OLAP und OLTP sind zwei grundlegend unterschiedliche Ansätze für Datenbanken. OLTP für Transaktionen, OLAP für Analytik — verstehen Sie die Unterschiede und wählen Sie richtig.
OLTP — Transaktionsverarbeitung¶
- Zweck: Lesen/Schreiben einzelner Datensätze
- Speicherung: zeilenorientiert (row-oriented)
- Abfragen: SELECT WHERE id = 123
- Beispiele: PostgreSQL, MySQL, MongoDB
- Anwendungsfälle: E-Commerce, Banking, CRM
OLAP — Analytische Verarbeitung¶
- Zweck: Aggregation über große Datensätze
- Speicherung: spaltenorientiert (columnar)
- Abfragen: SELECT SUM(revenue) GROUP BY region
- Beispiele: ClickHouse, DuckDB, Snowflake
- Anwendungsfälle: Reporting, Dashboards, Ad-hoc-Analyse
-- OLTP: schnelles Lesen eines einzelnen Datensatzes
SELECT * FROM orders WHERE order_id = 12345; -- <1ms
-- OLAP: Aggregation über Millionen von Zeilen
SELECT region, SUM(total_czk) AS revenue,
COUNT(DISTINCT customer_id) AS customers
FROM orders
WHERE order_date >= '2026-01-01'
GROUP BY region; -- <1s in ClickHouse
Warum nicht eine Datenbank für beides¶
Zeilenorientierte Speicherung ist effizient für das Lesen ganzer Zeilen, spaltenorientierte für das Lesen ausgewählter Spalten. Das physische Datenlayout kann nicht für beides gleichzeitig optimiert werden.
Zusammenfassung¶
OLTP für Transaktionen (PostgreSQL), OLAP für Analytik (ClickHouse). Moderne Architektur trennt beide Workloads.
olapoltpdatabázearchitektura