Knowledge

17 phút đọc

OLTP và OLAP khác nhau ở điểm nào? Có nên kết hợp cả 2 để tối ưu?

Mục Lục

Trong lĩnh vực Business Intelligence (BI), hai thuật ngữ thường xuyên được nhắc đến là OLAP và OLTP. Mỗi khái niệm này có mục tiêu và ứng dụng riêng biệt, và trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá sự khác biệt và cách tối ưu hóa sử dụng cả hai để đạt được hiệu suất tối ưu trong quản lý và phân tích dữ liệu trong BI. Hãy cùng MDA tìm hiểu sự khác biệt và ứng dụng thực tế của OLTP và OLAP cũng như đưa ra quyết định lựa chọn phù hợp cho riêng mình bạn nhé.

OLTP là gì?

OLTP là hệ thống được xây dựng để xử lý các giao dịch dữ liệu thời gian thực, thường thông qua Internet. Các ứng dụng OLTP chạy phía sau nhiều giao dịch hàng ngày mà chúng ta thực hiện, như việc sử dụng máy rút tiền tự động (ATM) hoặc đặt phòng khách sạn.

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 sau:

Xử lý một lượng lớn các giao dịch tương đối đơn giản, thường là các hoạt động chèn (insert), cập nhật (update), và xóa (delete) dữ liệu.
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, với thời gian phản hồi được đo bằng mili giây.
Cung cấp các bộ dữ liệu có chỉ mục để tìm kiếm, truy xuất và truy vấn nhanh chóng.
Hoạt động liên tục với việc sao lưu (backup) ngày càng gia tăng.

Nhiều tổ chức sử dụng hệ thống OLTP để cung cấp dữ liệu cho hệ thống OLAP. Tóm lại, sự kết hợp của cả OLTP và OLAP là cần thiết trong thế giới dựa trên dữ liệu của chúng ta.

Tìm hiểu OLTP là gì?

OLAP là gì?

OLAP (Online Analytical Processing) là một hệ thống cơ sở dữ liệu đặc biệt được xây dựng để hỗ trợ việc phân tích và truy vấn dữ liệu có khối lượng lớn. Chức năng chính của nó là cung cấp các công cụ phân tích và biểu đồ dữ liệu để giúp người dùng khám phá các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.

Hệ thống OLAP thường được áp dụng rộng rãi trong các ngành kinh doanh và tài chính, nơi cần phải xử lý một lượng lớn dữ liệu và thực hiện phân tích để đưa ra các quyết định kinh doanh chi tiết. Tuy nhiên, ngoài lĩnh vực này, OLAP cũng có ứng dụng trong các lĩnh vực khác như bảo hiểm, quản lý dịch vụ khách hàng và phân tích thị trường.

Xem thêm bài viết liên quan: Database Server là gì? Những thông tin cần biết về Máy chủ cơ sở dữ liệu.

Tìm hiểu OLAP là gì?

Điểm giống nhau giữa OLTP Và OLAP

Dù có mục tiêu khác nhau, OLAP và OLTP cũng có một số điểm chung. Cả hệ thống xử lý phân tích trực tuyến OLAP và hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến OLTP đều hữu dụng và là các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu uy tín, được tạo ra để lưu trữ và xử lý dữ liệu với khối lượng lớn.

Cả hai hệ thống này đều yêu cầu một cơ sở hạ tầng Công nghệ thông tin (CNTT) hiệu quả và đáng tin cậy để đảm bảo hoạt động liên tục. Có thể sử dụng cả hai để truy vấn dữ liệu hiện có hoặc lưu trữ dữ liệu mới. Cả hai cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu trong tổ chức.

Hầu hết các công ty sử dụng cả hai loại hệ thống, OLTP và OLAP, cùng một lúc để đáp ứng các yêu cầu thông minh về nghiệp vụ của họ. Tuy nhiên, cách tiếp cận và mục đích trong việc quản lý dữ liệu giữa OLAP và OLTP vẫn có những khác biệt đáng kể.

Điểm tương đồng giữa OLTP và OLAP

Điểm khác nhau giữa OLTP và OLAP

Các điểm khác biệt quan trọng khác để phân biệt OLAP và OLTP bao gồm định dạng dữ liệu, kiến trúc dữ liệu, hiệu suất và yêu cầu. Thông qua bảng so sánh phía dưới, bạn sẽ có cái nhìn tổng quan về sự khác biệt giữa OLAP và OLTP, từ đó chọn ra hệ thống phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.

Bảng tóm tắt so sánh OLTP vs OLAP

Tiêu chí	OLAP	OLTP
Mục đích	Hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn để ra quyết định	Quản lý và xử lý giao dịch thời gian thực
Nguồn dữ liệu	Dữ liệu lịch sử và tổng hợp từ nhiều nguồn	Dữ liệu thời gian thực và giao dịch từ một nguồn duy nhất
Cấu trúc dữ liệu	Cơ sở dữ liệu đa chiều (khối) hoặc quan hệ	Cơ sở dữ liệu quan hệ
Mô hình dữ liệu	Lược đồ ngôi sao, lược đồ bông tuyết hoặc mô hình phân tích khác	Mô hình dữ liệu chuẩn hóa hoặc mô hình phi chuẩn hóa
Khối lượng dữ liệu	Yêu cầu lưu trữ lớn, hàng terabyte (TB) và hàng petabyte (PB)	Yêu cầu lưu trữ tương đối nhỏ, hàng gigabyte (GB)
Thời gian phản hồi	Thời gian phản hồi dài hơn, thường bằng giây hoặc phút	Thời gian phản hồi ngắn hơn, thường bằng mili giây
Ví dụ ứng dụng	Phân tích xu hướng, dự đoán hành vi khách hàng và xác định khả năng sinh lời	Hỗ trợ xử lý thanh toán, quản lý dữ liệu khách hàng và xử lý đơn hàng nhanh chóng

Mục tiêu chính

Mục tiêu chính của hệ thống xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) là phân tích dữ liệu tổng hợp, trong khi hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến (OLTP) tập trung vào xử lý các giao dịch trên cơ sở dữ liệu.

Hệ thống OLAP được sử dụng để tạo báo cáo, thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp và xác định xu hướng. Ngược lại, hệ thống OLTP được sử dụng để xử lý đặt hàng, quản lý hàng tồn kho và thực hiện các tác vụ quản lý tài khoản khách hàng.

Định dạng dữ liệu của OLTP và OLAP

Hệ thống OLAP sử dụng mô hình dữ liệu đa chiều, cho phép truy cập cùng một dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau. Dữ liệu OLAP được tổ chức dưới dạng khối, với mỗi chiều đại diện cho một thuộc tính dữ liệu khác nhau, và mỗi ô trong khối đại diện cho một giá trị hoặc độ đo tại giao điểm của các chiều.

Trái lại, hệ thống OLTP là đơn chiều và tập trung vào một khía cạnh cụ thể của dữ liệu. Hệ thống này sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ để tổ chức dữ liệu thành các bảng, với mỗi hàng đại diện cho một phiên bản của thực thể và mỗi cột đại diện cho một thuộc tính của thực thể.

Kiến trúc dữ liệu

Kiến trúc cơ sở dữ liệu của OLAP tập trung vào thao tác đọc dữ liệu và tương đối ít thao tác ghi dữ liệu. Nó cho phép thực hiện các truy vấn phức tạp trên khối lượng dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả. Tính sẵn sàng của dữ liệu thường không ưu tiên cao, vì chú trọng vào phân tích.

Dùng kiến trúc dữ liệu để phân biệt OLTP Và OLAP

Trái lại, kiến trúc cơ sở dữ liệu của OLTP tập trung vào thao tác ghi dữ liệu. Nó được tối ưu hóa cho việc xử lý giao dịch ghi dữ liệu với tần suất cao mà không ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của dữ liệu.

Hiệu suất của OLTP và OLAP

Thời gian xử lý trong hệ thống OLAP có thể biến đổi từ vài phút đến nhiều giờ, tùy thuộc vào loại và khối lượng dữ liệu được phân tích. Cập nhật dữ liệu trong OLAP thường được thực hiện theo lô lớn và đòi hỏi xử lý dữ liệu lớn cùng một lúc. Tần suất cập nhật dữ liệu có thể từ hàng ngày đến hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng.

Trái lại, hệ thống OLTP đo lường thời gian xử lý theo mili giây hoặc thấp hơn. Nó quản lý các cập nhật dữ liệu giao dịch trong thời gian thực, và các cập nhật diễn ra rất nhanh chóng, thường được kích hoạt bởi người dùng hoặc hệ thống khi cần.

Yêu cầu

Hệ thống OLAP hoạt động như một kho dữ liệu tập trung và yêu cầu lưu trữ dữ liệu đo tính trong khoảng hàng terabyte (TB) đến hàng petabyte (PB). Thao tác đọc dữ liệu trong OLAP tập trung vào tính toán và đòi hỏi máy chủ có hiệu suất cao.

Phân biệt OLTP Và OLAP qua yêu cầu lưu trữ

Trái lại, yêu cầu lưu trữ trong hệ thống OLTP thường được đo lường bằng đơn vị gigabyte (GB). Dữ liệu OLTP thường được xóa sau khi được tải vào Data Warehouse hoặc Data Lake của OLAP liên quan. Tuy nhiên, yêu cầu tính toán cho hệ thống OLTP cũng đòi hỏi sự chú tâm và hiệu suất cao.

Ví dụ về OLTP và OLAP

Hãy tưởng tượng một công ty bán lẻ lớn có hàng trăm cửa hàng trên khắp quốc gia. Họ sử dụng hệ thống OLTP để xử lý đặt hàng, quản lý hàng tồn kho và quản lý tài khoản khách hàng. Mỗi cửa hàng kết nối với cơ sở dữ liệu trung tâm và cập nhật hàng tồn kho theo thời gian thực khi bán sản phẩm. Công ty cũng sử dụng hệ thống OLTP để quản lý tài khoản khách hàng, bao gồm theo dõi điểm thân thiết, quản lý thông tin thanh toán và xử lý các trường hợp trả hàng.

Ngoài ra, công ty sử dụng hệ thống OLAP để phân tích dữ liệu thu thập bởi OLTP. Chuyên viên phân tích kinh doanh của công ty có thể sử dụng hệ thống OLAP để tạo báo cáo về xu hướng bán hàng, tình trạng tồn kho, thông tin nhân khẩu học của khách hàng và các chỉ số quan trọng khác. Họ thực hiện các truy vấn phức tạp trên khối lượng dữ liệu lịch sử để xác định các mô hình và xu hướng cung cấp thông tin hữu ích cho quyết định kinh doanh. Họ có thể xác định sản phẩm nào đang thịnh hành trong một khoảng thời gian cụ thể và sử dụng thông tin này để tối ưu hóa ngân sách cho hàng tồn kho.

Sự khác biệt của OLAP so với OLTP trong dự án

OLAP và OLTP cái nào tốt hơn?

Việc quyết định giữa OLTP và OLAP phụ thuộc vào mục tiêu cụ thể mà bạn đang hướng đến. Đồng thời, quyết định lựa chọn nào phù hợp nhất thường phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của tổ chức, đồng thời đánh giá khối lượng dữ liệu, độ phức tạp của truy vấn, thời gian phản hồi, khả năng điều chỉnh quy mô và các yếu tố tài chính,…

Nếu bạn cần một nền tảng để phân tích dữ liệu, OLAP có thể cung cấp thông tin giá trị từ một lượng dữ liệu khổng lồ. Còn trong trường hợp bạn có nhu cầu quản lý các giao dịch hàng ngày, OLTP được tối ưu hóa để xử lý nhanh chóng một số lượng lớn giao dịch hàng giờ một cách tốt hơn.

Trong nhiều trường hợp, sự kết hợp của cả hai hệ thống OLAP và OLTP có thể là giải pháp tốt nhất cho các tổ chức cần cả xử lý giao dịch và phân tích dữ liệu. Cuối cùng, lựa chọn giữa hai hệ thống phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của tổ chức, bao gồm khối lượng dữ liệu, độ phức tạp của các truy vấn, thời gian phản hồi, khả năng điều chỉnh quy mô và chi phí.

OLAP và OLTP đều có mục tiêu và ưu điểm riêng biệt

Có thể thấy, không có câu trả lời tuyệt đối cho việc chọn giữa OLTP và OLAP, vì cả hai loại hệ thống đều có vai trò quan trọng trong một tổ chức và quyết định nên dựa trên mục tiêu cụ thể của bạn. Bài viết đã giúp bạn phân biệt OLAP và OLTP, ngoài ra, nếu bạn muốn trở thành chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, hãy cùng tham gia Khóa học Dữ liệu và Phân tích Kinh doanh tại MDA để được trang bị những kiến thức, kỹ năng và công cụ cần thiết để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực này.