¿Qué es el procesamiento de transacciones en línea (OLTP)?

OLTP, o procesamiento de transacciones en línea, es un tipo de procesamiento de datos que puede manejar de manera eficiente un gran número de transacciones cortas y rápidas con baja latencia. En esencia, OLTP está diseñado para almacenar y recuperar datos rápidamente. Se centra en las cargas operativas esenciales del día a día, que normalmente implican transacciones como insertar, actualizar o eliminar pequeñas cantidades de datos. Los ejemplos incluyen registrar un depósito bancario, reservar un boleto de avión o procesar una compra en línea.

Características clave de los sistemas OLTP

OLTP está optimizado para velocidad, confiabilidad y concurrencia, lo que garantiza que muchos usuarios puedan realizar transacciones simultáneamente sin errores ni conflictos de datos, y que las organizaciones puedan acceder a la información en cualquier momento.

Estos sistemas deben mantener la precisión y la coherencia de los datos en grandes volúmenes de transacciones comerciales en tiempo real. Los sistemas OLTP típicamente dependen de bases de datos relacionales que aplican propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) para asegurar que solo se almacenen transacciones válidas y completas para mantener la integridad de los datos. Los sistemas OLTP también utilizan restricciones, desencadenantes, controles de validación y reglas de integridad referencial para salvaguardar la integridad de los datos y proporcionar una base estable para la toma de decisiones organizacionales. Los motores OLTP modernos también pueden usar almacenes de documentos o de clave-valor distribuidos según los requisitos.

El control de la concurrencia, que garantiza que varios usuarios puedan acceder y modificar datos al mismo tiempo, en el orden correcto, sin conflictos ni anomalías en los datos, también es clave para OLTP. Los sistemas utilizan algoritmos de bloqueo para garantizar que no haya dos usuarios que puedan modificar los mismos datos simultáneamente y que todas las transacciones se realicen en el orden correcto. El control efectivo de concurrencia permite que los sistemas OLTP ofrezcan alta disponibilidad, capacidad de respuesta y confiabilidad, incluso bajo cargas pesadas de transacciones.

Los sistemas OLTP deben trabajar con un alto rendimiento, lo que significa que pueden gestionar un gran volumen de transacciones de forma rápida y eficiente. Al mismo tiempo, también deben tener una baja latencia, o una demora mínima en el procesamiento, para evitar ralentizaciones, ya que el sistema procesa un gran volumen de operaciones comerciales simultáneas en tiempo real.

Componentes principales

OLTP se basa en una serie de componentes que trabajan juntos para facilitar un procesamiento de transacciones rápido, preciso y escalable para aplicaciones empresariales críticas para la misión. Estos incluyen los siguientes:

• Base de datos: OLTP normalmente se basa en bases de datos relacionales que están diseñadas para proporcionar un rendimiento rápido. Garantizan la concurrencia y el cumplimiento de ACID para que los datos sean precisos, estén siempre disponibles y sean fácilmente accesibles. Las bases de datos relacionales organizan los datos en tablas interrelacionadas y cada pieza de información se almacena solo una vez. Esto evita la redundancia y ayuda a procesar pequeñas actualizaciones frecuentes de manera eficiente. Los datos se pueden usar en cualquier aplicación, lo que garantiza una única fuente de verdad.
• Motor de consultas: este se encuentra sobre la base de datos, que gestiona la ejecución de operaciones en cumplimiento con los principios ACID. Coordina tareas como el registro de transacciones, el control de concurrencia y las operaciones de confirmación o reversión.
• Infraestructura de apoyo: incluye servidores de aplicaciones, middleware, interfaces de red y sistemas de almacenamiento que facilitan la comunicación, el acceso a los datos y la optimización del rendimiento.

Flujo típico de transacciones

OLTP ejecuta transacciones mediante varios pasos diseñados para procesar miles de transacciones por segundo, a la vez que preserva la integridad y la confianza del usuario.

1. Ingreso de datos: un usuario inicia una acción, como una compra, un pago o una actualización, a través de una aplicación de un cliente, lo que genera una solicitud de transacción.
2. Transmisión de la solicitud de transacción: la solicitud se envía al servidor de aplicaciones, que aplica la lógica empresarial para determinar las operaciones de la base de datos.
3. Procesamiento de transacciones: el servidor ejecuta operaciones (insertar, actualizar, eliminar o seleccionar) en la base de datos OLTP.
4. Commit o rollback: si todas las operaciones tienen éxito, el sistema conseguirá la transacción y guardará permanentemente los cambios. Si falla algún paso, el sistema revierte todas las acciones para restaurar el estado anterior de la base de datos. Una vez comprometidos, los cambios son duraderos.
5. Salida y registro: el sistema envía una confirmación al usuario (p. ej.: en forma de recibo o mensaje) y registra la transacción en los registros.
6. Procesamiento de datos posterior: los registros y tablas de transacciones sirven como fuente para los procesos posteriores de datos, como los procesos de extracción, transformación y carga (ETL). Estos transfieren datos del sistema OLTP a plataformas analíticas o de procesamiento, como almacenes de datos, data lakes y sistemas de transmisión en tiempo real para aplicaciones de reportes, análisis o aprendizaje automático.

Consideraciones de rendimiento

El alto rendimiento es fundamental para que OLTP ofrezca la velocidad y la estabilidad que los usuarios esperan en las transacciones esenciales. Se utilizan varias técnicas diferentes para optimizar el rendimiento del sistema OLTP. Estas estrategias incluyen:

• Indexación: esto permite al sistema encontrar rápidamente registros para acelerar la recuperación de datos.
• Partición: divide las tablas grandes en partes más pequeñas para mejorar el rendimiento, la escalabilidad y la facilidad de gestión.
• Agrupación de conexiones: mejora la eficiencia al reutilizar las conexiones de base de datos existentes en lugar de crear otras nuevas.
• Almacenamiento en caché: en esta técnica, los datos a los que se accede con frecuencia se almacenan temporalmente en la memoria para acelerar las operaciones.
• Escalabilidad: se utilizan estrategias como la escalabilidad vertical (agregar más recursos físicos como CPU, RAM o almacenamiento más rápido) o la escalabilidad horizontal (distribuir la carga de trabajo entre varias máquinas) para gestionar el aumento del volumen de transacciones.

Estos métodos se utilizan para garantizar que las bases de datos OLTP ofrezcan fiabilidad y tiempos de respuesta de pocos milisegundos, incluso cuando los volúmenes de transacciones son elevados. Esto asegura que los usuarios obtengan un rendimiento rápido y fluido, y que las organizaciones puedan escalar según la demanda cuando sea necesario, mientras se mantienen los costos bajos.

Ejemplos del mundo real de OLTP

La OLTP es fundamental para una variedad de funciones clave del negocio en distintos sectores. Los ejemplos incluyen:

• Procesamiento de pedidos de comercio electrónico
• Transacciones bancarias como retiradas de efectivo en cajeros automáticos y transferencias de fondos.
• Procesamiento de pagos electrónicos
• Servicios financieros como el trading en el mercado.
• Reservas en línea de boletos y reservaciones.
• Interacciones de servicio al cliente
• Almacenamiento de sesión/estado para agentes conversacionales de IA o chatbots
• Mantenimiento de registros médicos.
• Mantenimiento de fabricación.
• Seguimiento del estado del dispositivo o del IoT.

OLTP en el ecosistema de datos

Los sistemas OLTP son la capa de primera línea del ecosistema de datos para gestionar y capturar las operaciones diarias del negocio en tiempo real. Las bases de datos OLTP almacenan datos actuales y granulares generados por estas transacciones. Posteriormente, estos datos se extraen, transforman y cargan en sistemas downstream como lagos de datos, almacenes de datos o plataformas analíticas, donde se agregan y analizan para apoyar la toma de decisiones.

OLTP vs. OLAP

Muchas empresas utilizan OLTP junto con el procesamiento analítico en línea (OLAP). Ambos sistemas son esenciales para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos, pero están diseñados para diferentes tipos de tareas y tienen funciones distintas. Mientras que OLTP se centra en almacenar y actualizar datos transaccionales de forma eficiente y fiable en tiempo real para operaciones en tiempo real, OLAP combina y agrupa datos para que puedan analizar desde diferentes perspectivas y obtener información sobre datos.

Cómo se complementan el OLTP y el OLAP

Las organizaciones suelen utilizar tanto el procesamiento de datos OLAP como OLTP para obtener una inteligencia empresarial completa. OLTP está diseñado para transacciones en vivo y actualizaciones en tiempo real para cargas de trabajo como procesamiento de pedidos, actualización de inventario o administración de cuentas de clientes. OLAP soporta información histórica o agregada de datos, incluidas las tareas como reportes, identificación de tendencias y análisis complejo de datos. Los sistemas OLAP pueden utilizar datos de origen procedentes de múltiples sistemas OLTP para realizar análisis más complejos.

Patrones de carga de trabajo

El procesamiento de transacciones en línea (OLTP) está diseñado para cargas de trabajo con un alto volumen de escrituras, que se entran en manejar un gran volumen de transacciones pequeñas y concurrentes mientras mantiene la velocidad y la integridad de los datos. Por el contrario, los sistemas OLAP están diseñados para operaciones con un uso intensivo de lectura, como la agregación y el análisis. Están optimizadas para permitir a los usuarios realizar consultas complejas de forma rápida y eficiente en grandes volúmenes de datos, en lugar de modificar los datos.

Selección y optimización de soluciones OLTP

Al seleccionar una solución OLTP, las organizaciones deben analizar qué tan bien el sistema satisface sus necesidades operativas únicas, incluidos los aspectos como el tipo y volumen de la transacción, la estructura de datos, los requisitos de rendimiento, la escalabilidad y las necesidades de respuesta en tiempo real. La solución adecuada se ajustará a la estrategia de datos a largo plazo, los casos de uso y los recursos de la organización.

Criterios de evaluación.

Un factor clave a la hora de seleccionar una solución OLTP es elegir entre bases de datos SQL y NoSQL. Las bases de datos SQL, como Postgres (el estándar de código abierto líder para bases de datos), MySQL u Oracle, se destacan por su estricto cumplimiento de ACID, lo que garantiza la integridad de los datos. También ofrecen fiabilidad transaccional y consultas complejas para datos estructurados. Las bases de datos NoSQL ofrecen mayor escalabilidad, velocidad y flexibilidad para datos no estructurados.

Otros criterios clave de evaluación de soluciones OLTP incluyen:

• Escalabilidad: el sistema debe tener la capacidad de ampliarse o reducirse al instante para gestionar volúmenes de transacciones variables con cargas de trabajo simultáneas.
• Consistencia: la solución debería ser capaz de mantener la consistencia sin sacrificar el rendimiento.
• Aptitud para cargas de trabajo críticas para la misión: la solución debe soportar funciones esenciales. Por ejemplo, en áreas como el comercio electrónico, la atención médica o los sistemas financieros, la precisión transaccional y el tiempo de actividad son críticos para las operaciones.
• Seguridad: una seguridad sólida es esencial para proteger los datos confidenciales de las transacciones de los clientes.
• Costo: las organizaciones deben tener en cuenta el costo total de propiedad, como el licenciamiento, la infraestructura y la administración.
• Integración: en las arquitecturas tradicionales, las bases de datos operativas y los sistemas analíticos están completamente aislados. La arquitectura Lakebase integra de forma nativa las bases de datos OLTP en el lakehouse para simplificar los flujos de trabajo operativos de datos.

Consejos de optimización

Para optimizar los sistemas OLTP, los equipos deben centrarse en maximizar la eficiencia, la capacidad de respuesta y la integridad de los datos. Se pueden utilizar varias estrategias para lograrlo, entre ellas:

• Pequeñas transacciones: mantener las transacciones pequeñas y rápidas minimiza la cantidad de datos bloqueados en un momento dado y reduce el conflicto entre usuarios concurrentes.
• Ajuste de índices: los índices bien diseñados pueden acelerar significativamente el rendimiento de las consultas.
• Almacenamiento en caché: almacenar los datos a los que se accede con frecuencia en la memoria puede reducir los tiempos de respuesta de las consultas.
• Réplicas de lectura: estas distribuyen aún más las cargas de consulta sin ralentizar el rendimiento transaccional.
• Equilibrio de cargas: la distribución de cargas de trabajo entre múltiples servidores evita cuellos de botella para que las consultas se puedan procesar rápidamente.

Conclusión

OLTP es la columna vertebral del procesamiento de datos operacionales, lo que facilita las transacciones de misión crítica y captura los datos de esas transacciones para alimentar más análisis e información. Comprender el papel de los sistemas OLTP y sus características principales es fundamental para las organizaciones que buscan optimizar los sistemas para sus cargas de trabajo específicas y sacar el máximo partido a sus datos.

Integración de OLTP en Databricks

Lakebase es un motor de base de datos OLTP Postgres totalmente gestionado, integrado directamente en la plataforma de inteligencia de datos Databricks. Lakebase lleva OLTP al lakehouse con capacidades como autoescalado sin servidor, escalado a cero, ramificación de base de datos y restauración instantánea, todo mientras mantiene la compatibilidad con las herramientas estándar de Postgres y el soporte para extensiones de Postgres. Los casos de uso típicos incluyen:

• Construir aplicaciones independientes que requieren almacenamiento operativo rápido y fiable.
• Servir datos analíticos desde el lakehouse directamente a una aplicación sin necesidad de canalizaciones adicionales.
• Incorporar funciones y modelos en una aplicación para usos como recomendaciones de productos o segmentación de clientes.
• Mantener el estado de sesión y aplicación para chatbots conversacionales y aplicaciones de agentes.

El uso de una base de datos OLTP integrada de forma nativa con la plataforma Databricks reduce la complejidad de las aplicaciones, simplifica la gestión y amplía las capacidades de IA al unificar los datos operativos, los análisis, la IA, las aplicaciones y la gobernanza en una única plataforma.