OLAP- und OLTP-Systeme

Konzepte des Data Warehousing

Aaren Stubberfield

Data Scientist

OLAP-Systeme

  • OLAP (Online Analytical Processing)
  • Entwickelt, um die Analyse großer Datenmengen zu unterstützen
  • Beispiel für eine dimensionale Organisation:
    • Land, Bundesland, Stadt
    • Jahre, Monate, Tage
  • OLAP sortiert Daten neu in ein mehrdimensionales Format.
Konzepte des Data Warehousing

OLAP-Würfel

  • OLAP-Würfel ist essenziell für OLAP-Systems
  • Schnellere Verarbeitung im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Datenbanken
  • Hyperwürfel haben mehr als drei Dimensionen.

Bild eines Würfels mit den Achsen „Region“, „Jahr“ und „Produkt“

Konzepte des Data Warehousing

OLTP

  • OLTP (Online Transaction Processing)
  • Entwickelt für einfache Datenbankabfragen
  • Wird in Quellsystemen für das Data Warehouse verwendet.

Bild von jemandem, der Geld aus einem Geldautomaten abhebt

1 Foto von Rodnae-Productions von Pexels
Konzepte des Data Warehousing

Beispiel für ein Kreditkartenunternehmen

OLTP:

  • System verfolgt den Kauf des Kunden
  • Verarbeitet jede Menge einfache Datenbank-Updates von Kontoständen.

OLAP:

  • Zum Analysieren von Kaufdaten entworfen
  • Daten nach mehreren Dimensionen organisiert

Bild von einem glücklichen, selbstbewussten jungen afroamerikanischen Berufstätigen, der mit verschränkten Armen da steht und in die Kamera schaut.

Konzepte des Data Warehousing

Zusammenfassung

Unterschiede OLAP OLTP
Optimierung: Komplexe, rein lesende Abfragen für Analysen Einfache Abfragen
Datenrepräsentation: Mehrdimensional Zeilen und Spalten
Konzepte des Data Warehousing

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Konzepte des Data Warehousing

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