OLAP, OLTP - was bedeuten diese Abkürzungen?

Die Welt der Datenarchitekturen ist komplex und vielseitig. So auch die vielen Abkürzungen und Fachbegriffe. Zwei dieser Abkürzungen die man im Kontext von DWH / Datawarehouse immer wieder hört ist OLAP und OLTP. Doch was bedeuten diese Begriffe eigentlich?

OLAP

OLAP ist die Abkürzung für Online Analytical Processing und umschreibt eine Softwarekategorie zur Datenanalyse. Das klassische Beispiel eines OLAP Systems ist ein Datawarehouse. In einem DWH in dem Daten verschiedener Herkunft zwecks analytischer Dantenanalyse gesammelt. Die Daten werden vereinheitlicht und in entsprechenden Reports aufbereitet, um als Grundlage für datenbasierte Geschäftsentscheide zu dienen. Der Zweck von OLAP ist somit Datenanalyse und nicht Datenverarbeitung. OLAP Prozesse laufen normalerweise ansynchron, sprich periodisch werden Daten aus diversen Systemen zusammgenzogen. Datenbankabfragen in OLAP Systemen sind üblicherweise ziemlich komplex (bspw: Aggregiere durchnittliche Umsatzzahlen pro Produktgruppe und Quartal) und nicht extrem zeitkritisch. Ob eine Auswertung nur wenige Millisekunden oder einige Sekunden dauert, ist in den meisten Fällen eher zweitrangig.

OLTP

OLTP ist die Abkürzung von Online Transcation Processing und wird bei mehrschichtigen oder miteinander integrierten Applikationen eingesetzt. Im Gegensatz zu OLAP dienen OLTP Prozesse der Echtzeit-Datenverarbeitung und nicht der Analyse. Entsprechende OLTP Systeme sind meist direkt an Kundenprozessen ausgerichtet, bspw. ein Kunde bestellt im Online Shop eine Ware und im Hintergrund werden all die benötigten Systeme eingebunden (Lagerhaltung, Buchhaltung, usw.). Dem zu Folge sind schnelle Antwortzeiten essentiell und Datenredunanzen sollten bestmöglich vermieden werden. Datenbankabfragen in OLTP Systemen sind meist eher simpel (bspw: Was ist der Lagerbestand von Produkt X) und sollten in wenigen Millisekunden beantwortet werden können.

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