Câu trả lời rất ngắn:
Cơ sở dữ liệu khác nhau có cách sử dụng khác nhau. Tôi không phải là một chuyên gia cơ sở dữ liệu. Quy tắc của ngón tay cái:
- nếu bạn đang thực hiện phân tích (ví dụ: tổng hợp dữ liệu lịch sử), hãy sử dụng OLAP
- nếu bạn đang thực hiện giao dịch (ví dụ: thêm / xóa đơn hàng trên giỏ hàng thương mại điện tử), hãy sử dụng OLTP
Câu trả lời ngắn:
Hãy xem xét hai kịch bản ví dụ:
Cảnh 1:
Bạn đang xây dựng một cửa hàng / trang web trực tuyến và bạn muốn có thể:
- lưu trữ dữ liệu người dùng, mật khẩu, giao dịch trước đó ...
- lưu trữ các sản phẩm thực tế, giá liên quan của họ
Bạn muốn có thể tìm dữ liệu cho một người dùng cụ thể, thay đổi tên của nó ... về cơ bản thực hiện các hoạt động INSERT, UPDATE, DELETE trên dữ liệu người dùng. Tương tự với các sản phẩm, vv
Bạn muốn có thể thực hiện các giao dịch, có thể liên quan đến việc người dùng mua sản phẩm (đó là mối quan hệ). OLTP có lẽ là một phù hợp tốt.
Kịch bản 2:
Bạn có một cửa hàng / trang web trực tuyến và bạn muốn tính toán những thứ như
- "tổng số tiền chi cho tất cả người dùng"
- "sản phẩm được bán nhiều nhất là gì"
Điều này rơi vào miền phân tích / thông minh kinh doanh và do đó OLAP có lẽ phù hợp hơn.
Nếu bạn nghĩ theo nghĩa "Sẽ thật tuyệt khi biết làm thế nào / cái gì / bao nhiêu" ... và điều đó liên quan đến tất cả các "đối tượng" của một hoặc nhiều loại (ví dụ: tất cả người dùng và hầu hết các sản phẩm đều biết tổng chi tiêu) thì OLAP có lẽ phù hợp hơn.
Câu trả lời dài hơn:
Tất nhiên mọi thứ không đơn giản như vậy. Đó là lý do tại sao chúng ta phải sử dụng các thẻ ngắn như OLTPvà OLAPở vị trí đầu tiên. Mỗi cơ sở dữ liệu nên được đánh giá độc lập cuối cùng.
Vậy điều gì có thể là sự khác biệt cơ bản giữa OLAP và OLTP?
Vâng, cơ sở dữ liệu phải lưu trữ dữ liệu ở đâu đó. Không có gì đáng ngạc nhiên khi cách dữ liệu được lưu trữ phản ánh rất nhiều việc sử dụng dữ liệu nói trên. Dữ liệu thường được lưu trữ trên ổ cứng. Chúng ta hãy nghĩ về một ổ đĩa cứng như một tờ giấy thực sự rộng, nơi chúng ta có thể đọc và viết mọi thứ. Có hai cách để tổ chức đọc và viết của chúng tôi để chúng có thể hiệu quả và nhanh chóng.
Một cách là tạo ra một cuốn sách hơi giống một cuốn sách điện thoại . Trên mỗi trang của cuốn sách, chúng tôi lưu trữ thông tin liên quan đến một người dùng cụ thể. Bây giờ thật tuyệt, chúng ta có thể tìm thấy thông tin cho một người dùng cụ thể rất dễ dàng! Chỉ cần nhảy đến trang! Chúng tôi thậm chí có thể có một trang đặc biệt ngay từ đầu để cho chúng tôi biết người dùng đang ở trang nào nếu chúng tôi muốn. Nhưng mặt khác, nếu chúng ta muốn tìm, giả sử, tất cả người dùng của chúng ta đã chi bao nhiêu tiền thì chúng ta sẽ phải đọc mọi trang, tức là toàn bộ cuốn sách! Đó sẽ là một cuốn sách / cơ sở dữ liệu dựa trên hàng (OLTP). Trang tùy chọn ở đầu sẽ là chỉ mục.
Một cách khác để sử dụng tờ giấy lớn của chúng tôi là làm một sổ kế toán . Tôi không phải là kế toán, nhưng hãy tưởng tượng rằng chúng ta sẽ có một trang dành cho "chi tiêu", "mua hàng" ... Thật tuyệt vì bây giờ chúng ta có thể truy vấn những thứ như "cho tôi tổng doanh thu" rất nhanh (chỉ cần đọc "mua hàng" " trang). Chúng tôi cũng có thể yêu cầu nhiều thứ liên quan hơn như "cho tôi mười sản phẩm hàng đầu được bán" và vẫn có hiệu suất chấp nhận được. Nhưng bây giờ hãy xem xét việc tìm kiếm các khoản chi tiêu cho một người dùng cụ thể sẽ đau đớn như thế nào. Bạn sẽ phải xem toàn bộ danh sách chi tiêu của mọi người và lọc những khoản chi của người dùng cụ thể đó, sau đó tổng hợp chúng. Mà về cơ bản là "đọc toàn bộ cuốn sách" một lần nữa. Đó sẽ là cơ sở dữ liệu dựa trên cột (OLAP).
Nó theo sau :
OLTP cơ sở dữ liệu được sử dụng để thực hiện nhiều giao dịch nhỏ và thường phục vụ như một "nguồn sự thật duy nhất".
OLAP mặt khác, cơ sở dữ liệu phù hợp hơn cho phân tích, khai thác dữ liệu, ít truy vấn hơn nhưng chúng thường lớn hơn (chúng hoạt động trên nhiều dữ liệu hơn).
Tất nhiên, nó liên quan nhiều hơn một chút và đó là tổng quan 20 000 feet về cách thức cơ sở dữ liệu khác nhau, nhưng nó cho phép tôi không bị lạc trong một biển từ viết tắt.
Nói về các từ viết tắt:
- OLTP = Xử lý giao dịch trực tuyến
- OLAP = Xử lý phân tích trực tuyến
Để đọc thêm một chút, đây là một số liên kết có liên quan đã truyền cảm hứng cho câu trả lời của tôi: