OLTP vs OLAP



Ang sumusunod na blog ay maikling nagsasalita tungkol sa OLTP kumpara sa OLAP at sa iba't ibang mga kaso ng paggamit.

halimbawa ng framework ng test ng selenium webdriver

OLTP vs OLAP

Sinasabing ang OLTP ay higit pa sa isang online transactional system o sistema ng pag-iimbak ng data, kung saan ang gumagamit ay gumagawa ng maraming mga online na transaksyon gamit ang data store. Sinasabing mayroon ding maraming mga ad-hoc read / magsusulat na nangyayari nang real time basis.





Ang OLAP ay higit pa sa isang offline na tindahan ng data. Na-access itoilang besessa offline na fashion. Halimbawa, nabasa ang mga file ng Maramihang pag-log at pagkatapos ay isinulat pabalik sa mga file ng data. Ang ilan sa mga karaniwang lugar kung saan ginagamit ang OLAP ay Mga Trabaho sa Log, Trabaho sa Pagmimina ng Data, atbp.

Sinasabing ang Cassandra ay higit sa OLTP, dahil ito ay real-time, samantalang ang Hadoop ay higit sa OLAP, dahil ginagamit ito para sa analytics at maramihang pagsulat.



Bakit Isinasama ang OLAP at OLTP?

Kung sakaling naghahanap ka para sa pinakamurang presyo para sa pag-book ng hotel sa susunod na 365 araw, narito mayroon kang isang malaking hanay ng data para kay Cassandra at nais na magkaroon ng rekomendasyon sa real time database, isang promo ang pinatakbo batay sa presyo.

Sa ganoong senaryo, kailangan nating ulitin ang lahat ng mga talaan at panatilihin ang analytics sa ibabaw nito, na kung saan ay isang malaking offline na trabaho na dapat na masimulan nang madalas. Dito, nilalaro ang Hadoop para sa Bulk data crunching.

Ang iba pang benepisyo ay maaari naming patakbuhin ang isang kumpol at i-abort ang pagpapatakbo ng ibang Hadoop cluster.



Ang pangatlong benepisyo ay maaari ding mabawasan ng isa ang maraming gastos sa operasyon.

Dahil sa isang senaryo, kung saan, kung ang isang gumagamit ay bihasa sa iba't ibang mga Hadoop Eco-system, tulad ng Hive, Pig Latin at kailangang isama ang data dito, kung gayon dapat mag-plug-in ang ilang mapagkukunan ng data sa Cassandra at subukang patakbuhin ang Mapa Bawasan din ang mga trabaho.

Mayroong isang kapansin-pansin na pattern sa pagitan ng OLTP at OLAP. Sa OLTP, mayroong mas kaunting bilang ng mga sumusulat, hal. Impormasyon sa Hotel. Sa pag-aakalang nangyayari ang mga pagbabago sa Presyo bawat 5000 beses bawat segundo, maaaring higit dito ang mabasa. Sa ganoong senaryo, maaaring mayroong 1 sulat bawat segundo ngunit ang pagbasa ay maaaring paalisin sa daan-daang libo. Kaya ang ratio dito ay mga 1: 1000.

Ito ay isang kagiliw-giliw na pagmamasid na ang Cassandra ay maaaring umangkop sa modelong ito nang madali, na kinabibilangan ng mga modelo, kung saan ang pagbasa / pagsulat ay pantay. Gayundin, pagdating sa OLTP, kahit na ang isang tao ay maibagay sa isang nababagay at malakas na modelo ng pagkakapare-pareho, ang isang makakakita ng isang millisecond na agwat sa pagitan ng sa wakas na pare-pareho na mga modelo at pinakamalakas na mga pare-parehong modelo. Kaya, si Cassandra ay maaaring magkasya sa OLTP.

Pagdating sa OLAP, makikita ng isang tao ang iba't ibang mga pattern ng OLAP, na nangangahulugang maraming pagsulat ang nangyayari nang sabay-sabay. Sa OLAP, itinatapon namin ang data sa isang shot ibig sabihin, lahat ng mga file ng log ay inilalagay sa store ng data at pagkatapos ay nagsimula kaming magproseso. Ang pattern ng data o pattern ng pag-access ay eksaktong kabaligtaran ng OLTP na uri ng application. Dito, magiging kapaki-pakinabang ang Hadoop o MapReduce.

May tanong ba sa amin? Nabanggit ang mga ito sa seksyon ng mga komento at babalikan ka namin.

kung paano baligtarin ang isang integer sa sawa

Mga Kaugnay na Post:

Nangungunang 5 Mga Dahilan upang Malaman ang Cassandra