در مقالات قبلی ، ما OLTP و OLAP را تحت پوشش قرار دادیم ، مزایای آنها ، ویژگی های کلیدی و موارد استفاده شده است.
این ممکن است به نظر برسد که یک “مبارزه” یا “نبرد” بین این فناوری ها وجود دارد ، اما اینگونه نیست.
OLAP و OLTP فن آوری های مختلفی برای موارد مختلف استفاده و در صورت نیاز به انجام کارهای مختلف هستند.
به عنوان مثال ، اگر شما نیاز به پردازش معاملات سریع دارید یا درج ، به روزرسانی یا حذف عملیات درج با فرکانس بالا را پیش بینی می کنید ، OLTP انتخاب مناسبی است. از طرف دیگر ، در صورت نیاز به تجزیه و تحلیل داده های تاریخی ، اطلاعات گروهی توسط مشتریان یا استخراج بینش ، OLAP گزینه بهتری است.
بنابراین ، چه زمانی به کدام یک احتیاج دارید؟ این یک سوال عالی است. اگر یک تجارت کوچک هستید ، ممکن است فکر کنید می توانید با پرش از یک سیستم OLAP و پرس و جو مستقیماً از پایگاه داده صرفه جویی کنید. در بعضی موارد ، این ممکن است در ابتدا بدون مشکل کار کند. اما به محض شروع به رشد ، خواهید دید که در این مورد با مشکلات روبرو خواهید شد. با این حال ، با رشد ، ممکن است با چالش هایی روبرو شوید. زمان بارگذاری آهسته را تصور کنید زیرا برنامه شما در زمان واقعی مقادیر زیادی از داده ها را جستجو می کند – یا بدتر ، باعث خرابی پایگاه داده به دلیل پرس و جوهای پیچیده ای است که سیستم را اضافه می کند.
به همین دلیل مهم است که یک معماری داده خوب و یک برنامه داشته باشید ، زیرا شما و شرکت/برنامه/سرویس خود را رشد دهید. OLAP و OLTP رقیب نیستند – آنها برای برآورده کردن نیازهای مختلف طراحی شده اند. استفاده از آنها به درستی باعث صرفه جویی در وقت ، پول و سردردها در مقایسه با تکیه بر راه حل های ناکارآمد خواهد شد.
معماری داده های جامد و درک روشنی از چرخه مهندسی داده ها در هر مرحله از تجارت شما ضروری است ، خواه تازه شروع کنید یا در حال افزایش باشید. داشتن ابزارهای مناسب برای انجام کار مناسب ، زندگی شما ، زندگی مشتریان و همه افراد درگیر را آسان تر می کند. مقیاس بندی زیرساخت داده های خود در کنار کد شما باعث بهبود عملکرد ، ثبات و موفقیت بلند مدت می شود.
شرکت شما چگونه داده های معامله ای و تحلیلی را کنترل می کند؟ بیایید در مورد تجربیات شما در نظرات بحث کنیم!
آیا فکر می کنید مشاغل باید زودتر در OLAP سرمایه گذاری کنند ، یا منتظر بمانند تا مقیاس شوند؟ افکار خود را به اشتراک بگذارید!
آیا تاکنون به دلیل پرس و جو از داده های معامله ای برای تجزیه و تحلیل با مشکلات عملکرد روبرو شده اید؟ بیایید در مورد بهترین شیوه ها صحبت کنیم!
آیا می خواهید در مورد معماری داده ها و بهترین شیوه ها بیشتر بدانید؟ برای بینش های آینده مرا دنبال کنید!
