Zusammenspiel zwischen OLTP und OLAP
Man unterscheidet zwei Arten von Datenbankanwendungen:
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OLTP (Online Transaction Processing):
Hierunter fallen Anwendungen wie zum Beispiel das
Buchen eines Flugs in einem Flugreservierungssystem
oder die Verarbeitung einer Bestellung in einem
Handelsunternehmen. OLTP-Anwendungen verarbeiten nur eine
begrenzte Datenmenge und operieren auf dem jüngsten,
aktuell gültigen Zustand der Datenbasis.
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OLAP (Online Analytical Processing):
Eine typische OLAP-Query fragt nach der Auslastung der
Transatlantikflüge der letzten zwei Jahre oder
nach der Auswirkung gewisser Marketingstrategien.
OLAP-Anwendungen verarbeiten sehr große Datenmengen
und greifen auf historische Daten zurück. Sie bilden die
Grundlage für Decision-Support-Systeme.
OLTP- und OLAP-Anwendungen sollten nicht auf demselben
Datenbestand arbeiten aus folgenden Gründen:
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OLTP-Datenbanken sind auf Änderungstransaktionen mit
begrenzten Datenmengen hin optimiert.
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OLAP-Auswertungen benötigen Daten aus verschiedenen
Datenbanken in konsolidierter, integrierter Form.
Daher bietet sich der Aufbau eines Data Warehouse an, in
dem die für Decision-Support-Anwendungen notwendigen Daten
in konsolidierter Form gesammelt werden. Abbildung 16.1 zeigt
das Zusammenspiel zwischen operationalen Datenbanken
und dem Data Warehouse. Typischerweise wird beim Transferieren
der Daten aus den operationalen Datenbanken
eine Verdichtung durchgeführt, da nun nicht mehr einzelne
Transaktionen im Vordergrund stehen, sondern ihre Aggregation.