Característica

OLAP (Procesamiento Analítico en Línea)

OLTP (Procesamiento de Transacciones en Línea)

Propósito

Diseñada para el análisis y la toma de decisiones. Se centra en consultas complejas y operaciones analíticas en grandes conjuntos de datos multidimensionales.

Diseñada para el procesamiento eficiente de transacciones diarias en un entorno empresarial. Se centra en operaciones de inserción, actualización y eliminación de registros.

Tipo de Operaciones

Realiza operaciones de lectura complejas y análisis ad hoc. Las consultas pueden ser intensivas en términos de recursos y tiempo.

Realiza operaciones de inserción, actualización y eliminación (operaciones CRUD). Se centra en mantener la consistencia de los datos y admitir transacciones en tiempo real.

Modelo de Datos

Utiliza un modelo multidimensional para organizar datos. Los datos suelen estar normalizados y se estructuran para facilitar el análisis desde múltiples perspectivas.

Utiliza un modelo relacional, con énfasis en la normalización para mantener la integridad de los datos y evitar redundancias.

Consulta vs. Transacción

Orientada a consultas analíticas y de datos. Los usuarios exploran y analizan información para obtener perspectivas más profundas.

Orientada a transacciones operativas. Se centra en procesar transacciones de inserción, actualización y eliminación de datos.

Tiempos de Respuesta

Puede tolerar tiempos de respuesta más largos, ya que las consultas analíticas complejas pueden requerir procesamiento intensivo.

Requiere tiempos de respuesta rápidos para admitir transacciones en tiempo real.

Normalización de Datos

Los datos pueden estar normalizados o desnormalizados según las necesidades del análisis multidimensional.

Los datos suelen estar normalizados para evitar redundancias y mantener la consistencia.

Índices

Utiliza índices específicos para acelerar el acceso a datos para operaciones analíticas.

Utiliza índices para optimizar la velocidad de acceso a datos en transacciones diarias.

Volumen de Datos

Trabaja con grandes volúmenes de datos históricos para análisis a largo plazo.

Se enfoca en manejar grandes volúmenes de transacciones diarias.