⚡ OLTP vs OLAP: Due modi di usare i dati
Nel mondo dei database, esistono due grandi famiglie di sistemi, ottimizzati per scopi opposti.
🛒 OLTP (Online Transaction Processing)
"Il sistema operativo"
È il database che fa funzionare l'applicazione.
- Scopo: Gestire transazioni quotidiane veloci (Insert, Update, Delete).
- Esempio: Quando paghi alla cassa, il sistema registra la vendita, scala l'inventario e aggiorna il saldo.
- Caratteristiche:
- Molte piccole transazioni concorrenti.
- Dati normalizzati (per evitare ridondanze).
- Integrità dei dati critica.
- Database tipici: PostgreSQL, MySQL, Oracle.
📊 OLAP (Online Analytical Processing)
"Il sistema decisionale"
È il database per analizzare i dati (Data warehouse).
- Scopo: Rispondere a domande complesse su grandi volumi di dati storici.
- Esempio: "Qual è stato il prodotto più venduto in Lombardia negli ultimi 5 anni?"
- Caratteristiche:
- Poche query, ma molto pesanti (lettura di milioni di righe).
- Dati denormalizzati (schema a stella/fiocco di neve) per velocità di lettura.
- Aggiornamenti batch (es. notturni via ETL).
- Database tipici: Snowflake, BigQuery, Redshift, ClickHouse.
🆚 Il Confronto
| OLTP 🛒 | OLAP 📊 | |
|---|---|---|
| Focus | Operatività (Scrittura) | Analisi (Lettura) |
| Dati | Correnti, dettagliati | Storici, aggregati |
| Utenti | Applicazioni, Clienti | Data Analyst, Manager |
| Velocità | Millisecondi | Secondi/Minuti |
🎯 Obiettivo
Non usare un OLTP per fare analisi (bloccheresti l'app!).
Non usare un OLAP per gestire le transazioni (sarebbe troppo lento!).
Usa l'ETL per spostare i dati da OLTP a OLAP.