OLTPとOLAPデータモデルの違いと設計のポイント
OLTP（Online Transaction Processing）とOLAP（Online Analytical Processing）は、データベースの利用目的によって異なる2つの代表的なデータ処理モデルである。それぞれの用途、特徴、設計思想の違いを理解し、適切なデータモデリングを行うことが、システムの性能とビジネス成果を大きく左右する。
1. OLTPとは？
OLTPは日々の業務で発生するトランザクション処理（登録・更新・削除など）を高速に処理するシステムを指す。
- 主な用途：注文処理、顧客管理、在庫管理、POSなど
特徴：
例：ある小売チェーンでは、各店舗のPOSレジがリアルタイムで売上を記録し、在庫を更新する仕組みをOLTPで実現。処理時間は1トランザクションあたり0.1秒以内。
2. OLAPとは？
OLAPは蓄積された大量データに対する集計・分析処理を目的としたモデルである。
- 主な用途：売上分析、傾向分析、KPIダッシュボード、BIレポート
特徴：
例：同じ小売チェーンでは、月次の売上レポートをOLAP用データマートで作成。全店舗・商品カテゴリを横断した集計が可能で、1回のクエリで1000万件以上のデータを処理する。
3. モデリングの設計思想の違い
| 比較項目 | OLTPモデル | OLAPモデル |
|---|---|---|
| 目的 | 業務トランザクション処理 | データ分析と可視化 |
| データ構造 | 正規化 | 非正規化（スター型、スノーフレーク型） |
| 更新頻度 | 高い（頻繁な書き込み） | 低い（主に読み込み） |
| ユーザー | 業務担当者、システム | アナリスト、経営層 |
| トランザクション | ACID | BASEまたはバッチ同期 |
4. ハイブリッドな設計とETLの役割
実際のシステムでは、OLTPとOLAPは独立して存在するのではなく、ETL（Extract, Transform, Load）プロセスを介して相互連携する。
ETLの流れ：
- OLTPで収集されたデータを定期的に抽出（Extract）
- 集計・正規化解除・クレンジングなどを実施（Transform）
- データウェアハウスやデータマートに格納（Load）
あるECサイトでは、OLTPの注文データを1時間ごとにバッチ処理でOLAP環境へ反映。これにより、リアルタイム性と分析性を両立している。
5. よくある失敗と注意点
- OLTPに集計系クエリを混在させ、処理遅延が発生
- OLAPに正規化しすぎた構造を適用し、分析が困難に
- ETL処理が重くなり、分析環境の更新が遅延
まとめ
OLTPとOLAPは役割も設計方針も明確に異なるが、ビジネスを支える情報基盤としては両輪である。リアルタイムに信頼できるデータを記録し（OLTP）、それを活用して未来の意思決定を導く（OLAP）——そのためには、目的に応じた適切なデータモデリングとアーキテクチャ設計が欠かせない。
そして最も重要なのは、現場での使われ方を想像しながら設計すること。データモデルは技術でありながら、最終的には「人の行動」を支える構造であるべきなのだ。
