बहुत छोटा जवाब:
अलग-अलग डेटाबेस के अलग-अलग उपयोग हैं। मैं एक डेटाबेस विशेषज्ञ नहीं हूँ। अंगूठे का नियम:
- यदि आप एनालिटिक्स कर रहे हैं (उदाहरण के लिए ऐतिहासिक डेटा एकत्र करना) OLAP का उपयोग करें
- यदि आप लेनदेन कर रहे हैं (ई-कॉमर्स कार्ट पर ऑर्डर जोड़ना / हटाना) ओएलटीपी का उपयोग करें
संक्षिप्त जवाब:
आइए दो उदाहरणों पर विचार करें:
दृष्टांत 1:
आप एक ऑनलाइन स्टोर / वेबसाइट बना रहे हैं, और आप इसमें सक्षम होना चाहते हैं:
- उपयोगकर्ता डेटा, पासवर्ड, पिछले लेनदेन को संग्रहीत करें ...
- वास्तविक उत्पादों, उनके संबद्ध मूल्यों को संग्रहीत करें
आप किसी विशेष उपयोगकर्ता के लिए डेटा ढूंढना चाहते हैं, उसका नाम बदल सकते हैं ... मूल रूप से उपयोगकर्ता डेटा पर INSERT, UPDATE, DELETE संचालन करते हैं। उत्पादों के साथ ही, आदि।
आप लेन-देन करने में सक्षम होना चाहते हैं, संभवतः एक उत्पाद खरीदने वाले उपयोगकर्ता को शामिल करना (यह एक संबंध है)। फिर ओएलटीपी शायद एक अच्छा फिट है।
परिदृश्य 2:
आपके पास एक ऑनलाइन स्टोर / वेबसाइट है, और आप चीजों की गणना करना चाहते हैं
- "सभी उपयोगकर्ताओं द्वारा खर्च किया गया कुल धन"
- "सबसे ज्यादा बिकने वाला उत्पाद क्या है"
यह एनालिटिक्स / बिजनेस इंटेलिजेंस डोमेन में आता है, और इसलिए OLAP शायद अधिक अनुकूल है।
यदि आप "के बारे में सोचते हैं तो यह जानना अच्छा होगा कि कैसे / क्या / कितना" ..., और इसमें एक या अधिक प्रकार के सभी "ऑब्जेक्ट" शामिल हैं (सभी उपयोगकर्ताओं और अधिकांश उत्पादों को जानने के लिए। कुल खर्च) तो OLAP शायद बेहतर अनुकूल है।
दीर्घ उत्तर:
निस्संदेह, चीजें इतनी सरल नहीं हैं। यही कारण है कि हम जैसे छोटे टैग उपयोग करना पड़ता है OLTPऔर OLAPपहली जगह में। प्रत्येक डेटाबेस को अंत में स्वतंत्र रूप से मूल्यांकन किया जाना चाहिए।
तो OLAP और OLTP में मूलभूत अंतर क्या हो सकता है?
खैर, डेटाबेस को डेटा को कहीं स्टोर करना होगा। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि जिस तरह से डेटा संग्रहीत किया जाता है वह उक्त डेटा के संभावित उपयोग को दर्शाता है। डेटा आमतौर पर हार्ड ड्राइव पर संग्रहीत किया जाता है। चलो एक हार्ड ड्राइव को कागज की एक विस्तृत शीट के रूप में सोचते हैं, जहां हम चीजों को पढ़ और लिख सकते हैं। हमारे पढ़ने और लिखने को व्यवस्थित करने के दो तरीके हैं ताकि वे कुशल और तेज हो सकें।
एक तरीका यह है कि एक ऐसी किताब बनाई जाए जो फोन बुक जैसी हो । पुस्तक के प्रत्येक पृष्ठ पर, हम किसी विशेष उपयोगकर्ता के बारे में जानकारी संग्रहीत करते हैं। अब यह अच्छा है, हम एक विशेष उपयोगकर्ता के लिए जानकारी बहुत आसानी से पा सकते हैं! बस पेज के लिए कूदो! यहां तक कि शुरुआत में हमारे पास एक विशेष पृष्ठ हो सकता है, ताकि हम यह बता सकें कि उपयोगकर्ता किस पृष्ठ पर हैं। लेकिन दूसरी तरफ, अगर हम यह जानना चाहते हैं कि, हमारे सभी उपयोगकर्ताओं ने कितना पैसा खर्च किया है, तो हमें हर पृष्ठ, यानी पूरी पुस्तक को पढ़ना होगा! यह एक पंक्ति-आधारित पुस्तक / डेटाबेस (OLTP) होगा। शुरुआत में वैकल्पिक पेज इंडेक्स होगा।
कागज की हमारी बड़ी शीट का उपयोग करने का एक और तरीका है, एक लेखा पुस्तक बनाना । मैं कोई अकाउंटेंट नहीं हूं, लेकिन आइए कल्पना करें कि हमारे पास "व्यय", "खरीद" के लिए एक पृष्ठ होगा ... यह अच्छा है क्योंकि अब हम "मुझे कुल राजस्व" जैसी चीजों को क्वेरी कर सकते हैं बहुत जल्दी (बस "खरीद पढ़ें") " पृष्ठ)। हम और भी शामिल चीजों के लिए पूछ सकते हैं जैसे "मुझे बेच दिए गए शीर्ष दस उत्पाद" और अभी भी स्वीकार्य प्रदर्शन है। लेकिन अब विचार करें कि किसी विशेष उपयोगकर्ता के लिए व्यय को खोजने के लिए कितना दर्दनाक होगा। आपको सभी के खर्चों की पूरी सूची के माध्यम से जाना होगा और उस विशेष उपयोगकर्ता के लोगों को फ़िल्टर करना होगा, फिर उन्हें योग करना होगा। जो मूल रूप से "पूरी पुस्तक को फिर से पढ़ने" के लिए है। यह एक कॉलम-आधारित डेटाबेस (OLAP) होगा।
यह इस प्रकार है कि :
OLTP डेटाबेस का उपयोग कई छोटे लेनदेन करने के लिए किया जाता है, और आमतौर पर "सत्य के एकल स्रोत" के रूप में कार्य किया जाता है।
OLAP दूसरी ओर डेटाबेस एनालिटिक्स, डेटा माइनिंग, कम क्वेरी के लिए अधिक अनुकूल होते हैं लेकिन वे आमतौर पर बड़े होते हैं (वे अधिक डेटा पर काम करते हैं)।
यह पाठ्यक्रम से थोड़ा अधिक शामिल है और यह कि डेटाबेस अलग-अलग कैसे होते हैं, इसका 20 000 फीट का अवलोकन है, लेकिन यह मुझे समकाल के समुद्र में खो जाने की अनुमति नहीं देता है।
बोलचाल की भाषा:
- ओएलटीपी = ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण
- OLAP = ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण
आगे थोड़ा पढ़ने के लिए, यहां कुछ प्रासंगिक लिंक दिए गए हैं जिन्होंने मेरे उत्तर को बहुत प्रेरित किया: