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Optimiza tu comercio electrónico con OLTP de IBM Procesamiento eficiente de transacciones en línea

Die Leistungsfähigkeit der Transaktionsverarbeitung ist heute unerlässlich für den Erfolg jeglicher Unternehmenstätigkeit. Aus diesem Grund hat IBM OLTP entwickelt, eine Online-Transaktionsverarbeitungslösung, die es Unternehmen ermöglicht, auch unter hohen Arbeitsbelastungen effizient und in Echtzeit zu arbeiten. In den folgenden Zeilen werden wir genauer betrachten, wie IBM OLTP funktioniert und welche Vorzüge es für Unternehmen bietet, die ihre Effizienz bei der Verarbeitung von Online-Transaktionen steigern möchten.

OLTP frente a OLAP

Las bases de datos OLTP son sistemas frecuentemente utilizados para manejar un gran volumen de transacciones pequeñas de múltiples usuarios en tiempo real. Para garantizar la consistencia de la base de datos, se utilizan operaciones CRUD (crear, leer, actualizar, eliminar) dentro de cada transacción. Aunque algunas bases de datos OLTP también pueden ser empleadas para realizar consultas analíticas, esta función suele ser desempeñada por bases de datos OLAP o almacenes de datos independientes. Mientras que las bases de datos OLTP se enfocan en recopilar y modificar datos, las bases de datos OLAP están especialmente diseñadas para el análisis.

Medición del rendimiento OLTP

Las bases de datos relacionales y sus puntos de referencia de rendimiento

Al inicio de la historia de las bases de datos relacionales, cada proveedor competía con un punto de referencia de procesamiento de transacciones diferente, específicamente diseñado para su propio producto. Sin embargo, para establecer una comparación justa entre proveedores, se formó el Transaction Processing Performance Council (Consejo de Rendimiento del Procesamiento de Transacciones), cuya misión es crear y auditar puntos de referencia neutrales.

Uno de los puntos de referencia más utilizados es el TPC Benchmark C (TPC-C), diseñado para medir el rendimiento de OLTP (Procesamiento de Transacciones en Línea). Sin embargo, existen otros puntos de referencia públicos que también pueden aplicarse a su caso específico. Si lo prefiere, también puede crear sus propios puntos de referencia, siempre y cuando sean honestos y transparentes, como promueve el TPC.

Pero, en términos generales, las bases de datos OLTP deben centrarse en su función principal: registrar transacciones de manera rápida y confiable. Para realizar análisis más complejos, es recomendable crear un almacén de datos independiente y utilizar un proceso ETL o ELT para cargar los datos de la base de datos OLTP a la de análisis (OLAP). Es importante tener en cuenta que OLTP y OLAP son dos cosas distintas.

Comprendiendo las Características Esenciales de las Bases de Datos ACID

Propiedades ACID en transacciones de bases de datos

Las transacciones en bases de datos deben cumplir con cuatro propiedades fundamentales: atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad. Esto es esencial para garantizar la integridad de los datos y el correcto funcionamiento del sistema. Cada una de estas propiedades juega un papel clave en el proceso de transacción.

Atomicidad: una operación atómica

En el contexto de las transacciones de bases de datos, la atomicidad se refiere al hecho de tratar la transacción como una única operación. Esto se logra a través de los commits y rollbacks, como se ha mencionado previamente. Esto permite que la transacción se complete por completo o se deshaga en su totalidad, evitando posibles inconsistencias en los datos.

Consistencia: resultado deseado

La consistencia se logra mediante una correcta implementación de la transacción. En otras palabras, al finalizar la transacción, el estado final del sistema debe ser coherente. Por ejemplo, en una transferencia de dinero entre cuentas, el saldo total de todas las cuentas involucradas debe permanecer constante.

Aislamiento: sin interferencias

La propiedad de aislamiento impide que otras transacciones detecten un estado intermedio de la transacción actual. Esto es importante para evitar interferencias entre transacciones, lo que podría provocar resultados inesperados. Por lo tanto, cada transacción debe ser independiente y no afectar a otras que se estén ejecutando simultáneamente.

Durabilidad: cambios permanentes

La durabilidad se refiere a la persistencia de los cambios realizados en una transacción, incluso si se produce un fallo en el sistema. Una vez que una transacción se ha completado y confirmado con éxito, los nuevos valores no se desharán, lo que garantiza que los cambios se mantengan permanentemente en la base de datos.

Mayor dificultad en bases de datos distribuidas

Aunque las propiedades ACID son más fáciles de garantizar en una base de datos centralizada, se vuelven más complejas de mantener en una base de datos agrupada o distribuida. Dado que la información se encuentra en diferentes ubicaciones, sincronizar y mantener la integridad de los datos se vuelve un desafío más grande. Por lo tanto, es fundamental establecer un adecuado sistema de gestión y control en estas bases de datos.

Entendiendo el retraso en las transacciones

La latencia es un término que abarca tanto el tiempo de respuesta de una base de datos como el tiempo de respuesta de punta a punta de una aplicación. En pocas palabras, se refiere al tiempo que tarda una transacción en completarse desde su inicio hasta su confirmación final.

Diseños de base de datos para Transacciones en Línea

Para garantizar una alta capacidad de transacción, los diseños de las bases de datos OLTP suelen incluir filas pequeñas y pocos índices. En el pasado, esto implicaba tener un esquema de base de datos en tercera forma normal.

Con el objetivo de mantener altas tasas de transacción, en los diseños de bases de datos OLTP es común encontrar filas compactas y un número reducido de índices. Anteriormente, esto requería que el esquema de la base de datos cumpliera con la tercera forma normal.

Requerimientoseditar

El importante proceso de transacciones en línea requiere cada vez más recursos debido a su propagación en redes y posibilidad de integrar a múltiples empresas. Es por eso que el software actual para sistemas de OLTP (Procesamiento de Transacciones en Línea) utiliza un enfoque basado en el cliente y servidor junto con middleware que permite la realización de transacciones en diferentes plataformas de una red.

En aplicaciones de gran escala, la eficiencia del OLTP puede depender del nivel de sofisticación del software de gestión de transacciones, como el conocido CICS en plataformas IBM, así como de las tácticas de optimización empleadas para gestionar actualizaciones concurrentes en gran cantidad en bases de datos orientadas a OLTP.

En sistemas de bases de datos descentralizados que requieren un alto rendimiento, los programas de intermediación OLTP distribuyen el procesamiento de transacciones entre múltiples ordenadores en una red. OLTP se suele integrar en arquitecturas basadas en servicios o en servicios web, permitiendo un manejo óptimo de las transacciones en línea.

Entendiendo la Tercera Forma Normal Concepto y Aplicación

La tercera forma normal (3NF) es un conjunto de reglas importantes, desarrollado por Edgar F. Codd en 1971, para mejorar la estructura de las bases de datos. Su objetivo es reducir la redundancia de datos, evitar errores en la información, garantizar la integridad y simplificar la gestión de datos.

Por ejemplo, si tenemos una tabla de pacientes con el número de paciente como clave principal, sus campos deben centrarse en datos relacionados con el paciente en sí, no en el hospital, el médico o la aseguradora. Sin embargo, es posible incluir referencias a otras tablas que contengan información sobre esas entidades, utilizando claves externas. Como dijo Bill Kent de forma ingeniosa, en 3NF "[cada] [atributo] no clave debe aportar un hecho sobre la clave, la clave en su totalidad y nada más que la clave, así que ayúdame Codd".

El funcionamiento de los sistemas OLAP una explicación detallada

Análisis de datos facilitado por la recopilación de múltiples fuentes y su almacenamiento en almacenes de datos. Luego, se organizan y limpian en cubos OLAP, categorizados por dimensiones como clientes, región geográfica de ventas y período de tiempo, obtenidas de tablas dimensionales en los almacenes de datos. A su vez, estas dimensiones se completan con miembros ordenados jerárquicamente, como nombres de clientes, países y meses. Este proceso previo en todas las dimensiones mejora significativamente el tiempo de consulta de las bases de datos.

El software OLAP encuentra la intersección de dimensiones como los productos vendidos en la región oriental por encima de un cierto precio durante un período determinado, y los muestra como resultado. A esto se le llama "medida" y cada cubo OLAP tiene al menos una o cientos de medidas, derivadas de tablas de hechos en el almacén de datos.

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