Traitement des transactions en ligne

Le traitement des transactions en ligne ( OLTP ) est un type de système de base de données utilisé dans les applications orientées transactionnelles, telles que de nombreux systèmes opérationnels. « En ligne » fait référence au fait que ces systèmes sont censés répondre aux demandes des utilisateurs et les traiter en temps réel (traiter les transactions). Le terme est contrasté avec le traitement analytique en ligne (OLAP) qui se concentre plutôt sur l'analyse des données (par exemple les systèmes de planification et de gestion ).

Le terme « transaction » peut avoir deux significations différentes, toutes deux pouvant s'appliquer : dans le domaine des ordinateurs ou des transactions de bases de données , il désigne un changement atomique d'état, tandis que dans le domaine des affaires ou de la finance, le terme désigne généralement un échange d'entités économiques (tel qu'utilisé, par exemple, par le Transaction Processing Performance Council ou les transactions commerciales . ) OLTP peut utiliser des transactions du premier type pour enregistrer des transactions du second.

L'OLTP est généralement comparé au traitement analytique en ligne (OLAP), qui se caractérise généralement par des requêtes beaucoup plus complexes, dans un volume plus petit, à des fins de veille économique ou de reporting plutôt que de traitement de transactions. Alors que les systèmes OLTP traitent tous les types de requêtes (lecture, insertion, mise à jour et suppression), l'OLAP est généralement optimisé pour la lecture seule et peut même ne pas prendre en charge d'autres types de requêtes. L'OLTP fonctionne également différemment du traitement par lots et du calcul en grille .

De plus, l'OLTP est souvent comparé au traitement d'événements en ligne (OLEP), qui est basé sur des journaux d'événements distribués pour offrir une forte cohérence dans les systèmes hétérogènes à grande échelle. Alors que l'OLTP est associé à des transactions atomiques courtes, l'OLEP permet des modèles de distribution plus flexibles et une plus grande évolutivité, mais avec une latence accrue et sans limite supérieure garantie pour le temps de traitement.

Le terme OLTP a également été utilisé pour désigner un traitement dans lequel le système répond immédiatement aux demandes des utilisateurs. Un distributeur automatique de billets (GAB) pour une banque est un exemple d'application de traitement de transactions commerciales. Les applications de traitement de transactions en ligne ont un débit élevé et nécessitent des insertions ou des mises à jour intensives dans la gestion de bases de données. Ces applications sont utilisées simultanément par des centaines d'utilisateurs. Les objectifs clés des applications OLTP sont la disponibilité, la rapidité, la concurrence et la récupérabilité ( durabilité ). La réduction des traces papier et la prévision plus rapide et plus précise des revenus et des dépenses sont deux exemples de la façon dont l'OLTP simplifie les choses pour les entreprises. Cependant, comme de nombreuses solutions informatiques en ligne modernes, certains systèmes nécessitent une maintenance hors ligne, ce qui affecte encore plus l'analyse coûts-avantages d'un système de traitement des transactions en ligne.

Un système OLTP est un système de traitement de données accessible dans les entreprises d'aujourd'hui. Parmi les exemples de systèmes OLTP, on peut citer les systèmes de saisie de commandes, de vente au détail et de transactions financières. Les systèmes de traitement des transactions en ligne nécessitent de plus en plus la prise en charge de transactions qui s'étendent sur un réseau et peuvent inclure plusieurs entreprises. Pour cette raison, les logiciels modernes de traitement des transactions en ligne utilisent des logiciels de traitement et de courtage client ou serveur qui permettent aux transactions de s'exécuter sur différentes plates-formes informatiques d'un réseau.

Dans les applications de grande taille, l'efficacité de l'OLTP peut dépendre d'un logiciel de gestion des transactions sophistiqué (tel qu'IBM CICS ) et/ou de tactiques d'optimisation de la base de données pour faciliter le traitement d'un grand nombre de mises à jour simultanées d'une base de données orientée OLTP.

Pour les systèmes de bases de données décentralisés encore plus exigeants, les programmes de courtage OLTP peuvent distribuer le traitement des transactions entre plusieurs ordinateurs d'un réseau . OLTP est souvent intégré dans l'architecture orientée services (SOA) et les services Web .

Le traitement des transactions en ligne (OLTP) implique la collecte d'informations d'entrée, le traitement des données et la mise à jour des données existantes pour refléter les informations collectées et traitées. À l'heure actuelle, la plupart des organisations utilisent un système de gestion de base de données pour prendre en charge l'OLTP. L'OLTP est exécuté dans un système client-serveur.

Le processus de transaction en ligne concerne la concurrence et l'atomicité. Les contrôles de concurrence garantissent que deux utilisateurs accédant aux mêmes données dans le système de base de données ne pourront pas modifier ces données ou que l'utilisateur devra attendre que l'autre utilisateur ait terminé le traitement avant de modifier cette donnée. Les contrôles d'atomicité garantissent que toutes les étapes d'une transaction sont exécutées avec succès en tant que groupe. Autrement dit, si l'une des étapes entre les transactions échoue, toutes les autres étapes doivent également échouer.

Pour créer un système OLTP, un concepteur doit savoir que le grand nombre d'utilisateurs simultanés n'interfère pas avec les performances du système. Pour augmenter les performances d'un système OLTP, un concepteur doit éviter une utilisation excessive d'index et de clusters.

Les éléments suivants sont essentiels pour les performances des systèmes OLTP :

• Segments de restauration : les segments de restauration sont les parties de la base de données qui enregistrent les actions des transactions dans le cas où une transaction est annulée. Les segments de restauration assurent la cohérence de lecture, la restauration des transactions et la récupération de la base de données.
• Clusters : un cluster est un schéma qui contient une ou plusieurs tables ayant une ou plusieurs colonnes en commun. Le regroupement de tables dans une base de données améliore les performances des opérations de jointure .
• Transactions discrètes : une transaction discrète diffère toute modification des données jusqu'à ce que la transaction soit validée. Elle peut améliorer les performances des transactions courtes et non distribuées.
• Taille du bloc : la taille du bloc de données doit être un multiple de la taille du bloc du système d'exploitation dans la limite maximale pour éviter les E/S inutiles.
• Taille du cache tampon : les instructions SQL doivent être réglées pour utiliser le cache tampon de la base de données afin d'éviter une consommation inutile de ressources.
• Allocation dynamique d'espace aux tables et segments de restauration
• Moniteurs de traitement des transactions et serveur multithread : un moniteur de traitement des transactions est utilisé pour la coordination des services. Il est semblable à un système d'exploitation et effectue la coordination à un niveau de granularité élevé et peut s'étendre sur plusieurs périphériques informatiques.
• Partition (base de données) : l'utilisation de partitions augmente les performances des sites qui ont des transactions régulières tout en maintenant la disponibilité et la sécurité.
• Réglage de la base de données : grâce au réglage de la base de données, un système OLTP peut maximiser ses performances aussi efficacement et rapidement que possible.