Oltp, Olap, dw, batch 정의

OLTP : Online Transaction Processing

- Batch와 반대되는 개념으로 실시간으로 db의 데이터를 트랜잭션 단위로 갱신/ 조회하는 처리방식이다.

- 은행, 증권사 등에서 사용을 하며 기존과 달리 다수의 Client가 거의 동시에 이용할 수 있도록 송수신 자료를 트랜잭션 단위로 압축한 것이 특징이다.

 

ex) A 계좌에서 B 계좌로 이체

     실시간으로 A계좌에서 100만원 감액, B계좌에서 100만원 증액

 

DW : Data Warehouse

수년간 발생한 데이터를 보아서 주제별로 합쳐 분석할 수 있게 하는 통합시스템이다.

예) 운영데이터, 분산데이터, 시장데이터를 추출하여 DW를 구축하고 그걸 DSS나 OLAP로 분석한다.

 

* Data Mart: DW의 하위단위라고 볼 수 있으며, DW는 중앙집중식 데이터 집합체의 개념을 가지나 Data Mart는

데이터의 저장소 역할을 하고 특정 목적을 위해 쉬운 접근성과 사용성을 가진다.

DW는 기존 데이터를 어떻게 수집/분석하고 어떻게 재사용할 것인가에 초점을 맞춘다.

 

OLAP : Online Analytical Processing

Data Warehouse(DW)에서 데이터를 분석해서 의미있는 형태로 만들기 위한 과정 및 도구이다.

OLTP가 데이터 자체의 처리에 중점이 된 용어라면, OLAP은 이미 저장된 데이터를 기반하여 분석하는데 중점.

 

의사결정 지원 시스템의 하나.

 

* 의사결정 지원 시스템 (DSS, Decision Support System)

- 단순히 정보를 수집, 저장, 분배하기 위한 시스템을 넘어서 사용자들이 기업의 의사결정을 쉽게 내릴 수 있도록

  사업 자료를 분석해주는 역할을 하는 컴퓨터 응용 프로그램이다.

 

ex) 로그 분석을 통해 지표를 제공하는 것이라고 할 수 있을 것이다.

 

 

구분	OLTP	OLAP
목적	데이터 처리	데이터 평가, 분석
주 트랜잭션 형태	SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE	SELECT
속도	수 초 이내	수 초, 분 이내
최적화 방법	Transaction 최적화, 무결성 극대화	조회 속도 증가, 정보의 가치 증가, 편의성 증가

 

Batch Processing 

 

- 작업을 몰아두었다가 한번에 처리하는 시스템이다.

 

ex) 쇼핑몰

- 하루가 지난 뒤에 전체 매장의 재고를 체크하고 현재의 상품에 대해 가격과 재고 등을 맞추는 작업을 주기적으로

수행하는 작업을 말한다.

데이터를 실시간이 아닌 전체적으로 맞추는 작업을 하거나 주기적으로 발생하는 것들에 대한 처리를 한다.

 

Batch Processing을 사용하면 다음과 같은 장점이 있다.

  - 작업 프로세스의 시간대를 컴퓨터 리소스가 덜 사용되는 시간대로 변경가능하다.

  - 전반적인 이용률을 높여 컴퓨터 사용 효율을 높일 수 있다.