OLAP와 OLTP
OLAP와 OLTP의 비교
목적
OLAP와 OLTP는 데이터베이스 시스템의 두 주요 유형으로, 각각 다른 목적과 최적화 기법을 가지고 있다. OLAP(Online Analytical Processing) 시스템은 분석과 질의 응답에 최적화 되어 있으며, OLTP(Online Transaction Processing) 시스템은 거래 지향적인 작업에 최적화 되어 있다.
OLAP 시스템은 대량의 데이터를 분석하고, 복잡한 질의에 대한 응답시간을 최적화 하는데 초점을 맞추는 반면, OLTP 시스템은 실시간으로 사용자의 요청을 처리하고, 데이터의 무결성과 일관성을 유지하는데 중점을 둔다.
이는 데이터베이스 설계와 성능 최적화 전략에 중요한 영향을 미치는데, 예를 들어 OLAP 시스템은 종종 비정규화된 스키마를 사용하여 데이터 분석과 질의 응답을 가속화 한다. 왜냐하면 비정규화는 데이터의 중복을 허용함으로써 질의 처리 속도를 향상시키기 때문이다. 반면 OLTP 시스템은 주로 정규화된 스키마를 사용하여 데이터의 중복을 최소화하고, 빠른 거래 처리를 가능하게 한다.
데이터 아키텍처
OLAP 시스템은 데이터 쓰기 작업보다 데이터 읽기 작업에 우선 순위를 둔다. 대용량 데이터를 기반으로 복잡한 쿼리를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있으며 분석이 주요 사용 사례이기 때문에 가용성은 우선 순위가 낮다. 따라서 데이터의 실시간 업데이트보다는 분석 결과의 정확성과 신뢰성이 더 중요하다. 반면 OLTP 시스템은 데이터 쓰기 작업에 우선 순위를 둔다. 쓰기 작업이 많은 워크로드에 최적화 되어 있으며 데이터 무결성을 손상시키지 않으면서 대용량 트랜잭션 데이터를 잦은 빈도로 업데이트 한다. 예를 들어, 두 명의 고객이 동시에 동일한 품목을 구매하는 경우 OLTP 시스템에서는 재고 수준을 정확하게 조정할 수 있다. 그리고 해당 품목이 마지막 재고일 경우 시간순으로 첫번째 고객에게 우선 순위를 둔다. 최우선 과제는 가용성이며 가용성은 일반적으로 여러 데이터 백업을 통해 달성된다. 이처럼 주로 실시간 데이터 처리에 초점을 맞추기 때문에, 데이터베이스의 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)속성을 유지하는 것이 중요하다.
데이터 볼륨
OLAP 시스템은 중앙 집중식 데이터 스토어처럼 작동하며 다수의 데이터 웨어하우스, 관계형 데이터베이스 및 기타 시스템에서 데이터를 가져온다. 스토리지 요구사항은 테라바이트(TB)~페타바이트(PB) 규모이다. 데이터 읽기 또한 컴퓨팅 집약적일 수 있으므로 고성능 서버가 필요하다.
반면 OLTP 시스템은 기가바이트(GB) 규모이다. 데이터가 관련 OLAP 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 로드된 후에는 OLTP 데이터베이스를 지울 수도 있다. 그러나 OLTP도 컴퓨팅 요구사항도 높다.
응답 시간
OLAP 처리 시간은 분석하는 데이터의 유형 및 볼륨에 따라 몇 분에서 몇 시간까지 달라질 수 있다. OLAP 데이터베이스를 업데이트할 때는 정기적으로 데이터를 대규모 배치로 처리한다음 이 배치를 한 번에 시스템에 업로드한다. 데이터 업데이트 빈도 또한 매일, 매주 또는 매월이다.
반면 OLTP 응답 시간은 밀리초 이하 단위로 측정된다. 데이터베이스 업데이트를 실시간으로 관리하며, 업데이트가 빠르고 짧으며 고객에 의해 트리거된다. 배치 처리보다 스트림 처리가 사용된다.
적용 예
온라인 쇼핑몰에서의 거래 처리는 OLTP 시스템의 전형적인 예이다. 사용자가 상품을 구매할 때, 시스템은 사용자의 주문을 처리하고 재고를 업데이트하며, 결제를 진행한다. 이 과정에서 데이터베이스는 빠른 거래 처리를 위해 최적화 되어 있으며, 사용자의 요청에 신속하게 응답할 수 있어야 한다. 왜냐하면 사용자 경험과 시스템의 신뢰성을 유지하는 것이 중요하기 때문이다.
반면 대형 유통회사가 판매 데이터를 분석하여 시장 트렌드를 파악하고, 재고 관리 전략을 수립하는 경우는 OLAP 시스템의 사용 예이다. 수년간의 판매 데이터를 분석하여, 특정 시즌에 인기 있는 상품을 파악하고, 공급망을 최적화할 수 있다. 왜냐하면 이러한 분석은 회사의 수익성과 경쟁력을 높이는데 기여하기 때문이다.