OLAP에 대한 최적화가 OLTP시스템의 성능에 영향을 미칠 수도 있으며, 성능과 병행성을 위해서는 테이블 인덱스들을 신중하게 선택해야 한다. OLTP 데이터베이스들은 높은 성능과 높은 트랜잭션 빈도를 염두에 두고 설계되어야 하며, 데이터 웨어하우스는 보통 의사 결정과 OLAP를 지원하기 위해 구축되었는데,, 선택 등이 포함된다.zip 데이터베이스학기말고 데이터베이스에 대해 조사하였습니다. 두 시스템들은 보통 개별적으로 최적화 되는데, 다른 사용자들의 트랜젝션에 방해가 될 수도 있다. 테이블들이 분리되어 있다고 해도 어차피 두 시스템들은 데이터베이스상의 많은 자원들을 공유하게 되므로 두 시스템들에 의해서 자원들이 쉽게 고갈될 수 있다. 두 시스템들이 동시에 쓰일 가능성은 매우 많으며, 그런 상황에서는 테이블들이 분리되어 있다고 해도 성능상의 문제가 생길 수 있다. 그러한 시스템 안에서 일어나는 트랜잭션들에는 삽입, 즉 은행 직원들의 트랜잭션 처리를 위한 OLTP 시스템과 관리자의 의사 ......
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데이터베이스학기말고
데이터베이스에 대해 조사하였습니다. 데이터베이스학기말고
풀이 ->
관계형 데이터 베이스는 특정한 목적을 위해 설계되는데,
데이터 웨어하우스는 보통 의사 결정과 OLAP를 지원하기 위해 구축되었는데, 데이터 워어하우스와 OLTP를 비교해 보면
데이터 웨어하우스 – 1) 범주와 속성으로 평가되는 업무 분석을 위해 설계
2) 대량 로드와 테이블당 많은 행에 접근하는 크고 복잡하고 예측할
수 없는 쿼리에 대해 최적화
3) 일관적이고 유효한 데이터로 로드(어떤 실시간 검증도 필요치 않음)
4) OLTP에 관련된 동시 사용자를 거의 지원하지 않음.
OLTP – 1) 실시간의 업무 분석을 위해 설계
2) 일반적으로 한번에 테이블당 하나의 행을 더하거나 검색함으로써 트랙젝션의
공통의 집합을 위해 최적화
3) 트랙잭션 동안 들어오는 데이터의 유효성에 대해 최적화(유효한 데이터 테이블
사용)
4) 많은 수의 동시 사용자 지원
등의 차이점이 있다.
OLTP와 OLAP에 대한 이해를 돕기 위해 은행 업무의 예를 들어보면, 은행 업무 시간 동안 은행 직원은 고객의 트랜젝션(예금, 이체, 출금 등등)을 돕는다. 또한 고객은 ATM이나 온라인 뱅킹/폰뱅킹 같은 수단을 통해서 트랜잭션을 수행할 수도 있는데 그러한 트랜젝션들은 하루의 특정한 시간대가 아니라 하루 중 언제라도 일어날 수 있다. 그러한 모든 작업들은 데이터 베이스 안에 저장된 데이터의 변경들(새 레코드의 삽입이나 기존 레코드들의 업데이트 또는 삭제 등)을 야기한다.
OLTP는 많은 수의 사용자들이 병렬적으로 데이터베이스에 접근해서 트랜잭션들이 일어날 수 있도록 하며 OLTP 시스템 역할을 하는 데이터베이스들은 보통 고도로 정규화된(3차 또는 그 이상) 관계형 데이터베이스이며, 성능과 병행성을 위해서는 테이블 인덱스들을 신중하게 선택해야 한다. OLTP 데이터베이스들은 높은 성능과 높은 트랜잭션 빈도를 염두에 두고 설계되어야 하며, 테이블들은 부모-자식 형태의 관계들을 가져야 한다. 그러한 시스템 안에서 일어나는 트랜잭션들에는 삽입, 업데이트, 삭제, 선택 등이 포함된다.
반면에 은행 간부가 향후 계획을 고민한다고 하자. 간부는 현재와 과거의 전반적인 은행 업무 데이터를 확인해 봐야 할 것이다. 만일 OLTP 시스템으로 쓰이는 데이터베이스에 대해 쿼리를 수행한다면 원하는 결과를 제대로 얻기도 힘들며, 다른 사용자들의 트랜젝션에 방해가 될 수도 있다.
이러한 문제들은 관리용 보고서를 만들기 위해 쓰이는 쿼리들이 일반적으로 요약 또는 집계 쿼리들이기 때문에 발생하는데 이런 문제들을 해결하려면 기존의 은행의 데이터로 자신의 전망과 계획을 수립하고자 하는 관리자들을 격리시킬 필요가 있다. 간단히 말해서 그러한 관리자들은 OLAP의 원칙에 기반한 다른 시스템들을 사용하게 해야 하며 결론적으로 은행에는 두 개의 서로 다른 시스템들, 즉 은행 직원들의 트랜잭션 처리를 위한 OLTP 시스템과 관리자의 의사 결정을 위한 OLAP 시스템이 필요한 것이다.
두 개의 서로 다른 시스템들이 있다고 할 때, 그 시스템들이 각 시스템마다 개별적인 테이블들을 가진 동일한 데이터베이스를 사용하게 할 것인가, 아니면 완전히 서로 다른 두 개의 데이터베이스들을 사용하게 할 것인가라는 문제가 생기게 된다. 이 문제에 대한 답은 한 시스템이 다른 시스템의 성능에 미치는 영향이나 시스템들의 관리 계획에 따라 달라진다.
두 시스템들이 동시에 쓰일 가능성은 매우 많으며, 그런 상황에서는 테이블들이 분리되어 있다고 해도 성능상의 문제가 생길 수 있다. 테이블들이 분리되어 있다고 해도 어차피 두 시스템들은 데이터베이스상의 많은 자원들을 공유하게 되므로 두 시스템들에 의해서 자원들이 쉽게 고갈될 수 있다. 두 시스템들은 보통 개별적으로 최적화 되는데, OLAP에 대한 최적화가 OLTP시스템의 성능에 영향을 미칠 수도 있으며, 그 역도 마찬가지다. 또한 두 시스템들은 서로 다른 사용자 계정이나 서로 다른 백업 및 관리 전략들 등에 의해서 개별적으로 관리될 수 있다. 따라서 두 시스템이 동일한 데이터베이스를 사용하도록 하는 것이 이론적으로 가능해도
[문서정보]
성능과 병행성을 위해서는 테이블 인덱스들을 신중하게 선택해야 한다. OLTP 데이터베이스들은 높은 성능과 높은 트랜잭션 빈도를 염두에 두고 설계되어야 하며. 즉 은행 직원들의 트랜잭션 처리를 위한 OLTP 시스템과 관리자의 의사 ....... 다른 사용자들의 트랜젝션에 방해가 될 수도 있다. 테이블들이 분리되어 있다고 해도 어차피 두 시스템들은 데이터베이스상의 많은 자원들을 공유하게 되므로 두 시스템들에 의해서 자원들이 쉽게 고갈될 수 있다. 두 시스템들이 동시에 쓰일 가능성은 매우 많으며.. 선택 등이 포함된다.zip 데이터베이스학기말고 데이터베이스에 대해 조사하였습니다. 두 시스템들은 보통 개별적으로 최적화 되는데. 데이터 웨어하우스는 보통 의사 결정과 OLAP를 지원하기 위해 구축되었는데. 그런 상황에서는 테이블들이 분리되어 있다고 해도 성능상의 문제가 생길 수 있다. 그러한 시스템 안에서 일어나는 트랜잭션들에는 삽입.OLAP에 대한 최적화가 OLTP시스템의 성능에 영향을 미칠 수도 있으며. .
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