 시스템은 대규모 데이터 분석에 집중하며, 데이터를 여러 차원에서 분석하고 집계하는 데 사용됩니다. 비즈니스 인사이트를 제공하는 데 적합합니다.

 

 

 

 

 

 

따라서 OLTP와 OLAP는 데이터 처리의 목적과 방식에서 매우 다르며, 비즈니스 환경에서는 둘 다 필요할 수 있습니다. OLTP는 일상적인 트랜잭션을 처리하고, OLAP은 이러한 트랜잭션 데이터에 대한 깊이 있는 분석을 제공합니다.