OLTP (Online Transaction Processing) и OLAP (Online Analytical Processing) — это два различных типа систем обработки данных, которые используются для разных целей в корпоративной и аналитической инфраструктуре. Основное различие между ними заключается в характере операций, которые они выполняют, структуре хранения данных, пользователях и типе нагрузки.

OLTP (Online Transaction Processing)

OLTP — это система обработки транзакций в реальном времени. Она предназначена для работы с текущими данными и обеспечивает высокую скорость выполнения большого количества краткосрочных операций.

Основные характеристики OLTP:

• Тип данных: актуальные, оперативные

• Операции: INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT с небольшим числом строк

• Количество транзакций: очень высокое

• Пользователи: сотрудники, клиенты, системы

• Структура данных: сильно нормализованная, разделённая на множество таблиц

• Примеры операций: оформление заказа, регистрация пользователя, перевод средств, бронирование билета

Примеры систем:

• Реляционные СУБД: PostgreSQL, MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server

• ERP-системы (SAP), CRM, банковские платформы

• Приложения для интернет-магазинов, POS-системы

Пример запроса:

UPDATE Orders SET Status = 'Shipped' WHERE OrderID = 54321;

Особенности:

• **ACID-свойства (атомарность, консистентность, изолированность, надёжность)
  **
• **Массовая параллельная работа пользователей
  **
• **Поддержка блокировок и транзакций
  **
• **Оптимизация под скорость записи и обработки запросов к небольшим объёмам данных
  **

OLAP (Online Analytical Processing)

OLAP — это технология анализа больших объёмов исторических данных, предназначенная для поддержки принятия решений и построения аналитических отчётов.

Основные характеристики OLAP:

• Тип данных: агрегированные, исторические

• Операции: сложные SELECT-запросы с JOIN, GROUP BY, HAVING, оконными функциями

• Количество транзакций: сравнительно небольшое, но ресурсоёмкое

• Пользователи: аналитики, BI-инженеры, топ-менеджеры

• Структура данных: денормализованная (звезда, снежинка), витрины данных

• Примеры операций: анализ продаж по кварталам, средний чек по регионам, поведение пользователей

Примеры систем:

• Облачные DWH: Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse

• Колоночные СУБД: ClickHouse, Vertica, Apache Druid

• OLAP-серверы: Microsoft SSAS (SQL Server Analysis Services)

Пример запроса:

SELECT Region, AVG(SaleAmount) AS AvgSale
FROM Sales
WHERE Year = 2024
GROUP BY Region
ORDER BY AvgSale DESC;

Особенности:

• **Оптимизация под чтение и агрегации
  **
• **Возможность обработки миллионов и миллиардов строк
  **
• **Поддержка многомерного анализа (гиперкубы, измерения, метрики)
  **
• **Возможность хранения данных в колоночном виде
  **
• **Использование витрин (data marts), предагрегаций, кэширования
  **

Сравнительная таблица OLTP vs OLAP

Архитектурное разделение

Во многих организациях OLTP и OLAP-системы изолированы друг от друга, чтобы не мешать выполнению критичных операций. Это достигается за счёт архитектуры, которая предполагает:

• Источники данных (OLTP)

• ETL/ELT-процесс для выгрузки и очистки

• Data Warehouse (OLAP)

• BI-инструменты (Power BI, Tableau) подключаются к DWH

Примеры бизнес-сценариев

Интеграция OLTP и OLAP

Современные подходы предлагают гибридные решения, где один движок может обслуживать оба типа нагрузки. Примеры:

• HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing) — гибридный тип систем, сочетающий возможности OLTP и OLAP

• SingleStore (ex-MemSQL), SAP HANA, Google Spanner, Apache Pinot — поддерживают одновременную обработку транзакций и аналитики

• Data Lakehouse — объединение Data Lake и DWH с возможностью обработки в реальном времени (Databricks, Delta Lake, Iceberg)

OLTP и OLAP — фундаментальные парадигмы работы с данными, и их чёткое разграничение (или правильная интеграция) определяет эффективность всей цифровой экосистемы компании.