Procesamiento de transacciones en línea

El procesamiento de transacciones en línea ( OLTP ) es un tipo de sistema de base de datos utilizado en aplicaciones orientadas a transacciones, como muchos sistemas operativos. El término " en línea" se refiere a la expectativa de que estos sistemas respondan a las solicitudes de los usuarios y las procesen en tiempo real. El OLTP se diferencia del procesamiento analítico en línea (OLAP), que se centra en el análisis de datos (por ejemplo, en sistemas de planificación y gestión ).

El término transacción puede tener dos significados distintos, ambos aplicables. En el contexto de las transacciones informáticas o de bases de datos , denota un cambio de estado atómico, mientras que en los negocios o las finanzas, suele referirse a un intercambio de entidades económicas, como lo utiliza el Consejo de Rendimiento del Procesamiento de Transacciones o las transacciones comerciales . ^{[ 1 ]} Los sistemas OLTP pueden utilizar transacciones del primer tipo para registrar transacciones del segundo tipo.

El procesamiento de órdenes en línea ( OLTP) se suele contrastar con el procesamiento analítico en línea (OLAP), que generalmente se caracteriza por consultas mucho más complejas y se ejecuta en volúmenes menores, con fines de inteligencia empresarial o generación de informes, en lugar de procesar transacciones. Mientras que los sistemas OLTP manejan todo tipo de consultas (lectura, inserción, actualización y eliminación), OLAP generalmente está optimizado para operaciones de solo lectura y puede no admitir otros tipos de consultas. OLTP también funciona de manera diferente al procesamiento por lotes y a la computación en malla . ^{[ 1 ]}

Además, OLTP se suele contrastar con el procesamiento de eventos en línea (OLEP), que se basa en registros de eventos distribuidos para proporcionar una fuerte consistencia en sistemas heterogéneos a gran escala. ^{[ 2 ]} Mientras que OLTP se asocia con transacciones atómicas cortas, OLEP permite patrones de distribución más flexibles y una mayor escalabilidad, pero con una latencia mayor y sin un límite superior garantizado en el tiempo de procesamiento.

OLTP también se ha utilizado para referirse al procesamiento en el que el sistema responde inmediatamente a las solicitudes del usuario. Un cajero automático (ATM) es un ejemplo de una aplicación comercial de procesamiento de transacciones. ^{[ 3 ]} Las aplicaciones de procesamiento de transacciones en línea suelen tener un alto rendimiento y requieren una gran cantidad de inserciones o actualizaciones en la gestión de bases de datos. Estas aplicaciones son utilizadas concurrentemente por cientos de usuarios. Los objetivos clave de las aplicaciones OLTP son la disponibilidad, la velocidad, la concurrencia y la recuperabilidad ( durabilidad ). ^{[ 4 ]} La reducción de la documentación en papel y la previsión más rápida y precisa de ingresos y gastos son ejemplos de cómo OLTP simplifica las operaciones comerciales. Sin embargo, como muchas soluciones modernas de tecnología de la información en línea, algunos sistemas requieren mantenimiento fuera de línea, lo que puede afectar el análisis de costo-beneficio de un sistema de procesamiento de transacciones en línea.

Un sistema OLTP es un sistema de procesamiento de datos accesible en las empresas modernas. Algunos ejemplos de sistemas OLTP son los de entrada de pedidos, ventas minoristas y transacciones financieras. ^{[ 5 ]} Los sistemas de procesamiento de transacciones en línea requieren cada vez más soporte para transacciones que abarcan una red y pueden involucrar a más de una empresa. Por esta razón, el software OLTP moderno suele emplear software de procesamiento y de intermediación de cliente o servidor, lo que permite que las transacciones se ejecuten en diferentes plataformas informáticas dentro de una red.

En aplicaciones de gran tamaño, un sistema OLTP eficiente puede basarse en software sofisticado de gestión de transacciones (como IBM CICS ) y técnicas de optimización de bases de datos para facilitar el procesamiento de un gran número de actualizaciones simultáneas en una base de datos orientada a OLTP.

Para sistemas de bases de datos descentralizadas más exigentes, los programas de intermediación OLTP pueden distribuir el procesamiento de transacciones entre varios ordenadores de una red . OLTP suele integrarse en la arquitectura orientada a servicios (SOA) y en los servicios web .

El procesamiento en línea (OLTP) implica recopilar datos de entrada, procesarlos y actualizar los datos existentes para reflejar la información recopilada y procesada. La mayoría de las organizaciones utilizan un sistema de gestión de bases de datos para dar soporte al OLTP. El OLTP suele funcionar en un sistema cliente-servidor.

El procesamiento de transacciones en línea se centra en la concurrencia y la atomicidad. El control de concurrencia garantiza que dos usuarios que acceden a los mismos datos en un sistema de base de datos no puedan modificarlos simultáneamente; un usuario debe esperar a que el otro haya terminado de procesar antes de realizar cambios. La atomicidad garantiza que todos los pasos de una transacción se completen correctamente en conjunto; si algún paso falla, todos los demás también deben fallar. ^{[ 6 ]}

Para diseñar un sistema OLTP, es fundamental que el diseñador sepa que un gran número de usuarios concurrentes no afecta al rendimiento del sistema. Para mejorar el rendimiento de un sistema OLTP, se debe evitar el uso excesivo de índices y clústeres.

Los siguientes elementos son cruciales para el rendimiento de los sistemas OLTP: ^{[ 4 ]}

• Segmentos de reversión : Los segmentos de reversión son porciones de una base de datos que registran las acciones de las transacciones en caso de que una transacción se revierta. También admiten la consistencia de lectura, la reversión de transacciones y la recuperación de la base de datos. ^{[ 7 ]}
• Clústeres: Un clúster es un esquema que contiene una o más tablas con una o más columnas en común. Agrupar tablas en una base de datos puede mejorar el rendimiento de las operaciones de unión . ^{[ 8 ]}
• Transacciones discretas: Una transacción discreta pospone cualquier cambio en los datos hasta que la transacción se confirma. Esto puede mejorar el rendimiento de las transacciones cortas y no distribuidas. ^{[ 9 ]}
• Tamaño del bloque : El tamaño del bloque de la base de datos debe ser un múltiplo del tamaño del bloque del sistema operativo, dentro del límite máximo, para evitar operaciones de entrada/salida innecesarias. ^{[ 10 ]}
• Tamaño de la caché de búfer : El uso eficiente de la caché de búfer de la base de datos puede reducir el consumo de recursos. ^{[ 11 ]}
• Asignación dinámica de espacio: Algunos sistemas de bases de datos admiten la asignación dinámica de espacio de almacenamiento para tablas y segmentos de reversión para mejorar la utilización del almacenamiento.
• Procesamiento de transacciones : Un monitor de procesamiento de transacciones coordina los servicios entre sistemas. Es comparable a un sistema operativo en el sentido de que gestiona procesos con un alto nivel de granularidad y puede abarcar múltiples dispositivos informáticos. ^{[ 12 ]}
• Partición (de base de datos) : El uso de particiones puede aumentar el rendimiento de los sistemas que manejan transacciones regulares, manteniendo al mismo tiempo la disponibilidad y la seguridad.
• Optimización de bases de datos : La optimización de bases de datos implica optimizar los parámetros del sistema para mejorar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas OLTP.

• Proyecto H-Store (cambios arquitectónicos y de aplicación que afectan al rendimiento de OLTP)
• Sitio web oficial de IBM CICS
• Consejo de rendimiento del procesamiento de transacciones
• Esquema OLTP archivado el 30/07/2021 en Wayback Machine .
• Procesamiento de transacciones: conceptos y técnicas de gestión
• HPE NonStop