1.1. Sistemas operacionais, analíticos e dados derivados
OLTP atende o usuário; OLAP responde ao analista; dado derivado é cópia recalculável do sistema de registro.
Resumo
- OLTP (operacional): muitas leituras/escritas pequenas por chave, baixa latência, usuário final.
- OLAP (analítico): varre milhões de linhas, agrega, consultas ad hoc de analistas e cientistas de dados.
- Data warehouse: cópia só leitura dos bancos OLTP via ETL/ELT. Data lake: arquivos brutos em object store.
- Sistema de registro (source of truth): a versão oficial do dado; vence em caso de divergência.
- Dado derivado: cache, índice, view materializada, modelo de ML. Pode ser recriado a partir da fonte.
Perguntas-chave
responda de cabeça, depois abraPor que não rodar relatórios pesados direto no banco OLTP?
Varreduras grandes competem com as transações dos usuários e derrubam a latência; o warehouse isola essa carga e usa layout otimizado para análise.
Qual a diferença entre ETL e ELT?
No ETL os dados são transformados antes de entrar no destino; no ELT são carregados brutos e transformados lá dentro (comum em warehouses na nuvem).
Como saber se um dado é derivado?
Se ele pode ser apagado e reconstruído rodando de novo o processamento sobre o sistema de registro, é derivado.
Exercícios de fixação
0/5 respondidas1.
Uma loja virtual registra pedidos e, toda noite, gera o ranking de produtos mais vendidos no ano. O ranking é:
2.
Qual padrão de acesso é típico de OLAP?
3.
O time de dados quer guardar logs, imagens e JSON brutos sem definir esquema, para decidir o uso depois. O que o livro chama disso?
4.
O índice de busca diz que um produto custa R$ 50; o banco de pedidos diz R$ 45. Em quem confiar?
5.
Por que separar warehouse de OLTP mesmo quando os dados são os mesmos?