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INGENIERIA DE SISTEMAS Y TELEMATICA
DOCENTE : Ing. Marco Aurelio Porro Chulli.
ASIGNATURA : Base de Datos II.
CICLO : VIII “A”
INTEGRANTES :
 Yanina Bustamante Jibaja.
 Vicente Wualdir Alberca Rojas.
 Yenny Isabel Cuello Morón.
 Cristhian Sergio Kayap Yagkikat.
UNIVERSIDAD POLITECNICA AMAZONICA
OLTP(On-Line Transactional Processing)
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA
2
Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
1. CONTENIDO
OLTP (On-Line Transactional Processing)
El procesamiento de transacciones en línea, o OLTP, se refiere a una clase de sistemas
que facilitan y administran aplicaciones orientadas a transacciones, típicamente para el
procesamiento de transacciones de entrada y recuperación de datos. El termino es algo
ambiguo; algunos entienden una "transacción" en el contexto de las transacciones de la
computadora o de la base de datos, mientras que otras (como el Consejo de rendimiento
de procesamiento de transacciones) definirlo en términos de negocios o transacciones
comerciales.
OLTP también se refiere al procesamiento en el cual el sistema responde inmediatamente
al usuario peticiones. Un cajero automático (ATM) para un banco es un ejemplo de una
aplicación de procesamiento de transacciones comerciales.
La tecnología se utiliza en una serie de industrias, incluida la banca, líneas aéreas, pedidos
por correo, supermercados y fabricación. Aplicaciones incluye banca electrónica,
procesamiento de pedidos, reloj de tiempo del empleado sistemas, e-commerce y
eTrading. El OLTP más utilizado sistema es probablemente el CICS de IBM.
Además de ser los sistemas soporte de las operaciones diarias de una compañía, los
sistemas OLTP hoy día asumen un papel muy importante:
 Proporcionan información confiable y precisa a las grandes almacenes de datos, que
son la fuente principal para generar información de gestión.
 Proveen acceso optimizado a los datos para tareas frecuentes de lectura y escritura.
Por ejemplo, la enorme cantidad de transacciones que tienen que soportar las bases de
datos de bancos o hipermercados diariamente.
 Estructurar los datos según el nivel de aplicación. Por ejemplo, sistema de gestión a
medida, ERP o CRM implantado, sistema de información departamental, etcétera.
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA
3
Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
Los sistemas OLTP definen el comportamiento habitual de un entorno operacional de
gestión y ejecutan las operaciones del día.
CARACTERISTICAS
 Altas/bajas/modificaciones.
 Consultas rápidas y predecibles.
 Poco volumen de información y disgregada.
 Transacciones rápidas.
 Gran nivel de concurrencia.
 Modo de actualización on-line.
 Baja redundancia de datos.
La tecnología de los sistemas OLTP se utiliza en innumerables aplicaciones, como en
banca electrónica, procesamiento de pedidos, comercio electrónico, supermercados o
industria.
Los sistemas OLTP son la fuente confiable de información para que los Decision Support
Systems (DSS) y Data Warehouse apoyen la efectiva toma de decisiones a nivel
corporativo.
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 de lo sofisticado que sea
el software de gestión de transacciones (como CICS en plataformas IBM) o de que tácticas
de optimización se utilizan para facilitar la gran cantidad de actualizaciones concurrentes
que se pueden producir en una base de datos orientada a OLTP.
En los sistemas de bases de datos descentralizados más exigentes, los programas de
intermediación OLTP distribuyen el procesamiento de transacciones entre varios
ordenadores en una red. A menudo OLTP se integra en una arquitectura orientada a
servicios o en un servicio Web.
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Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
BENEFICIOS
El procesamiento de transacciones en línea tiene dos claros beneficios: la simplicidad y la
eficiencia.
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 para una organización.
 Los procesos individuales se ejecutan mucho más rápido.
VENTAJAS DE OLTP
1. Previene anomalías de Actualización
2. Asegura la consistencia de los datos a través de las transacciones.
3. Optimiza la eficiencia en los procesos de la aplicación
4. Reduce esfuerzo en modificación de aplicaciones
DESVENTAJAS DE OLTP
1. Dificultad para diseñar reportes analíticos
2. Índices que reduce la mejora
3. Los analistas carecen de la experiencia técnica necesaria para crear consultas contra
la compleja estructura de datos.
4. Las consultas analíticas que resumen grandes volúmenes de datos afectan
negativamente a la capacidad del sistema para responder a las transacciones en línea.
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Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
EJEMPLOS
DEMOSTRACIÓN: MEJORA DE RENDIMIENTO DE OLTP EN MEMORIA
En el ejemplo de código de este tema se muestra el rápido funcionamiento de las tablas
optimizadas para memoria. La mejora del rendimiento es evidente cuando el acceso a
los datos de una tabla optimizada para memoria se realiza desde Transact-
SQLtradicional interpretado. Esta mejora del rendimiento es incluso mayor cuando el
acceso a los datos de una tabla optimizada para memoria se realiza a través de un
procedimiento almacenado compilado de forma nativa (NCSProc).
El ejemplo de código del presente artículo 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. El ejemplo de código muestra solo un
aspecto de mejora del rendimiento, la eficacia de acceso a datos para la operación
INSERT.
La mejora del rendimiento que ofrecen las tablas optimizadas para memoria se percibe
totalmente cuando el acceso a los datos de una tabla optimizada para memoria se
realiza a través de un NCSProc.
Paso 1a: requisito previo si se usa SQL Server
Los pasos de la primera subsección solo se aplican si se está ejecutando en SQL
Server, pero no si se está ejecutando en Se aplica a: Base de datos SQL de
Azure. Realice lo siguiente:
1. Use SQL Server Management Studio (SSMS.exe) para conectarse a SQL
Server. Cualquier herramienta similar a SSMS.exe también está bien.
2. Cree manualmente un directorio denominado C:data. El código de ejemplo de
Transact-SQL espera que el directorio ya exista.
3. Ejecute el T-SQL corto para crear la base de datos y su grupo de archivos
optimizados para memoria.
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Paso 2: crear tablas con optimización para memoria y un NCSProc.
En este paso se crean tablas optimizadas para memoria y un procedimiento almacenado
compilado de forma nativa (NCSProc). Realice lo siguiente:
1. Use SSMS.exe para conectarse a la nueva base de datos.
2. Ejecute el siguiente T-SQL en la base de datos.
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PASO 3: EJECUTAR EL CÓDIGO
Ahora se pueden ejecutar las consultas que mostrarán el rendimiento de las tablas
optimizadas para memoria. Realice lo siguiente:
1. Use SSMS.exe para ejecutar el siguiente T-SQL en la base de datos.
No haga caso de los datos de velocidad u otros datos de rendimiento que se
generen durante esta primera ejecución. La primera ejecución garantiza la
realización de varias operaciones que se efectúan una sola vez, como las
asignaciones iniciales de memoria.
2. Vuelva a usar SSMS.exe para ejecutar el siguiente T-SQL en la base de datos.
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A continuación, se muestran las estadísticas de tiempo de salida generadas por la segunda
ejecución de prueba.
CAJERO AUTOMATICO
 Las operaciones en el cajero automático de un banco son operaciones del tipo OLTP,
para cada solicitud: consulta de saldo, retiro de efectivo, etc. el sistema responde
inmediatamente. El procesamiento de los pagos de la nómina de una empresa no es
OLTP, por que el resultado de este proceso no se obtiene de forma inmediata para cada
empleado si no por el contrario, la respuesta a este procesamiento es el conjunto
completo de todos los cálculos para el pago de la nómina y tampoco es inmediato si no
que se obtiene después de procesar a todos los empleados.
RESERVACION DE UNA AEROLINEA
 Cuando se hace una reservación en una aerolínea, la transacción se procesa y todas
las bases de datos, tales como las referentes a los asientos ocupados y las cuentas por
cobrar, se actualizan de inmediato.
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2. RESUMEN
Las cargas de trabajo de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) están
compuestas generalmente por un gran número de transacciones rápidas y pequeñas
que requieren tiempos de respuesta de sub-segundos. Las tasas de lectura/escritura
a menudo son muy favorecidas para las funciones de entrada/salida (E/S) de lectura.
Comprender y administrar el rendimiento de E/S del almacenamiento es crucial para
las cargas de trabajo OLTP.
El almacenamiento en unidades de estado sólido (SSD) de centro de datos
proporciona tiempos de respuesta y rendimiento de E/S significativamente
mejorados en comparación con sus homólogos de discos giratorios. Los tiempos de
búsqueda cercanos a cero de los SSDs, y la falta de retardo rotacional reducen
drásticamente los tiempos de respuesta y latencia.
OLTP plantean demandas sostenidas en el entorno computacional, lo que implica
que usted necesita un rendimiento constante para mantenerse al día. Las matrices
de discos giratorios estándar pueden mostrar un rendimiento decreciente a medida
que aumenta el consumo de disco, debido a la fragmentación y a las diferencias en
las velocidades de acceso a diferentes áreas de los platos de disco.
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3. SUMARY
Online transaction processing (OLTP) workloads are generally composed of a large
number of fast and small transactions that require sub-second response times.
Reading / writing rates are often highly favored for reading input / output (I / O)
functions. Understanding and managing storage I / O performance is crucial for
OLTP workloads.
Storage in solid state data center (SSD) drives provides significantly improved
response and I / O performance compared to their rotating disk counterparts. The
near-zero search times of the SSDs, and the lack of rotational delay drastically
reduce response times and latency.
OLTP pose sustained demands in the computational environment, which implies that
you need constant performance to keep up. Standard rotary disk arrays can show
decreasing performance as disk consumption increases, due to fragmentation and
differences in access speeds to different areas of disk platters.
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4. RECOMENDACIONES
 Para utilizar los sistemas OLTP se requiere personal con experiencia para realizar
consultas y accesos rápidos frente a la complejidad y sobrecarga de datos.
 La seguridad se complica cuando se combina el análisis en línea con el proceso de
transacciones en línea.
 Se debe organizar los datos en estructuras simplificadas buscando la eficiencia de las
consultas analíticas más que del proceso de transacciones.
 Se debe configurar para soportar gran cantidad de operaciones de entrada y salida.
 Mejorar la seguridad ya que está expuesto a sufrir ataques por los ciberdelincuentes.
5. CONCLUSIONES
 Las aplicaciones OLTP fueron construidas desde los inicios de la Informática y siempre
existirán y serán muy útiles pero las empresas grandes actualmente tienen tablas con
muchos millones de filas y necesitan gran rapidez en las consultas, y esa rapidez no la
pueden obtener con aplicaciones OLTP.
 En este tipo de aplicaciones se borran, modifican datos en gran cantidad y rara vez se
realizan consultas.
 El impacto negativo contra los sistemas de OLTP lleva a conclusión de que un
repositorio de datos es necesario para la organización. Se percibe el Data Harehouse
como una solución deseada.
 Complejidad de búsqueda cuando existe sobrecarga en la base de datos.
 Muchas compañías han encontrado que el procesamiento de transacciones en línea
(OLTP) las ayuda a proporcionar un servicio más rápido y eficiente -una forma de añadir
valor a sus actividades ante los clientes.
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Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
6. APRECIACION DEL EQUIPO
Yenny Isabel Cuello Moron, su apreciación es la siguiente
Es un tipo de procesamiento que nos facilita y administra aplicaciones de transacciones en
línea ya que nos permite realizar consultas y actualizaciones frecuentes, obteniendo
resultados inmediatos a las necesidades de todos los usuarios de manera eficiente y rápida
también es un apoyo importante para la toma de decisiones.
Así como tiene sus privilegios y ventajas OLTP también nos presenta muchas dificultades
y peligro en su seguridad ya que como su disponibilidad es hacia todo el mundo, como por
ejemplo un cajero automático donde está disponible para todas las personas, en una
Empresa es mucho más riesgoso ya que los sistemas que ofrecen a su base de datos hace
mucho más susceptible a posibles intrusos y hackers.
Yanina Bustamante Jibaja, su opinión es la siguiente
La realización de este trabajo de investigación sobre OLTP nos hizo llegar a entender
que con la evolución tecnológica que ha venido teniendo el mundo constantemente, los
sistemas transaccionales son una parte esencial en el desarrollo de nuestras
actividades diarias. Esto debido a que cualquier acción que estemos realizando sea
esto: sacar dinero del banco, registrarse en la universidad, realizando alguna compra,
etc., estamos realizando una transacción. Por tal motivo son uno de los aspectos
trascendentales que ha tenido la globalización hoy en día, Además estos sistemas están
en evolución aceleradamente , por lo tanto, hay que estar en constante aprendizaje y
actualización, ya que, así como crecen el internet también crecerán los conocimientos
.
Un sistema OLTP se puede definir como una herramienta tecnológica capaz de soportar el
procesamiento, administración y mantenimiento diario de transacciones generadas por los
negocios de una compañía a nivel corporativo, para ofrecer altos niveles de disponibilidad,
seguridad y confiabilidad.
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA
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Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
Cristhian Kayap, su opinión es la siguiente
Desde mi punto de vista personal los sistemas OLTP deben ser altamente dinámicos.
Como están continuamente sujetos a cambios, actualizaciones, nuevos datos y, en
general, a todo tipo de transacciones que involucran acceso a la información, estos
sistemas se convierten en Sistemas Non Stop, con un grado de disponibilidad de 24 horas,
siete días a la semana, y deben soportar cientos y hasta miles de usuarios en forma
simultánea, con tiempos de respuesta excelentes.
Además de ser los sistemas soporte de las operaciones diarias de una compañía, los
sistemas OLTP hoy día asumen un papel muy importante: proporcionar información
confiable y precisa a las grandes bodegas de datos, que son la fuente principal para
generar información de gestión.
Vicente Alberca Rojas, su opinión es la siguiente
Las transacciones en línea son importantes ya que nos brinda la posibilidad de realizar
operaciones de una manera eficaz y eficiente. También nos permite manejar con facilidad
dichos procesos para tener mayor facilidad de uso.
Debemos tener en cuenta algo muy importante que algunos de sus inconvenientes en
especial de seguridad, ya que existen personas mal intencionadas dedicadas a este tipo
de negocio y que nos perjudicarían.
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Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
7. GLOSARIO DE TERMINOS
1. Concurrencia: Asegura que dos usuarios no pueden cambiar los mismos datos al
mismo tiempo.
2. Archivo de programa: contiene las instrucciones para el procesamiento de datos.
3. Normalización: Es el proceso que se realiza sobre una base de datos con el fin de
aumentar la integridad y disminuir la redundancia y las dependencias funcionales de
la estructura de la BD.
4. Rollback: Fuerza que se deshaga la transacción en caso de haber un problema o
querer abandonarla. Cierra la transacción.
5. Datawarehouse: Es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y
depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo
su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta.
6. Transacción: Es una interacción con una estructura de datos compleja, compuesta
por varios procesos que se han de aplicar uno después del otro.
7. Ambiguo: Todo aquello, ya sea una conducta, una persona, una idea, un discurso,
una imagen o incluso un sonido, que tiene doble sentido, que es incierto y da lugar
a equívocos.
8. Servicio web: Un servicio web es una tecnología que utiliza un conjunto de protocolos
y estándares que sirven para intercambiar datos entre aplicaciones.
9. Red: Malla de hilos, cuerdas, alambres, fibras sintéticas, etc.; tiene diferentes usos y
funciones según el material empleado en su confección, su forma y su tamaño.
10. Dss: "Decision Support System", es decir, se refiere a los sistemas para el apoyo a la
toma de decisiones.
11. Un entorno operacional: El entorno operacional es la denominación que engloba
al sistema operativo, a su interfaz de usuario asociado y a algunas de las aplicaciones
que suelen venir con este.
12. Concurrencia: Es una propiedad de los sistemas en la cual los procesos de un
cómputo se hacen simultáneamente, y pueden interactuar entre ellos.
13. Actualización: Las actualizaciones son añadidos o modificaciones realizadas sobre
los sistemas operativos o aplicaciones que tenemos instalados en nuestros
dispositivos y cuya misión es mejorar tanto aspectos de funcionalidad como de
seguridad.
14. Transacciones en línea: Es un tipo de procesamiento que facilita y administra
aplicaciones transaccionales, usualmente para entrada de datos y recuperación y
procesamiento de transacciones.
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Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
15. Confiabilidad: Se puede definir como la capacidad de un producto de realizar su
función de la manera prevista. De otra forma, la confiabilidad se puede definir también
como la probabilidad en que un producto realizará su función prevista sin incidentes
por un período de tiempo especificado y bajo condiciones indicadas.
16. Sofisticado: Habla de la elegancia de un sistema distinción y poca naturalidad.
17. Optimización: Proporciona un método eficiente para encontrar una decisión
óptima entre un gran número de decisiones posibles
18. Simplicidad: Consiste en sustraer lo que es obvio y añadir lo específico
19. Eficiencia: Se da cuando se utilizan menos recursos para lograr un mismo objetivo.
al contrario, cuando se logran más objetivos con los mismos o menos recursos.
20. Previsiones: Prevenir futuros problemas que puedan ocurrir.
21. Anomalías: En primera instancia, cualquier decepción en el comportamiento del
sistema la catalogamos como anomalía
22. Commit: Se refiere, en el contexto de la ciencia de la computación y la gestión de
datos, a la idea de confirmar un conjunto de cambios provisionales de forma
permanente. Un uso popular es al final de una transacción de base de datos.
23. Middleware: Es software que se sitúa entre un sistema operativo y las aplicaciones
que se ejecutan en él.
24. Plataforma: Sistema que sirve como base para hacer funcionar determinados
módulos de hardware o de software.
25. Arquitectura: La arquitectura se refiere a toda una estructura y a los detalles
necesarios para que sea funcional, es decir, cubre sistemas informáticos,
microprocesadores, circuitos y programas del sistema.
26. NCSProc: Procedimiento almacenado compilado de forma nativa.
27. Tablas optimizadas: Las tablas optimizadas para memoria son totalmente durables
y, al igual que las transacciones en tablas basadas en disco (tradicionales), las
transacciones en este tipo de tablas tienen todas las propiedades ACID (atomicidad,
coherencia, aislamiento y durabilidad).
28. Procedimiento Almacenado: Es un programa (o procedimiento) almacenado
físicamente en una base de datos. Su implementación varía de un gestor de bases de
datos a otro. La ventaja de un procedimiento almacenado es que al ser ejecutado, en
respuesta a una petición de usuario, es ejecutado directamente en el motor de bases
de datos, el cual usualmente corre en un servidor separado.
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA
18
Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
29. Transac-SQL: Es una extensión del SQL Microsoft junto son Sybase. Lo que
conocemos a SQL como el lenguaje de búsqueda estructurado lo que viene hacer T-
SQL es expander los estándares de SQL no incluyendo programación procedural,
como algunas otras funciones para matemáticas, fechas, etc.
30. CICS: Customer Information Control System, es un gestor transaccional, o monitor de
teleproceso, que se ejecuta principalmente en mainframes IBM con los sistemas
operativos OS/390, z/OS o VSE.
8. LINKOGRAFIA
 https://firebird21.wordpress.com/2013/04/27/aplicaciones-oltp-y-aplicaciones-olap/
 https://www.informaticaparatunegocio.com/blog/introduccion-al-concepto-base-datos-
multidimensional/
 https://sites.google.com/site/proyectobasesdedatos2ii/home/bd-oltp
 https://www.sinnexus.com/business_intelligence/olap_vs_oltp.aspx
 http://www.evaluandosoftware.com/sistemas-oltp-procesamiento-administracion-
mantenimiento-transacciones/
 https://docs.microsoft.com/es-es/azure/sql-database/sql-database-in-memory-oltp-
migration
 https://www.youtube.com/watch?v=UHA9mm44X8Q
 http://www.eltiempo.com/archivo/documento/MAM-747518
 https://docs.microsoft.com/es-es/sql/relational-databases/in-memory-
oltp/demonstration-performance-improvement-of-in-memory-oltp?view=sql-server-
2017

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Trabajo oltp

  • 1. INGENIERIA DE SISTEMAS Y TELEMATICA DOCENTE : Ing. Marco Aurelio Porro Chulli. ASIGNATURA : Base de Datos II. CICLO : VIII “A” INTEGRANTES :  Yanina Bustamante Jibaja.  Vicente Wualdir Alberca Rojas.  Yenny Isabel Cuello Morón.  Cristhian Sergio Kayap Yagkikat. UNIVERSIDAD POLITECNICA AMAZONICA OLTP(On-Line Transactional Processing)
  • 2. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 2 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) 1. CONTENIDO OLTP (On-Line Transactional Processing) El procesamiento de transacciones en línea, o OLTP, se refiere a una clase de sistemas que facilitan y administran aplicaciones orientadas a transacciones, típicamente para el procesamiento de transacciones de entrada y recuperación de datos. El termino es algo ambiguo; algunos entienden una "transacción" en el contexto de las transacciones de la computadora o de la base de datos, mientras que otras (como el Consejo de rendimiento de procesamiento de transacciones) definirlo en términos de negocios o transacciones comerciales. OLTP también se refiere al procesamiento en el cual el sistema responde inmediatamente al usuario peticiones. Un cajero automático (ATM) para un banco es un ejemplo de una aplicación de procesamiento de transacciones comerciales. La tecnología se utiliza en una serie de industrias, incluida la banca, líneas aéreas, pedidos por correo, supermercados y fabricación. Aplicaciones incluye banca electrónica, procesamiento de pedidos, reloj de tiempo del empleado sistemas, e-commerce y eTrading. El OLTP más utilizado sistema es probablemente el CICS de IBM. Además de ser los sistemas soporte de las operaciones diarias de una compañía, los sistemas OLTP hoy día asumen un papel muy importante:  Proporcionan información confiable y precisa a las grandes almacenes de datos, que son la fuente principal para generar información de gestión.  Proveen acceso optimizado a los datos para tareas frecuentes de lectura y escritura. Por ejemplo, la enorme cantidad de transacciones que tienen que soportar las bases de datos de bancos o hipermercados diariamente.  Estructurar los datos según el nivel de aplicación. Por ejemplo, sistema de gestión a medida, ERP o CRM implantado, sistema de información departamental, etcétera.
  • 3. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 3 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) Los sistemas OLTP definen el comportamiento habitual de un entorno operacional de gestión y ejecutan las operaciones del día. CARACTERISTICAS  Altas/bajas/modificaciones.  Consultas rápidas y predecibles.  Poco volumen de información y disgregada.  Transacciones rápidas.  Gran nivel de concurrencia.  Modo de actualización on-line.  Baja redundancia de datos. La tecnología de los sistemas OLTP se utiliza en innumerables aplicaciones, como en banca electrónica, procesamiento de pedidos, comercio electrónico, supermercados o industria. Los sistemas OLTP son la fuente confiable de información para que los Decision Support Systems (DSS) y Data Warehouse apoyen la efectiva toma de decisiones a nivel corporativo. 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 de lo sofisticado que sea el software de gestión de transacciones (como CICS en plataformas IBM) o de que tácticas de optimización se utilizan para facilitar la gran cantidad de actualizaciones concurrentes que se pueden producir en una base de datos orientada a OLTP. En los sistemas de bases de datos descentralizados más exigentes, los programas de intermediación OLTP distribuyen el procesamiento de transacciones entre varios ordenadores en una red. A menudo OLTP se integra en una arquitectura orientada a servicios o en un servicio Web.
  • 4. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 4 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) BENEFICIOS El procesamiento de transacciones en línea tiene dos claros beneficios: la simplicidad y la eficiencia. 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 para una organización.  Los procesos individuales se ejecutan mucho más rápido. VENTAJAS DE OLTP 1. Previene anomalías de Actualización 2. Asegura la consistencia de los datos a través de las transacciones. 3. Optimiza la eficiencia en los procesos de la aplicación 4. Reduce esfuerzo en modificación de aplicaciones DESVENTAJAS DE OLTP 1. Dificultad para diseñar reportes analíticos 2. Índices que reduce la mejora 3. Los analistas carecen de la experiencia técnica necesaria para crear consultas contra la compleja estructura de datos. 4. Las consultas analíticas que resumen grandes volúmenes de datos afectan negativamente a la capacidad del sistema para responder a las transacciones en línea.
  • 5. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 5 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) EJEMPLOS DEMOSTRACIÓN: MEJORA DE RENDIMIENTO DE OLTP EN MEMORIA En el ejemplo de código de este tema se muestra el rápido funcionamiento de las tablas optimizadas para memoria. La mejora del rendimiento es evidente cuando el acceso a los datos de una tabla optimizada para memoria se realiza desde Transact- SQLtradicional interpretado. Esta mejora del rendimiento es incluso mayor cuando el acceso a los datos de una tabla optimizada para memoria se realiza a través de un procedimiento almacenado compilado de forma nativa (NCSProc). El ejemplo de código del presente artículo 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. El ejemplo de código muestra solo un aspecto de mejora del rendimiento, la eficacia de acceso a datos para la operación INSERT. La mejora del rendimiento que ofrecen las tablas optimizadas para memoria se percibe totalmente cuando el acceso a los datos de una tabla optimizada para memoria se realiza a través de un NCSProc. Paso 1a: requisito previo si se usa SQL Server Los pasos de la primera subsección solo se aplican si se está ejecutando en SQL Server, pero no si se está ejecutando en Se aplica a: Base de datos SQL de Azure. Realice lo siguiente: 1. Use SQL Server Management Studio (SSMS.exe) para conectarse a SQL Server. Cualquier herramienta similar a SSMS.exe también está bien. 2. Cree manualmente un directorio denominado C:data. El código de ejemplo de Transact-SQL espera que el directorio ya exista. 3. Ejecute el T-SQL corto para crear la base de datos y su grupo de archivos optimizados para memoria.
  • 6. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 6 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) Paso 2: crear tablas con optimización para memoria y un NCSProc. En este paso se crean tablas optimizadas para memoria y un procedimiento almacenado compilado de forma nativa (NCSProc). Realice lo siguiente: 1. Use SSMS.exe para conectarse a la nueva base de datos. 2. Ejecute el siguiente T-SQL en la base de datos.
  • 7. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 7 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
  • 8. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 8 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) PASO 3: EJECUTAR EL CÓDIGO Ahora se pueden ejecutar las consultas que mostrarán el rendimiento de las tablas optimizadas para memoria. Realice lo siguiente: 1. Use SSMS.exe para ejecutar el siguiente T-SQL en la base de datos. No haga caso de los datos de velocidad u otros datos de rendimiento que se generen durante esta primera ejecución. La primera ejecución garantiza la realización de varias operaciones que se efectúan una sola vez, como las asignaciones iniciales de memoria. 2. Vuelva a usar SSMS.exe para ejecutar el siguiente T-SQL en la base de datos.
  • 9. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 9 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II)
  • 10. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 10 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) A continuación, se muestran las estadísticas de tiempo de salida generadas por la segunda ejecución de prueba. CAJERO AUTOMATICO  Las operaciones en el cajero automático de un banco son operaciones del tipo OLTP, para cada solicitud: consulta de saldo, retiro de efectivo, etc. el sistema responde inmediatamente. El procesamiento de los pagos de la nómina de una empresa no es OLTP, por que el resultado de este proceso no se obtiene de forma inmediata para cada empleado si no por el contrario, la respuesta a este procesamiento es el conjunto completo de todos los cálculos para el pago de la nómina y tampoco es inmediato si no que se obtiene después de procesar a todos los empleados. RESERVACION DE UNA AEROLINEA  Cuando se hace una reservación en una aerolínea, la transacción se procesa y todas las bases de datos, tales como las referentes a los asientos ocupados y las cuentas por cobrar, se actualizan de inmediato.
  • 11. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 11 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) 2. RESUMEN Las cargas de trabajo de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) están compuestas generalmente por un gran número de transacciones rápidas y pequeñas que requieren tiempos de respuesta de sub-segundos. Las tasas de lectura/escritura a menudo son muy favorecidas para las funciones de entrada/salida (E/S) de lectura. Comprender y administrar el rendimiento de E/S del almacenamiento es crucial para las cargas de trabajo OLTP. El almacenamiento en unidades de estado sólido (SSD) de centro de datos proporciona tiempos de respuesta y rendimiento de E/S significativamente mejorados en comparación con sus homólogos de discos giratorios. Los tiempos de búsqueda cercanos a cero de los SSDs, y la falta de retardo rotacional reducen drásticamente los tiempos de respuesta y latencia. OLTP plantean demandas sostenidas en el entorno computacional, lo que implica que usted necesita un rendimiento constante para mantenerse al día. Las matrices de discos giratorios estándar pueden mostrar un rendimiento decreciente a medida que aumenta el consumo de disco, debido a la fragmentación y a las diferencias en las velocidades de acceso a diferentes áreas de los platos de disco.
  • 12. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 12 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) 3. SUMARY Online transaction processing (OLTP) workloads are generally composed of a large number of fast and small transactions that require sub-second response times. Reading / writing rates are often highly favored for reading input / output (I / O) functions. Understanding and managing storage I / O performance is crucial for OLTP workloads. Storage in solid state data center (SSD) drives provides significantly improved response and I / O performance compared to their rotating disk counterparts. The near-zero search times of the SSDs, and the lack of rotational delay drastically reduce response times and latency. OLTP pose sustained demands in the computational environment, which implies that you need constant performance to keep up. Standard rotary disk arrays can show decreasing performance as disk consumption increases, due to fragmentation and differences in access speeds to different areas of disk platters.
  • 13. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 13 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) 4. RECOMENDACIONES  Para utilizar los sistemas OLTP se requiere personal con experiencia para realizar consultas y accesos rápidos frente a la complejidad y sobrecarga de datos.  La seguridad se complica cuando se combina el análisis en línea con el proceso de transacciones en línea.  Se debe organizar los datos en estructuras simplificadas buscando la eficiencia de las consultas analíticas más que del proceso de transacciones.  Se debe configurar para soportar gran cantidad de operaciones de entrada y salida.  Mejorar la seguridad ya que está expuesto a sufrir ataques por los ciberdelincuentes. 5. CONCLUSIONES  Las aplicaciones OLTP fueron construidas desde los inicios de la Informática y siempre existirán y serán muy útiles pero las empresas grandes actualmente tienen tablas con muchos millones de filas y necesitan gran rapidez en las consultas, y esa rapidez no la pueden obtener con aplicaciones OLTP.  En este tipo de aplicaciones se borran, modifican datos en gran cantidad y rara vez se realizan consultas.  El impacto negativo contra los sistemas de OLTP lleva a conclusión de que un repositorio de datos es necesario para la organización. Se percibe el Data Harehouse como una solución deseada.  Complejidad de búsqueda cuando existe sobrecarga en la base de datos.  Muchas compañías han encontrado que el procesamiento de transacciones en línea (OLTP) las ayuda a proporcionar un servicio más rápido y eficiente -una forma de añadir valor a sus actividades ante los clientes.
  • 14. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 14 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) 6. APRECIACION DEL EQUIPO Yenny Isabel Cuello Moron, su apreciación es la siguiente Es un tipo de procesamiento que nos facilita y administra aplicaciones de transacciones en línea ya que nos permite realizar consultas y actualizaciones frecuentes, obteniendo resultados inmediatos a las necesidades de todos los usuarios de manera eficiente y rápida también es un apoyo importante para la toma de decisiones. Así como tiene sus privilegios y ventajas OLTP también nos presenta muchas dificultades y peligro en su seguridad ya que como su disponibilidad es hacia todo el mundo, como por ejemplo un cajero automático donde está disponible para todas las personas, en una Empresa es mucho más riesgoso ya que los sistemas que ofrecen a su base de datos hace mucho más susceptible a posibles intrusos y hackers. Yanina Bustamante Jibaja, su opinión es la siguiente La realización de este trabajo de investigación sobre OLTP nos hizo llegar a entender que con la evolución tecnológica que ha venido teniendo el mundo constantemente, los sistemas transaccionales son una parte esencial en el desarrollo de nuestras actividades diarias. Esto debido a que cualquier acción que estemos realizando sea esto: sacar dinero del banco, registrarse en la universidad, realizando alguna compra, etc., estamos realizando una transacción. Por tal motivo son uno de los aspectos trascendentales que ha tenido la globalización hoy en día, Además estos sistemas están en evolución aceleradamente , por lo tanto, hay que estar en constante aprendizaje y actualización, ya que, así como crecen el internet también crecerán los conocimientos . Un sistema OLTP se puede definir como una herramienta tecnológica capaz de soportar el procesamiento, administración y mantenimiento diario de transacciones generadas por los negocios de una compañía a nivel corporativo, para ofrecer altos niveles de disponibilidad, seguridad y confiabilidad.
  • 15. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 15 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) Cristhian Kayap, su opinión es la siguiente Desde mi punto de vista personal los sistemas OLTP deben ser altamente dinámicos. Como están continuamente sujetos a cambios, actualizaciones, nuevos datos y, en general, a todo tipo de transacciones que involucran acceso a la información, estos sistemas se convierten en Sistemas Non Stop, con un grado de disponibilidad de 24 horas, siete días a la semana, y deben soportar cientos y hasta miles de usuarios en forma simultánea, con tiempos de respuesta excelentes. Además de ser los sistemas soporte de las operaciones diarias de una compañía, los sistemas OLTP hoy día asumen un papel muy importante: proporcionar información confiable y precisa a las grandes bodegas de datos, que son la fuente principal para generar información de gestión. Vicente Alberca Rojas, su opinión es la siguiente Las transacciones en línea son importantes ya que nos brinda la posibilidad de realizar operaciones de una manera eficaz y eficiente. También nos permite manejar con facilidad dichos procesos para tener mayor facilidad de uso. Debemos tener en cuenta algo muy importante que algunos de sus inconvenientes en especial de seguridad, ya que existen personas mal intencionadas dedicadas a este tipo de negocio y que nos perjudicarían.
  • 16. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 16 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) 7. GLOSARIO DE TERMINOS 1. Concurrencia: Asegura que dos usuarios no pueden cambiar los mismos datos al mismo tiempo. 2. Archivo de programa: contiene las instrucciones para el procesamiento de datos. 3. Normalización: Es el proceso que se realiza sobre una base de datos con el fin de aumentar la integridad y disminuir la redundancia y las dependencias funcionales de la estructura de la BD. 4. Rollback: Fuerza que se deshaga la transacción en caso de haber un problema o querer abandonarla. Cierra la transacción. 5. Datawarehouse: Es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta. 6. Transacción: Es una interacción con una estructura de datos compleja, compuesta por varios procesos que se han de aplicar uno después del otro. 7. Ambiguo: Todo aquello, ya sea una conducta, una persona, una idea, un discurso, una imagen o incluso un sonido, que tiene doble sentido, que es incierto y da lugar a equívocos. 8. Servicio web: Un servicio web es una tecnología que utiliza un conjunto de protocolos y estándares que sirven para intercambiar datos entre aplicaciones. 9. Red: Malla de hilos, cuerdas, alambres, fibras sintéticas, etc.; tiene diferentes usos y funciones según el material empleado en su confección, su forma y su tamaño. 10. Dss: "Decision Support System", es decir, se refiere a los sistemas para el apoyo a la toma de decisiones. 11. Un entorno operacional: El entorno operacional es la denominación que engloba al sistema operativo, a su interfaz de usuario asociado y a algunas de las aplicaciones que suelen venir con este. 12. Concurrencia: Es una propiedad de los sistemas en la cual los procesos de un cómputo se hacen simultáneamente, y pueden interactuar entre ellos. 13. Actualización: Las actualizaciones son añadidos o modificaciones realizadas sobre los sistemas operativos o aplicaciones que tenemos instalados en nuestros dispositivos y cuya misión es mejorar tanto aspectos de funcionalidad como de seguridad. 14. Transacciones en línea: Es un tipo de procesamiento que facilita y administra aplicaciones transaccionales, usualmente para entrada de datos y recuperación y procesamiento de transacciones.
  • 17. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 17 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) 15. Confiabilidad: Se puede definir como la capacidad de un producto de realizar su función de la manera prevista. De otra forma, la confiabilidad se puede definir también como la probabilidad en que un producto realizará su función prevista sin incidentes por un período de tiempo especificado y bajo condiciones indicadas. 16. Sofisticado: Habla de la elegancia de un sistema distinción y poca naturalidad. 17. Optimización: Proporciona un método eficiente para encontrar una decisión óptima entre un gran número de decisiones posibles 18. Simplicidad: Consiste en sustraer lo que es obvio y añadir lo específico 19. Eficiencia: Se da cuando se utilizan menos recursos para lograr un mismo objetivo. al contrario, cuando se logran más objetivos con los mismos o menos recursos. 20. Previsiones: Prevenir futuros problemas que puedan ocurrir. 21. Anomalías: En primera instancia, cualquier decepción en el comportamiento del sistema la catalogamos como anomalía 22. Commit: Se refiere, en el contexto de la ciencia de la computación y la gestión de datos, a la idea de confirmar un conjunto de cambios provisionales de forma permanente. Un uso popular es al final de una transacción de base de datos. 23. Middleware: Es software que se sitúa entre un sistema operativo y las aplicaciones que se ejecutan en él. 24. Plataforma: Sistema que sirve como base para hacer funcionar determinados módulos de hardware o de software. 25. Arquitectura: La arquitectura se refiere a toda una estructura y a los detalles necesarios para que sea funcional, es decir, cubre sistemas informáticos, microprocesadores, circuitos y programas del sistema. 26. NCSProc: Procedimiento almacenado compilado de forma nativa. 27. Tablas optimizadas: Las tablas optimizadas para memoria son totalmente durables y, al igual que las transacciones en tablas basadas en disco (tradicionales), las transacciones en este tipo de tablas tienen todas las propiedades ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad). 28. Procedimiento Almacenado: Es un programa (o procedimiento) almacenado físicamente en una base de datos. Su implementación varía de un gestor de bases de datos a otro. La ventaja de un procedimiento almacenado es que al ser ejecutado, en respuesta a una petición de usuario, es ejecutado directamente en el motor de bases de datos, el cual usualmente corre en un servidor separado.
  • 18. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA AMAZÓNICA 18 Ing. Marco Aurelio Porro Chulli (Base de Datos II) 29. Transac-SQL: Es una extensión del SQL Microsoft junto son Sybase. Lo que conocemos a SQL como el lenguaje de búsqueda estructurado lo que viene hacer T- SQL es expander los estándares de SQL no incluyendo programación procedural, como algunas otras funciones para matemáticas, fechas, etc. 30. CICS: Customer Information Control System, es un gestor transaccional, o monitor de teleproceso, que se ejecuta principalmente en mainframes IBM con los sistemas operativos OS/390, z/OS o VSE. 8. LINKOGRAFIA  https://firebird21.wordpress.com/2013/04/27/aplicaciones-oltp-y-aplicaciones-olap/  https://www.informaticaparatunegocio.com/blog/introduccion-al-concepto-base-datos- multidimensional/  https://sites.google.com/site/proyectobasesdedatos2ii/home/bd-oltp  https://www.sinnexus.com/business_intelligence/olap_vs_oltp.aspx  http://www.evaluandosoftware.com/sistemas-oltp-procesamiento-administracion- mantenimiento-transacciones/  https://docs.microsoft.com/es-es/azure/sql-database/sql-database-in-memory-oltp- migration  https://www.youtube.com/watch?v=UHA9mm44X8Q  http://www.eltiempo.com/archivo/documento/MAM-747518  https://docs.microsoft.com/es-es/sql/relational-databases/in-memory- oltp/demonstration-performance-improvement-of-in-memory-oltp?view=sql-server- 2017