Aracılığıyla paylaş

Çevrimiçi işlem gerçekleştirme (OLTP)

İşlem verilerinin bilgisayar sistemleri kullanılarak yönetilmesi, çevrimiçi işlem işleme (OLTP) olarak adlandırılır. OLTP sistemleri, kuruluşun günlük çalışmasında gerçekleşen iş etkileşimlerini kaydeder ve çıkarımlar yapmak için bu verilerin sorgulanması desteklenir.

İşlem verileri

İşlem verileri, kuruluşun etkinlikleriyle ilgili etkileşimleri izleyen bilgilerdir. Bu etkileşimler genellikle müşterilerden alınan ödemeler, tedarikçilere yapılan ödemeler, stok aracılığıyla taşınan ürünler, alınan siparişler veya teslim edilen hizmetler gibi iş işlemleridir. İşlemlerin kendisini temsil eden işlem olayları genellikle bir zaman boyutu, bazı sayısal değerler ve diğer verilere başvurular içerir.

İşlemlerin genellikle atomik ve tutarlı olması gerekir. Bölünmezlik, bir işlemin tamamının her zaman tek bir çalışma birimi olarak başarılı veya başarısız olduğu ve hiçbir zaman yarım tamamlanmış durumda bırakılmayamayacağı anlamına gelir. bir işlem tamamlanamazsa, veritabanı sisteminin bu işlemin bir parçası olarak zaten yapılmış olan tüm adımları geri alması gerekir. Geleneksel bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) içinde, bir işlem tamamlanamadığında bu geri alma işlemi otomatik olarak gerçekleşir. Tutarlılık, işlemlerin verileri her zaman geçerli bir durumda bıraktığı anlamına gelir. Bu işlemler, atomiklik ve tutarlılığın resmi olmayan açıklamalarıdır. Atomik, tutarlı, yalıtılmış ve dayanıklı (ACID) gibi bu özelliklerin daha resmi tanımları vardır.

İşlem veritabanları, kötümser kilitleme gibi çeşitli kilitleme stratejilerini kullanarak işlemler için güçlü tutarlılığı destekleyebilir. Bu stratejiler, tüm kullanıcılar ve süreçler için tüm verilerin iş yükü bağlamında tutarlı kalmasını sağlamaya yardımcı olur.

İşlem verilerini kullanan en yaygın dağıtım mimarisi, üç katmanlı mimarideki veri deposu katmanıdır. Üç katmanlı mimari genellikle bir sunu katmanı, iş mantığı katmanı ve veri deposu katmanından oluşur. İlgili dağıtım mimarisi, iş mantığını işleyen birden çok orta katmana sahip olabilecek N katmanlı mimaridir.

İşlem verilerinin tipik özellikleri

İşlemsel veriler genellikle aşağıdaki özelliklere sahiptir.

Gereksinim Açıklama
Normalleştirme Yüksek oranda normalleştirilmiş
Şema Yazmada şema, uygulanmış
Tutarlılık Güçlü tutarlılık, ACID garantileri
Bütünlük Yüksek bütünlük
İşlemleri kullanır Evet
Kilitleme stratejisi Kötümser veya iyimser
Güncelleştirilebilir Evet
Eklenebilir Evet
İş Yükü Yoğun yazma işlemleri, orta okuma işlemleri
Dizinleme Birincil ve ikincil dizinler
Datum boyutu Küçük ve orta ölçekli
Sorgu esnekliği Son derece esnek
Ölçek Küçük (MB) ile büyük (birkaç TB)

Bu çözümün ne zaman kullanılacağı

İş işlemlerini verimli bir şekilde işlemeniz ve depolamanız ve bunları tutarlı bir şekilde istemci uygulamalarına hemen sunabilmeniz gerektiğinde OLTP'yi seçin. İşlemedeki somut gecikmeler işletmenin günlük işlemlerini olumsuz etkilediğinde bu mimariyi kullanın.

OLTP sistemleri, işlemleri verimli bir şekilde işlemek ve depolamak ve işlem verilerini sorgulamak için tasarlanmıştır. OlTP sistemi tarafından tek tek işlemleri verimli bir şekilde işleme ve depolama hedefi, kısmen verileri daha küçük, daha az yedekli öbeklere bölen veri normalleştirmesi yoluyla gerçekleştirilir. Bu adım OLTP sisteminin çok sayıda işlemi bağımsız olarak işlemesini sağlar. Ayrıca, yedekli verilerin varlığında veri bütünlüğünü korumak için gereken ek işlemleri de önler.

Zorluklar

OLTP sistemi birkaç zorluk oluşturabilir:

  • Milyonlarca bireysel işlem üzerinde toplu hesaplamaları gerektiren veriler üzerinde analiz çalıştırdığınızda, bu, OLTP sistemi için kaynak açısından oldukça yoğundur. Bunlar yavaş çalışabilir ve veritabanındaki diğer işlemleri engelleyerek yavaşlamalara neden olabilir. Sonuç olarak, OLTP sistemleri her zaman büyük miktarda dağıtılmış veri üzerinde toplamaları işlemek için ideal değildir. Ancak iyi planlanmış bir şema gibi özel durumlar vardır.

  • Yüksek oranda normalleştirilmiş veriler üzerinde analiz ve raporlama gerçekleştirdiğinizde, sorguların çoğu birleştirmeleri kullanarak verileri normalden çıkarması gerektiğinden, sorgular karmaşık olmaya eğilimlidir. Artan normalleştirme, iş kullanıcılarının veritabanı yöneticisi (DBA) veya veri geliştirici yardımı olmadan sorgulama yapmasını zorlaştırabilir.

  • İşlem geçmişini süresiz olarak depoladığınızda veya herhangi bir tabloda çok fazla veri depoladığınızda, depoladığınız işlemlerin sayısına bağlı olarak sorgu performansının düşmesine neden olabilir. Yaygın çözüm, OLTP sisteminde ilgili bir zaman aralığı (geçerli mali yıl gibi) tutmak ve geçmiş verileri veri reyonu veya veri ambarı gibi diğer sistemlere boşaltmaktır.

Azure'da OLTP

App Service Web Apps'te barındırılan web siteleri, App Service'te çalışan REST API'leri ve mobil veya masaüstü uygulamaları gibi uygulamalar genellikle REST API aracı aracılığıyla OLTP sistemiyle iletişim kurar.

Uygulamada çoğu iş yükü tamamen OLTP değildir. Bunlar genellikle bir analiz bileşeni de içerir ve operasyonel sistemde rapor çalıştırma gibi gerçek zamanlı raporlama gerektirir. Bu iş yükü karma işlemsel ve analitik işleme (HTAP) olarak adlandırılır. Daha fazla bilgi için bkz . Çevrimiçi analitik işleme (OLAP).

Azure'da aşağıdaki veri depoları OLTP için temel gereksinimleri ve işlem verilerinin yönetimini karşılar:

Anahtar seçim ölçütleri

Seçenekleri daraltmak için aşağıdaki soruları yanıtlayarak başlayın:

  • Kendi sunucularınızı yönetmek yerine yönetilen bir hizmet mi istiyorsunuz?

  • Çözümünüzün Microsoft SQL Server, MySQL veya PostgreSQL uyumluluğu için belirli bağımlılıkları var mı? Uygulamanız, veri deposuyla iletişim kurmak için desteklediği sürücülere veya hangi veritabanının kullanıldığına ilişkin varsayımlara göre seçebileceğiniz veri depolarını sınırlayabilir.

  • Yazma aktarım hızı gereksinimleriniz yüksek mi? Evet ise, Azure Cosmos DB gibi bellek içi tablolar veya genel dağıtım özellikleri sağlayan bir seçenek belirleyin.

  • Çözümünüz çok kiracılı mı? Bu durumda kapasite havuzlarını destekleyen seçenekleri göz önünde bulundurun. Birden çok veritabanı örneği, veritabanı başına sabit kaynaklar yerine esnek bir kaynak havuzundan çeker. Elastik Havuzlar, kapasiteyi tüm veritabanı örnekleri arasında daha iyi dağıtmanıza ve çözümünüzü daha uygun maliyetli hale getirmenize yardımcı olabilir. Azure Cosmos DB, çok kiracılı senaryolar için birden çok yalıtım modeli sunar.

  • Verilerinizin birden çok bölgede düşük gecikme süresiyle okunabilir olması gerekiyor mu? Evet ise, okunabilir ikincil çoğaltmaları veya genel dağıtımı destekleyen bir seçenek belirleyin.

  • Veritabanınızın coğrafi grafik bölgelerinde yüksek oranda kullanılabilir olması gerekiyor mu? Evet ise, coğrafi çoğaltmayı destekleyen bir seçenek belirleyin. Birincil çoğaltamadan ikincil çoğaltmaya otomatik geçişi destekleyen seçenekleri de göz önünde bulundurmayı unutmayın.

  • İş yükünüz garantili ACID işlemleri gerektiriyor mu? İlişkisel olmayan verilerle çalışıyorsanız, mantıksal bölüm içindeki işlem toplu işlemleri aracılığıyla ACID garantileri sağlayan Azure Cosmos DB'yi göz önünde bulundurun.

  • Veritabanınızın belirli güvenlik gereksinimleri var mı? Evet ise satır düzeyi güvenlik, veri maskeleme ve saydam veri şifreleme gibi özellikler sağlayan seçenekleri inceleyin.

  • Çözümünüz dağıtılmış işlemler gerektiriyor mu? Evet ise Azure SQL Veritabanı ve SQL Yönetilen Örneği içindeki esnek işlemleri göz önünde bulundurun. SQL Yönetilen Örneği, Microsoft Dağıtılmış İşlem Düzenleyicisi (MSDTC) aracılığıyla yapılan geleneksel çağrıları da destekler.

Katkıda Bulunanlar

Bu makale Microsoft tarafından güncelleştiriliyor ve korunüyor. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazarlar:

Genel olmayan LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.

Sonraki adımlar

  • Last updated on