Связаться с намиПодключиться

OLTP

Статья создана
Улучшена
Обновлена 21 октября 2024 г.

OLTP (OnLine Transaction Processing) — система обработки транзакций в реальном времени.

Транзакция — набор запросов, который выполняется в единой очереди. При неудачном или ошибочном завершении любого из запросов отменяется результат работы всего набора запросов.

Реальное время — режим работы системы, когда важны не только правильность обработки и предоставления информации, но и своевременность ее обработки. Информация в системах реального времени (СРВ) должна быть обработана за определенное фиксированное время, либо до наступления какого-либо контрольного события.

Как работает OLTP

OLTP-система обеспечивает непрерывную запись информации в базу данных. Это могут быть сигналы с устройств автоматического сбора данных (например, датчиков технологического процесса), данные о денежных переводах клиентов банка и т.п.

Одновременно OLTP обслуживает выполнение запросов от других систем на чтение данных из базы: от информации об удачном или неудачном завершении определенной транзакции до выборки информации для аналитических отчетов.

Все входящие (на запись) и исходящие (на чтение) запросы инициируются различными пользователями, внешними системами и алгоритмами и выполняются условно параллельно.

Особенности OLTP

В отличие от OLAP-систем (OnLine Analytical Processing), OLTP не предусматривает работу со сложной аналитикой, так как:

  • база данных OLTP одномерна;
  • в базе отсутствует агрегированная (сводная) информация для анализа;
  • OLTP-система не оптимизирована для выполнения вложенных запросов на выборку данных из разных таблиц.

Если требуется получить и проанализировать срез данных из OLTP, необходимо:

  1. Запустить запрос на чтение из базы данных по интересующему нас фильтру (периоду, объекту и т.п.).
  2. Выгрузить результат запроса для автоматизированного анализа в специализированную систему, например OLAP, либо в файл электронной таблицы (xls и т.п.) для ручного анализа.

Ориентированность OLTP на высокую скорость обработки простых транзакций имеет и свои слабые стороны:

  • Низкая производительность при анализе больших объемов информации (статистические расчеты, Big Data).
    Каждая транзакция в системе для обеспечения принципа изолированности требует выделения отдельных ресурсов. При значительном количестве подобных транзакций (от миллиона и выше) это приведет к постоянным блокировкам записей и таблиц базы данных и общему снижению производительности системы.
  • Сложность создания аналитических запросов для выборки данных.
    Высокая степень нормализации OLTP базы данных требует соответствующей высокой вложенности выражений в запросе. К тому же наименования объектов в базе не являются мнемоничными или интуитивно понятными. Пользователю для создания запроса необходимо привлечение разработчика системы или администратора базы данных.
  • Снижение производительности системы при запросах к таблицам с избыточным количеством полей и записей.
    Это связано с тем, что структура реляционной базы данных плохо адаптирована для хранения большого объема информации в одной таблице. Решением проблемы являются изменение архитектуры системы (применение вместо одной большой сводной таблицы с данными нескольких связанных между собой по ключевым полям таблиц) или перенос архивных данных в системы других типов (например, в хранилище или киоск данных).

Требования к OLTP

Основные требования к OLTP-системам:

  1. Достоверность информации. Вся хранящаяся информация должна подчиняться принципу ACID:
    • Atomicity — атомарность или неделимость информации.
      Каждая транзакция в системе или завершается успешно, или полностью откатывается к исходным значениям.
    • Consistency — консистентность или согласованность.
      Информация не берется из ниоткуда и не исчезает в никуда, а просто передается от источника информации к ее приемнику.
    • Isolation — изолированность или блокировка.
      Для обеспечения достоверности информации действия пользователя (чтение или запись) должны быть изолированы от действий других пользователей.
    • Durability — устойчивость.
      Успешно проведенная транзакция должна быть защищена от любого внешнего сбоя, как программного, так и аппаратного.
  2. Высокая скорость работы с информацией (как чтение, так и запись в базу данных). Идеальным вариантом является работа системы полностью из оперативной памяти с периодическим сохранением информации на постоянный носитель.
  3. Легкая масштабируемость. OLTP система должна строиться по принципу нормализации, когда исключается избыточное хранение данных. Данные хранятся только в одном месте (ячейке таблицы), прочие таблицы при необходимости используют ссылки на эти ячейки без дублирования данных.

При этом требований к хранимой структуре данных не предъявляется, поэтому такая система не предназначена для сложного аналитического учета, который требуется, например, от OLAP.

Под эти условия работы попадают системы, построенные на реляционных базах данных.

Где применяется OLTP

OLTP используется везде, где необходим доступ в реальном времени к большим объемам однотипной информации:

  • в автоматизированных системах управления технологическими процессами (SCADA) при оперативной обработке сигналов, поступающих с различных датчиков;
  • в банковском секторе при обработке платежных транзакций;
  • в ERP-системах предприятий при работе алгоритмов адресного складского хранения;
  • в онлайн-магазинах и электронных торговых площадках при работе с заказами и лотами.

OLTP технологии от Yandex Cloud

Вы можете использовать инструменты Yandex Cloud, например, при проектировании нового интернет-магазина:

  • Облачный сервис Yandex Managed Service for YDB поможет развернуть и поддерживать базу данных YDB в инфраструктуре Yandex Cloud.
  • Распределенная отказоустойчивая OLTP-база данных YDB обеспечит высокую доступность для клиентов онлайн-магазина.
  • Строгая согласованность и поддержка ACID-транзакций в YDB гарантирует сохранность и достоверность информации по заказам клиентов.
  • При расширении онлайн-бизнеса YDB в облаке Yandex Cloud обеспечит простую горизонтальную масштабируемость без дорогостоящей реструктуризации проекта.
  • Диалект языка SQL, YQL, легкий в понимании и простой в освоении, поможет создать и обработать необходимые запросы информации в YDB.

Более подробно работа с YDB описана в документации.

Чтобы начать работу с сервисом, войдите в свой аккаунт в Yandex Cloud или зарегистрируйтесь.

Предыдущая
OLAP
Следующая
Кластер