OLTP veya Çevrimiçi İşlem Gerçekleştirme, aynı anda gerçekleşen bir dizi işlemin yürütüldüğü veri işleme türüdür. Çevrimiçi bankacılık, alışveriş, sipariş yönetim, veya kısa mesaj göndermek buna örnektir. Bu işlemlere geleneksel olarak ekonomik veya finansal işlem denir. Bir kurumun muhasebe veya raporlama amacıyla her an erişebilmesi için kaydedilir ve güvenceye alınırlar.
Geçmişte OLTP para, ürün, bilgi, hizmet isteği gibi gerçek dünyadaki alışveriş etkileşimleriyle sınırlıydı. Ama bu bağlamda işlem kavramının tanımı yıllar içinde, özellikle de internetin hayatımıza girmesinden sonra genişledi ve dünyanın her yerinden ve web bağlantılı her sensörle bir işletmeyle kurulan her tür dijital etkileşim veya teması kapsamaya başladı. Bir web sayfasından PDF indirme, belirli bir videoyu izleme veya otomatik bakım tetikleyicilerini ya da sosyal kanallardaki yorumlar gibi, işletmenin müşterilerine daha iyi hizmet sunmak için kaydetmesi gereken her tür etkileşim veya eylemi de içeriyor.
İşlemlerin ekonomik veya finansal unsurları içeren ilk tanımı pek çok OLTP sisteminin temeli olmayı sürdürüyor. Çevrimiçi işlem gerçekleştirme, genellikle bu işlemleri toplamak, yönetmek ve güvenceye almak için küçük miktarlarda veriyi yerleştirme, güncelleme ve/veya silme anlamına geliyor. Genel olarak bir web uygulaması, mobil veya kurumsal uygulama müşterilerin, tedarikçilerin ya da çözüm ortaklarının tüm bu etkileşimlerini veya işlemlerini takip ederek OLTP veritabanında güncelliyor. Veritabanında depolanan işlem verileri işletmeler için kritiktir, raporlamada kullanılır veya veri odaklı karar alma süreçlerinde kullanılmak üzere analiz edilir.
Retraced, Pompeii Arkeoloji Parkı, Jasci veya Siemens gibi diğer kurumların işlem gerçekleştirme iş yüklerini bulutta nasıl başarıyla oluşturduğunu okuyun.
İşletmeler genellikle iki tür veri işleme olanağına sahiptir: OLTP ve OLAP.
İsimleri benziyor ve her ikisi de çevrimiçi veri işlem sistemleri olsa da aralarında ciddi bir fark var.
OLTP çok sayıda insanın çok sayıda işlemini gerçek zamanlı yürütmeye olanak tanırken çevrimiçi analitik işleme (OLAP) genellikle veritabanındaki bu işlemlerde (kayıt olarak da anılır) analitik amacıyla sorgular yürütür. OLAP, daha bilinçli kararlar alabilmeleri için şirketlerin işlem verilerinden içgörüler elde etmelerine yardımcı olur.
Aşağıdaki tablo OLTP ve OLAP sistemleri arasındaki karşılaştırmayı gösteriyor.
OLTP sistemleri |
OLAP sistemleri |
Çok sayıda insanın çok sayıda işlemini gerçek zamanlı yürütmeye olanak tanır |
Genellikle bir veritabanındaki çok sayıda kayıt (hatta kayıtların tamamı) üzerinde analitik amacıyla sorgu yürütür |
Şimşek hızında yanıt süresi gerektirir |
OLTP'ye kıyasla kat be kat yavaş yanıt süreleri gerektirir |
Küçük miktarda veriyi sıklıkla düzenler, okuma ve yazma arasında genellikle denge kurar |
Veriyi hiç değiştirmez; iş yükleri genellikle okuma açısından yoğundur |
Yanıt sürelerini geliştirmek için dizinlenmiş veri kullanır |
Çok sayıda kayda kolay erişim sağlamak için veriyi sütun formatında depolar |
Sık veya eşzamanlı veritabanı yedeklemeleri gerektirir |
Çok daha seyrek veritabanı yedeklemesi gerektirir |
Görece az depolama alanı gerektirir |
Büyük miktarda tarihi veri depoladıkları için genellikle önemli depolama alanı gereksinimlerine sahiptir |
Genellikle sadece bir veya birkaç kayda müdahale eden basit sorgular çalıştırır |
Çok sayıda kayıt içeren karmaşık sorgular çalıştırır |
Sözün kısası, OLTP çevrimiçi veri düzenleme sistemidir, OLAP ise analitik amacıyla büyük miktarda veri almak için kullanılan çevrimiçi tarihi çok boyutlu veri depolama sistemidir. OLAP genellikle bir veya daha fazla OLTP sisteminin kaydettiği veriler hakkında analitik sağlar.
İşlem verileri kullanan bir OLTP sisteminde görülen en yaygın mimari, genellikle sunum kademesi, iş mantığı kademesi ve veri depolama kademesinden oluşan üç kademeli mimaridir. Sunum kademesi, insan etkileşimiyle veya sistem tarafından işlem başlatılan ön uçtur. Mantık kademesi, işlemi doğrulayan ve işlemi tamamlamak için gereken tüm verilere erişilebildiğinden emin olunmasını sağlayan kurallardan oluşur. Veri depolama kademesi işlemi ve işlemle ilgili tüm verileri depolar.
Çevrimiçi işlem gerçekleştirme sisteminin ana özellikleri şöyledir:
İlişkisel veritabanları işlem uygulamaları için özel olarak oluşturuldu. Büyük işlem hacimlerini depolamak ve gerçekleştirmek için gereken tüm temel unsurları bulundururken, bu zengin işlem verilerinden daha fazla değer elde etmek için yeni özellik ve işlevlerle sürekli güncellenirler. İlişkisel veritabanları mümkün olan en yüksek erişilebilirlik ve en hızlı performansı sağlamak için sıfırdan tasarlandı. Verilerin doğru, her zaman kullanılabilir ve kolayca erişilebilir olması için eşzamanlılık ve ACID uyumluluğu sağlarlar. Veriler arasındaki ilişkileri aldıktan sonra verileri tablolarda depolarlar. Bu sayede veri her uygulama tarafından kullanılabilir. Tek doğruluk kaynağı sağlanır.
İşlemler her kaynak veya cihazdan başlatılarak, dünyanın her yanından gelerek daha karmaşık hale gelirken, geleneksel ilişkisel veritabanları, modern işlem iş akışlarının ihtiyaçlarını karşılayabilecek ölçüde gelişmiş değildi. Modern işlemleri gerçekleştirebilmek, heterojen verileri küresel ölçekte işleyebilmek ve en önemlisi, karışık iş yüklerini yürütebilmek için dönüşmeleri gerekiyordu. İlişkisel veritabanları yalnızca ilişkisel verileri değil; xml, html, JSON, Apache Avro ve Parquet gibi diğer veri türlerinin yanı sıra belgeleri yerel formlarında fazla dönüştürmeden depolayıp işleyebilen çok modlu veritabanlarına dönüştü. Küresel olarak dağıtılabilmeleri, giderek artan veri hacimlerini depolamak ve işleyebilmek için sınırsız ölçeğe ulaşabilmeleri ve buluttaki daha ucuz depolamadan yararlanabilmeleri için ilişkisel veritabanlarının kümeleme ve veri tabanı bölme gibi ek işlevler kazanmaları da gerekiyordu. Bellek içi, gelişmiş analitik, görselleştirme ve işlem olay kuyrukları dahil olmak üzere diğer olanaklar sayesinde bu veritabanları şimdi işlem verilerinde analitik yürütmek veya akış (Nesnelerin İnterneti (IoT)) verilerini işlemek ya da uzamsal ve grafik analitik yürütmek gibi çok sayıda iş yükünü çalıştırabiliyor.
Bulutta oluşturulan modern ilişkisel veritabanları, veritabanının yönetim ve operasyon işlemlerinin çoğunu otomatik hale getirerek kullanıcıların kullanıma açma ve kullanmalarını kolaylaştırıyor. Veritabanı yöneticilerinin ve BT ekiplerinin bakıma çok daha az zaman harcaması için kullanıma açma, güvenlik, kurtarma, yedekleme ve ölçeklendirme işlemlerini otomatik hale getiriyorlar. Ayrıca veriyi otomatik olarak ayarlamak ve dizinlemek için yerleşik zeka içeriyorlar. Bu sayede veri miktarı, aynı anda işlem yapan kullanıcı sayısı veya sorguların karmaşıklık düzeyi ne olursa olsun istikrarlı sorgu performansı sağlayabiliyorlar. Bu bulut veritabanları, self servis olanakları ve REST API'leri de içererek geliştirici ve analistlerin veriye erişmelerini ve veriyi kullanmalarını kolaylaştırıyorlar. Bu da uygulama geliştirme sürecini sadeleştiriyor, geliştiricilere esneklik sağlayarak uygulamalarına yeni işlevler ve özelleştirmeler kazandırmalarını daha kolay hale getiriyor. Ayrıca analitiği de kolaylaştırıyor, analist ve veri bilimcilerin verileri içgörü elde etmek için kullanmalarını kolaylaştırıyorlar.
BT ekibi işlerin hızına ayak uydurmakta zorlanırken, operasyon veritabanı seçiminde en yakın zamanlı veri ihtiyaçlarınız ile uzun vadeli veri gereksinimlerinizi göz önüne almak önemlidir. İşlemleri depolamak, kayıt sistemlerinin bakımını sağlamak veya içerik yönetimi için yüksek eş zamanlılığa, yüksek verime, düşük gecikmeye ve yüksek erişilebilirlik, veri koruma ve yıkım onarımı gibi yaşamsal özelliklere sahip bir veritabanına ihtiyacınız var. İş yükünüzün gün, hafta veya yıl boyunca dalgalanması son derece olasıdır. Bu nedenle veritabanının otomatik ölçeklenebilmesi sizi bir sürü harcamadan kurtarır. Amaca dönük veritabanı veya genel amaçlı veritabanı arasında tercih yapmanız da gerekebilir. Belirli bir veri türüne yönelik gereksinimleriniz varsa, amaca dönük veritabanı işinize yarayabilir ama ihtiyaç duyduğunuz diğer özelliklerden ödün vermediğinizden emin olun. Bu özellikleri daha sonra uygulama katmanında oluşturmak çok fazla maliyet ve kaynak gerektirebilir. Ayrıca, verinizin artması gerekirse ve uygulamanızın işlevlerini genişletmek isterseniz, daha fazla tek amaçlı veya amaca dönük veritabanı eklemek yalnızca veri siloları yaratır ve veri yönetim sorunlarını büyütür. Özel iş yükünüz için gerekli olabilecek diğer işlevleri de göz önünde bulundurmalısınız. Örneğin veri alım gereksinimleri, yığınsal bilişim gereksinimleri ve büyüklük sınırı.
Self servis olanaklarıyla tüm veri yönetimini otomatik hale getirecek, geleceğe hazır bir veritabanı hizmeti seçin. Böylece geliştiriciler, veri mühendisleri, veri bilimciler ve veritabanı yöneticileri gibi veri tüketicileriniz verilerle daha çok şey başarabilir ve uygulama geliştirme sürecini hızlandırabilir.
Bulut OLTP veritabanı hizmeti Oracle Autonomous Transaction Processing Database hakkında daha fazla bilgi edinin. Ücretsiz deneyin.