OLTP- PROCESAMIENTO DE TRANSACCIONES EN LINEA

CURSO: BASES DE DATOS II DOCENTE: ING. MARCO AURELIO PORRO CHULLI. CARRERA: ING. DE SISTEMAS Y TELEMATICA. CICLO/GRUPO: VIII-B. INTEGRANTES: MONTALVAN CASTILLO, Romario. LEON TAPIA, Dina. VÁSQUEZ DÍAZ, Analita.

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Ing. Sistemas y Telemática

Bases de Datos II

ÍNDICE 1.

Contenido .................................................................................................... 2 1.1. Definición .............................................................................................. 2 1.2. ¿Qué es un sistema OLTP? .................................................................. 3 1.3. Elementos Fundamentales del Diseño de sistemas de OLTP ........... ... 4 1.4. Datos transaccionales ........................................................................... 6 1.5. Rasgos típicos de los datos transaccionales.......................... ............ .......................... ............... ... 7 1.6. Cuándo se debe utilizar OLTP .............................................................. 7 1.7. Inconvenientes en OLTP ....................................................................... 8 1.8. OLTP en Azure ..................................................................................... 9 1.9. Principales criterios de selección .......................................................... 9 1.10. Funcionalidades ............................................................................... 10 1.10.1. Funcionalidades generales ........................................................... 10 1.10.2. Funcionalidades de escalabilidad.................................................. 11 1.10.3. Funcionalidades de cargas cargas de trabajo de análisis ........................ ............. ........... 11 1.10.4. Funcionalidades de disponibilidad................................................. 12 1.10.5. Funcionalidades de seguridad ...................................................... 12 1.11. Requerimientos ................................................................................ 13 1.12. Beneficios ........................................................................................ 13 1.13. Ejemplos .......................................................................................... 15 1.14. Diferencia entre sistemas OLTP y OLAP ......................... ............ .......................... ................ ... 18 2. Resumen ................................................................................................... 19 3. Summary ................................................................................................... 22 4. Recomendaciones .................................................................................... 24 5. Conclusiones ............................................................................................. 24 6. Apreciación del Equipo (de cada cada integrante del equipo) ........................... .............. ............. 26 7. Glosario de Términos ................................................................................ 29 8. Bibliografía o Linkografía ........................................................................... 33
















Bases de Datos II

OLTP - Procesamiento de Transacciones en Línea 1. Contenido La administración de datos transaccionales t ransaccionales mediante sistemas de equipos se conoce como procesamiento de transacciones en línea (OLTP). Los sistemas de OLTP registran interacciones empresariales a medida que se producen en el funcionamiento diario de la organización y admiten consultas de estos datos para realizar inferencias.

1.1.

Definición Es un tipo de procesamiento que facilita y administra aplicaciones transaccionales, usualmente para entrada de datos y recuperación y procesamiento de transacciones (gestor transaccional). transaccional). Los paquetes

de software de software para OLTP se

basan

en

la

arquitectura cliente-servidor arquitectura cliente-servidor ya que suelen ser utilizados por empresas con una red informática distribuida. El término puede parecer ambiguo, ya que puede entenderse "transacción"

en

el

contexto

de

las

"transacciones

computacionales" o de las "transacciones en bases de datos". datos ". También podría entenderse en términos de transacciones de negocios o comerciales. OLTP también se ha utilizado para referirse a la transformación en la que el sistema responde de inmediato a las peticiones del usuario. Un cajero automático de un banco es un ejemplo de una aplicación de procesamiento de transacciones comerciales. La tecnología OLTP se utiliza en innumerables aplicaciones, como en banca electrónica, electrónica, procesamiento de pedidos, comercio electrónico, supermercados o industria.
















1.2.

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¿Qué es un sistema OLTP? OLTP es un sistema popular de procesamiento de datos en las empresas de hoy. Algunos ejemplos de sistemas OLTP introducción de pedidos, ventas por menor y los sistemas de transacciones

financieras.

Sistema

de

procesamiento

de

transacciones en línea requiere cada vez más apoyo para las transacciones que abarcan una red y pueden incluir más de una empresa. Por esta razón, software de procesamiento de transacciones en línea moderna utiliza procesamiento de cliente o servidor y software que permite que las transacciones que ejecutan en plataformas diferentes computadoras en una red de intermediación. En grandes aplicaciones OLTP eficiente puede depender de software de gestión de transacciones sofisticadas (tales como CICS) o base de datos tácticas de optimización para facilitar el procesamiento de un gran número de actualizaciones concurrentes a una base de datos OLTP-orientado. Para aún más exigentes sistemas de base de datos descentralizada, OLTP intermediación programas puede distribuir entre múltiples de procesamiento de transacciones ordenadores en un red. OLTP se integra a menudo en arquitectura orientada a servicios (SOA) y Servicios Web. Procesamiento de transacciones en línea (OLTP) consiste en reunir información de entrada, procesamiento de la información y actualizar la información existente para reflejar la información recolectada y procesada. A partir de hoy, la mayoría organizaciones utilizan un sistema de gestión de base de datos para apoyar OLTP. OLTP es llevado en un sistema de servidor de cliente.
















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Preocupaciones de proceso de transacciones en línea sobre concurrencia y atomicidad. Controles de simultaneidad garantizan que dos usuarios acceder a los mismos datos en el sistema de base de datos no será capaces de cambiar esos datos o el usuario tiene que esperar hasta que el otro usuario ha procesado, antes de cambiar ese dato. Controles de atomicidad garantizan que todos los pasos de transacción se completan con éxito como grupo. Es decir, si fallan los pasos entre la transacción, todos los demás pasos deben fallar también.

1.3.

Elementos Fundamentales del Diseño de sistemas de OLTP Para construir un sistema OLTP, el diseñador debe saber que el gran número de usuarios simultáneos no interfiera con el rendimiento del sistema. Para aumentar el rendimiento del sistema OLTP, diseñador debe evitar el uso excesivo de los índices y los


















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Segmentos de rollback

Los segmentos de rollback son las porciones de la base de datos que registran las acciones de las transacciones en caso de que una transacción se revierte. Segmentos de rollback proporcionan consistencia leer, hacer retroceder las transacciones y recuperan la base de datos. 

Racimos

Un clúster es un esquema que contiene una o más tablas que tienen en común una o más columnas. Agrupamiento de base de datos mejora el rendimiento de Únete a operación. 

Discretas transacciones transacciones

Todos los cambios en los datos son diferidos hasta que la transacción se compromete durante una transacción discreta. Puede mejorar el rendimiento de transacciones cortas no distribuidas.



Bloque (almacenamiento de datos) tamaño

El tamaño del bloque de datos debe ser un múltiplo del tamaño de bloque del sistema operativo dentro del límite máximo para evitar innecesarios I/O.



Caché del búfer tamaño

Para

evitar

el

consumo

innecesario

de

recursos,

ajustar SQL declaraciones de uso de la caché del búfer de base de datos. 

Asignación dinámica del espacio de tablas y segmentos de rollback Los espacios a las tablas y segmentos del rollback se asignan de forma aleatoria.



Procesamiento de transacciones monitores y el servidor multi-threaded


















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coordinación en un alto nivel de granularidad y pueden abarcar múltiples dispositivos informáticos. 

Partición (base de datos)

Partición aumenta el rendimiento para los sitios que tienen las transacciones

regulares

mientras

todavía

mantener

la

disponibilidad y la seguridad. 

ajuste de la base de datos Con ajuste de la base de datos, sistema de OLTP puede maximizar su rendimiento como eficiente y rápidamente como sea posible.

1.4.

Datos transaccionales Los datos transaccionales son información que realiza un seguimiento de las interacciones relacionadas con las actividades de una organización. Estas interacciones normalmente son transacciones comerciales, tales como pagos recibidos de los clientes, pagos realizados a los proveedores, movimiento de productos en el inventario, pedidos obtenidos o servicios entregados. Normalmente, las transacciones deben ser atómicas y coherentes. Si no se puede completar una transacción, el sistema de base de datos debe revertir todos los pasos que se han hecho como parte de esa transacción. Las bases de datos transaccionales posibilitan una coherencia alta de las transacciones mediante el uso de diversas estrategias de bloqueo, como el bloqueo pesimista, para asegurarse de que todos los datos son altamente coherentes dentro del contexto de la empresa, para todos los usuarios y
















1.5.

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Rasgos típicos de los datos transaccionales Los datos transaccionales suelen tener los siguientes rasgos:

Requisito

DESCRIPCIÓN

Normalización

Muy normalizados

Esquema

Esquema durante la escritura, altamente aplicado

Coherencia

Coherencia alta, garantías ACID

Integridad

Integridad alta

Usa transacciones

Sí

Estrategia de bloqueo

Optimista o pesimista

Actualizable

Sí

Anexable

Sí

Carga de trabajo

Grandes escrituras, lecturas moderadas

Indización

Índices principales y secundarios

Tamaño de los datos

Pequeño a mediano tamaño

Modelo

Relacional

Forma de los datos

Tabular

Flexibilidad de consulta Muy flexible Escala 1.6.

Pequeño (MB) a grande (algunos TB)

Cuándo se debe utilizar OLTP Elija OLTP cuando necesite procesar y almacenar eficazmente transacciones

comerciales,

y

que

estén

inmediatamente

disponibles para las aplicaciones cliente de una manera coherente. Use esta arquitectura cuando cualquier retraso tangible en el
















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La eficacia se debe a que permite que el sistema de OLTP procese grandes cantidades de transacciones de forma independiente y evita el procesamiento adicional necesario para mantener la integridad de los datos en presencia de datos redundantes.

1.7.

Inconvenientes en OLTP La implementación y el uso de un sistema de OLTP pueden crear algunos problemas: 

Los sistemas de OLTP no siempre son buenos para controlar agregados en grandes cantidades de datos, aunque hay excepciones, como una solución basada en SQL Server bien planeada. Los análisis de los datos, que se basan en cálculos agregados de millones de transacciones individuales, hacen un uso muy intensivo de los recursos en un sistema de OLTP. Pueden tardar en ejecutarse y puede provocar una ralentización porque bloqueen otras transacciones de la base de datos. 

Si se realizan informes y análisis de los datos que estén muy

normalizados, las consultas tienden a ser complejas, ya que la mayor parte de ellas tienen que anular la normalización de los datos

mediante

réplicas. Además,

las

convenciones

de

nomenclatura de los objetos de base de datos en los sistemas de OLTP tienden a ser breves y concisas. El aumento de la normalización, junto con unas convenciones de nomenclatura breves, hacen que sea difícil para los usuarios empresariales
















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La solución habitual consiste en mantener una ventana de tiempo relevante (por ejemplo, el año fiscal actual) en el sistema de OLTP y descargar los datos históricos a otros sistemas, como un data mart o un almacenamiento un almacenamiento de datos.

1.8.

OLTP en Azure Aplicaciones como los sitios web hospedados en en App Service Web Apps, Apps, REST API que se ejecutan en App Service o las aplicaciones de escritorio o móviles se comunican con el sistema de OLTP normalmente a través de una REST API intermediaria. En la práctica, la mayoría de las cargas de trabajo no son OLTP puras. Tiende a haber también un componente componente analítico. Además, hay una creciente demanda de informes en tiempo real, como los informes activos en el sistema operativo. Esto también se denomina HTAP (procesamiento transaccional y analítico híbrido). Para más información, consulte Online Analytical Processing (OLAP) (Procesamiento analítico en línea [OLAP]). En Azure, todos los almacenes de datos siguientes cumplen los requisitos principales para OLTP y para la administración de datos de transacciones: Azure SQL Database SQL Server en una máquina virtual de Azure Azure Database for MySQL Azure Database para PostgreSQL PostgreSQL

1.9.

Principales criterios de selección Para restringir las opciones, empiece por responder a estas preguntas:
















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¿Su solución es multiinquilino? Si es así, considere la posibilidad de usar grupos de capacidad, donde varias instancias de bases de datos parten de un grupo elástico de recursos, en lugar de recursos fijos por base de datos. Esto puede ayudarle a distribuir mejor la capacidad entre todas las instancias de bases de datos y puede hacer que la solución sea más rentable. ¿Hace falta que los datos sean legibles con una latencia baja en varias regiones? En caso afirmativo, elija una opción que admita réplicas secundarias legibles. ¿Necesita que la base de datos tenga alta disponibilidad entre regiones geográficas? En caso afirmativo, elija una opción que admita la replicación geográfica. Considere también las opciones que admiten la conmutación automática por error desde la réplica principal a una réplica secundaria. ¿La base de datos tiene necesidades específicas de seguridad? Si es así, examine las opciones que proporcionan funcionalidades como la seguridad de nivel de fila, el enmascaramiento de datos y el cifrado de datos transparente.

1.10. Funcionalidades En las tablas siguientes se resumen r esumen las diferencias clave en cuanto a funcionalidades. 1.10.1. Funcionalidades generales

Es un servicio administrado Se ejecuta en

Azure SQL Databas e

SQL Server en una máquina virtual de Azure

Azure Databas e for MySQL

Azure Database for PostgreSQ L

Sí

Sin

Sí

Sí

Windows


















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1.10.2. Funcionalidades de escalabilidad SQL Server Azure Azure en una Database SQL máquina for Database virtual de MySQL Azure

Tamaño máximo de la instancia de base de datos Es compatible con grupos de capacidad Es compatible con el escalado horizontal de clústeres Escalabilidad dinámica (escalado vertical)

Azure Database for PostgreSQL

4 TB

256 TB

1 TB

1 TB

Sí

Sí

Sin

Sin

Sin

Sí

Sin

Sin

Sí

Sin

Sí

Sí

1.10.3. Funcionalidades de cargas de trabajo de análisis

SQL Server Azure Azure Azure en una Database Database SQL máquina for for Database virtual MySQL PostgreSQL
















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1.10.4. Funcionalidades de disponibilidad

SQL Server Azure Azure Azure en una Database Database SQL máquina for for Database virtual de MySQL PostgreSQL Azure

Réplicas secundarias legibles Replicación geográfica Conmutación automática por error en replicación secundaria Restauración a un momento dado

Sí

Sí

Sin

Sin

Sí

Sí

Sin

Sin

Sí

Sin

Sin

Sin

Sí

Sí

Sí

Sí

1.10.5. Funcionalidades de seguridad

SQL Server
















Autenticación con Azure Active Directory Autenticación de Active Directory Multi-Factor Authentication Compatible con Always Encrypted Dirección IP privada

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Sí

Sí

Sin

Sin

Sin

Sí

Sin

Sin

Sí

Sí

Sin

Sin

Sí

Sí

Sí

Sin

Sin

Sí

Sí

Sin

1.11. Requerimientos El procesamiento de transacciones en línea cada vez necesita más recursos para las transacciones que se propagan por una red y que pueden integrar a más de una empresa. Por esta razón, el software actual para sistemas OLTP utiliza procesamiento cliente-servidor y software de intermediación (middleware) que permite a las transacciones correr en diferentes plataformas en una red. En grandes aplicaciones, la eficiencia del OLTP puede depender
















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Sobre la simplicidad: 

La reducción de la documentación y la obtención de previsiones de ingresos y gastos de forma más rápida y precisa son ejemplos de cómo OLTP hace las cosas más simples para las empresas.



También proporciona una base concreta para la estabilidad de una organización gracias a las actualizaciones oportunas.



Otro factor es la simplicidad de permitir a los consumidores la elección de la forma en que desean pagar, por lo que es mucho más atractivo que la de hacer transacciones.

Sobre la eficiencia: OLTP amplía la base de consumidores consumidores para una organización. Los procesos individuales se ejecutan mucho más rápido.




















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1.13. Ejemplos Mejora de rendimiento de OLTP en memoria En este ejemplo se muestran las mejoras de rendimiento al usar OLTP en memoria al hacer una comparación de las diferencias en la respuesta el tiempo de espera cuando se ejecuta una consulta de Transact-SQL idéntica en tablas optimizadas en memoria y basadas en disco tradicionales. tr adicionales. Además, también también se se crea un procedimiento almacenado compilado de forma nativa (basado en la misma consulta) y luego se ejecuta para demostrar que se suelen obtener los mejores tiempos de respuesta al consultar una tabla optimizada en memoria con un procedimiento almacenado compilado de forma nativa. En este ejemplo solo se muestra un aspecto de las mejoras de rendimiento al acceder a los datos en tablas optimizadas en memoria; la eficacia del acceso a datos al realizar inserciones. Este ejemplo es de un solo subproceso y no aprovecha las ventajas de simultaneidad de OLTP en memoria. Una carga de trabajo que utiliza simultaneidad verá mayor mejora de rendimiento. Para completar este ejemplo, realizará las acciones siguientes: 1. Crear una base de datos denominada imoltp y modificar sus detalles de archivo con el fin de configurarla para usar OLTP en memoria. 2. Crear los objetos de base de datos para nuestro ejemplo: tres tablas y un procedimiento almacenado compilado de forma nativa. 3. Ejecutar las distintas consultas y mostrar los tiempos de respuesta para cada una de ellas.


















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A continuación, ejecute el siguiente código para crear la tabla basada en disco, dos (2) tablas optimizadas en memoria y el procedimiento almacenado compilado de forma nativa que se usará para mostrar los distintos métodos de acceso a datos: USE imoltp GO -- If the tables or stored procedure already exist, drop them to start clean. IF EXISTS (SELECT NAME FROM sys.objects WHERE NAME = 'Dis kBasedTable') DROP TABLE [dbo].[DiskBasedTable] GO IF EXISTS (SELECT NAME FROM sys.objects WHERE NAME = 'InM emTable') DROP TABLE [dbo].[InMemTable] GO
















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WITH NATIVE_COMPILATION, SCHEMABINDING, EXECUTE AS OWNE R AS BEGIN ATOMIC WITH (TRANSACTION ISOLATION LEVEL = SNAPSHOT, LANGUAGE = N'us_english') DECLARE @i INT = 1; WHILE @i <= @rowcount BEGIN INSERT INTO [dbo].[inMemTable2](c1,c2) VALUES (@i, @c ); SET @i += 1; END END GO

La instalación se completa y estamos preparados para ejecutar las consultas que mostrarán los tiempos de respuesta r espuesta al hacer una comparación del rendimiento entre los métodos de acceso de datos. Para completar el ejemplo, ejecute el siguiente código varias
















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SELECT CAST(@timems AS VARCHAR(10)) + ' ms (disk-based ta ble with interpreted Transact-SQL).'; -- Memory-optimized table queried with interpreted Transa ct-SQL. SET @i = 1; SET @starttime = sysdatetime(); BEGIN TRAN WHILE @i <= @rowcount BEGIN INSERT INTO [dbo].[InMemTable](c1,c2) VALUES (@i, @ c); SET @i += 1; END COMMIT SET @timems = datediff(ms, @starttime, sysdatetime()); SELECT CAST(@timems AS VARCHAR(10)) + ' ms (memory-optimi zed table with interpreted Transact-SQL).'; -- Memory-optimized table queried with a natively-co natively-compile mpile d stored procedure.
















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qué épo ca del año se venden mejor los productos?”, “¿En qué zonas son más flojas las ventas?”

OLTP

OLAP

Los datos se

Los datos se

atomizan

resumen

Los datos son

Los datos son

actuales

históricos

Procesa un

Procesa varios

registro cada

registros

vez

simultáneamente

Orientada a procesos Diseñada para

Orientada a temas
















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del estado de la empresa. Además, juegan un papel fundamental para cualquier organización, pues garantizan la automatización de los procesos y el flujo de la información a través de la misma. El diseño e implementación de los sistemas de producción están dirigidos a cumplir sus objetivos, que consisten en apoyar las funciones diarias de la entidad u organización, brindar servicios de oficina, entregar la información de manera automatizada y asegurar la calidad y la protección de la información. Por otra parte, los sistemas que se utilizan para administrar y controlar la empresa son los llamados “sistemas informacionales”. Ellos se apoyan en

los datos que sustentan el proceso de toma de decisiones en una organización y en datos estables en el tiempo (datos periódicos o históricos). Se diseñan principalmente para ejecutar consultas complejas


















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de dato o que un usuario no pueda modificar una parte de un dato antes de que otro usuario haya terminado de usarlo. Por otra parte, la atomicidad asegura que todos los pasos relacionados en una transacción se completen satisfactoriamente como un todo. Si algún paso falla, ningún otro paso debe ser completado. Por ejemplo: en un banco, en el proceso de traspaso de una cuenta a otra, si el primer paso (extraer de la primera cuenta) se ejecuta favorablemente, entonces
















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3. Summary It is a particularly fast type of process in which the requests of the users are resolved immediately; Naturally, this implies the concurrence of a mechanism that allows the processing of several transactions at the same time. Relational databases are a powerful support for decision support systems, so we will delve into the t he study of those systems that carry the weight of the
















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type of computation in which the emphasis is on the processing of transactions as they are received by the applications. Database applications with transactional online processing (OLTP) are optimal in the management of data that is constantly changing and usually have a large number of users who are executing transactions simultaneously and who update or modify the data in real time. Although individual user requirements on data tend to reference few articles, many
















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4. Recomendaciones 

Es recomendable porque logra ahorros significativos de mano mano de obra, obra, debido a que automatizan tareas operativas de la empresa y lograr una ventaja competitiva.



Los tipos de sistemas de procesamiento de transacciones, conformada por hardware informático y un software que aloja una aplicación orientada a intercambios que ejecutan las transacciones habituales


















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Las Transacciones Transacciones constituyen un conjunto conjunto de servicios necesarios, que por sus características hacen la vida un poquito más fácil, debido al gran volumen de materiales, de suministros y de componentes que forman parte de la ampliación de líneas de productos, así como a la velocidad que necesitan las compañías para reaccionar ante los cambios constantes en el sistema.

Los Software que proporcionan los sistemas de transacción




















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6. Apreciación del del Equipo (de (de cada integrante integrante del equipo)
















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Según Dina Dina Leon Leon Tapia, Tapia, un sistema OLTP OLTP se se puede definir como
















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Según Analita Analita Vásquez Vásquez Díaz, se puede analizar analizar un OLTP desde
















7. Glosario de Términos

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Duplicidad de registros

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