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[DATABASE] OLTP와 OLAP의 차이점, 비즈니스 요구사항에 따른 데이터 처리 방법 본문
데이터베이스에서 사용되는 용어인 OLTP와 OLAP에 대해 알아보겠습니다.
데이터 처리 시스템은 주로 OLTP(Online Transaction Processing)와 OLAP(Online Analytical Processing)로 나뉩니다. OLTP는 실시간으로 데이터를 업데이트하고 처리하여 데이터를 생성하고 관리하는 데 중점을 둔 반면, OLAP는 대규모 데이터를 분석하고 리포팅하여 비즈니스 의사결정을 지원하는 데 중점을 둡니다. 이번 글에서는 OLTP와 OLAP의 차이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
1. OLTP 온라인 트랜잭션 처리 (Online Transaction Processing)
이 용어는 일반적으로 매우 빠른 속도로 대량의 트랜잭션을 처리하는 데 중점을 둡니다. OLTP 시스템은 일반적으로 실시간으로 데이터를 업데이트하고 처리합니다. 예를 들어 은행 시스템에서는 ATM을 통해 현금 인출이나 이체와 같은 트랜잭션을 처리하는 데 OLTP 시스템을 사용합니다.
복수의 사용자에서 발생되는 트랜잭션(Transaction)을 DB서버가 처리하고, 그 결과를 요청한 사용자에 결과값을 되돌려주는 처리 과정입니다. 쉽게 이야기하면 1개의 요청작업을 처리하는 과정을 OLTP라고 합니다.
이처럼 OLTP의 의미는 무수히 많이 발생되는 각각의 작업요청을 오류없이 처리하고, 그 결과값을 실시간으로 확인시켜줘야 함을 의미합니다. 조금 복잡하게 말하면 1개의 트랜잭션에서 발생되는 INSERT, UPDATE, DELETE의 과정을 무결성을 보장하여 처리하고 그 결과를 SELECT 하는 과정을 우리는 OLTP라고 부릅니다.
2. OLAP 온라인 분석 처리 (Online Analytical Processing)
이 용어는 대량의 데이터를 분석하고 리포팅하는 데 중점을 둡니다. OLAP 시스템은 주로 비즈니스 인텔리전스(BI) 활동을 수행하며, 대규모 데이터 집합에서 패턴이나 트렌드를 발견하고 분석합니다. 예를 들어, 판매 기록을 분석하여 특정 제품의 인기도를 파악하고 재고 수준을 조정하는 등의 비즈니스 의사결정을 지원합니다.
단어 그대로를 생각해보면 온라인 분석 처리 정도로 해석될 수 있는데요. OLTP가 데이터 자체의 처리에 중점이 된 용어라면, OLAP는 이미 저장된 데이터를 기반하여 분석하는데 중점이 된 용어입니다.
OLAP는 데이터웨어하우스(DW), 쉽게 말해 DB에 저장되어 있는 데이터를 분석하고, 데이터 분석을 통해 사용자에게 유의미한 정보를 제공해 주는 처리방법을 의미합니다. 나아가 이런 유의미한 정보를 바탕으로 보다 복잡한 모델링을 가능하게 합니다.
즉, OLAP는 기존에 저장되어 있는 데이터를 사용자의 요구와 목적에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 개념을 의미합니다.
요약하면, OLTP는 주로 데이터를 생성하고 관리하며, OLAP는 데이터를 분석하고 리포팅하는 데 중점을 둡니다. 이 두 가지 시스템은 각각 다른 목적과 요구사항을 가지고 있으며, 각각의 목적에 맞게 설계되어야 합니다.
3. OLTP와 OLAP의 차이점
OLTP와 OLAP는 둘 다 데이터베이스에서 사용되는 용어이지만, 그 목적과 특징에 차이가 있습니다.
1) 목적
- OLTP는 일반적으로 실시간으로 데이터를 업데이트하고 처리하여 데이터를 생성하고 관리하는 데 중점을 둡니다.
- 반면에 OLAP는 대규모 데이터를 분석하고 리포팅하여 비즈니스 의사결정을 지원하는 데 중점을 둡니다.
2) 데이터 크기와 복잡도
- OLTP는 보통 작은 규모의 데이터를 다룹니다. 일반적으로 데이터베이스는 정규화된 구조를 가지며 각각의 테이블은 트랜잭션 데이터의 특정 부분을 나타냅니다.
- 반면에 OLAP는 대규모 데이터를 다룹니다. 일반적으로 데이터는 디멘션 및 팩트 테이블로 구성된 스타 또는 스노우플레이크 스키마와 같은 비정규화된 구조를 가집니다.
3) 쿼리 유형
- OLTP에서는 단순한 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 쿼리를 많이 사용합니다.
- 반면에 OLAP에서는 다차원 쿼리와 집계 쿼리를 사용합니다.
4. 응답 시간
- OLTP에서는 매우 빠른 응답 시간이 필요합니다. 일반적으로 몇 초 이내의 응답 시간을 유지해야 합니다.
- 반면에 OLAP에서는 더 오랜 응답 시간이 허용됩니다. 몇 분 이상의 응답 시간이 필요할 수 있습니다.
5. 데이터 갱신 빈도
- OLTP에서는 데이터의 갱신이 자주 일어납니다.
- 반면에 OLAP에서는 데이터의 갱신 빈도가 낮습니다. 일반적으로 일일, 주간 또는 월간 갱신 주기를 가집니다.
| 구분 | OLTP | OLAP |
| 목적 | 비즈니스 활동 지원 | 비즈니스 활동에 대한 평가,분석 |
| 주 트랜잭션 형태 | SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE | SELECT |
| 속도 | 수초 이내 | 수초 이상 수분 이내 |
| 데이터 표현 시간 | 실시간 | 과거 |
| 관리단위 | 테이블 | 분석된 정보 |
| 최적화 방법 | 트랜잭션 효율화, 무결성의 극대화 | 조회 속도, 정보의 가치, 편의성 |
| 데이터의 특성 | 트랜잭션 중심 | 정보 중심 |
| 예시 | 회원정보 수정 | 1년간의 주요 인기 트랜드 |
| 상품주문 | 한달간의 항목별 수입, 지출 | |
| 댓글 남기기 및 수정 | 10년간 A회사의 직급별 임금 상승률 |
요약하면, OLTP는 작은 규모의 데이터를 다루고 실시간으로 데이터를 생성하고 관리하며, OLAP는 대규모 데이터를 분석하고 리포팅하여 비즈니스 의사결정을 지원합니다. 각각의 시스템은 다른 쿼리 유형, 응답 시간 및 데이터 갱신 빈도를 가지며, 각각의 목적과 요구사항에 맞게 설계되어야 합니다.
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