OLTP & OLAP in Hindi

OLTP & OLAP in Hindi

डेटाबेस की दुनिया में दो बहुत महत्वपूर्ण concepts है OLTP & OLAP, ये दोनों अलग-अलग काम के लिए बनाए गए है –

• OLTP – रोज़मर्रा के transactions के लिए
• OLAP – बड़े पैमाने के data analysis और reports के लिए

इस लेख में हम OLTP और OLAP को एकदम आसान और practical उदाहरणो के साथ समझेंगे।

OLTP क्या है? (OLTP in Hindi)

OLTP (Online Transaction Processing) वह सिस्टम है जो daily transactions यानी रोज़मर्रा के data operations को संभालता है। इसमें speed, accuracy और real-time processing सबसे ज़्यादा महत्वपूर्ण होते है।

OLTP कहाँ उपयोग होता है?

• ATM से पैसे निकालना
• Railway ticket book करना
• Online shopping करना
• Payment करना
• Bank balance check करना

ATM का example ले –

• कार्ड डालना
• PIN डालना
• Amount select करना
• पैसा withdraw

ये सभी OLTP system के अंदर आते हैं क्योंकि ये real-time में होते हैं और हर second important है।

OLTP की विशेषताएँ

• Real-time data processing
• केवल current (वर्तमान) data पर काम
• Data fast speed में store होता है
• Detailed और transactional data
• डेटा volatile होता है (बार-बार change होता है)
• डेटा normalized होता है
• Redundancy (फालतू data) नहीं होता

OLTP का मकसद है तेज़, भरोसेमंद और accurate transaction handling

OLAP क्या है? (OLAP in Hindi)

OLAP (Online Analytical Processing) वह सिस्टम है जो historical data पर काम करता है। इसका उपयोग analysis, reporting, trends और decision making के लिए किया जाता है।

OLAP का मकसद तेज़ transaction नही है इसका मकसद है deep analysis और बड़ी reports तैयार करना।

OLAP कहाँ उपयोग होता है?

• पिछले सालों के sales data का analysis
• Railway या airline booking trends
• Company का performance analysis
• Customer behavior study
• Business decision making

Example: पिछले 5 सालों के रेलवे reservation data से पता लगाना कि –

• किस route पर सबसे ज़्यादा भीड़ थी
• कौन सा season peak था
• Average travel time क्या था

ये सब OLAP का काम है।

OLAP की विशेषताएँ

• Historical data पर काम
• Multi-dimensional analysis (जैसे cube format)
• Data non-volatile होता है (बार-बार change नहीं होता)
• Data denormalized होता है
• बड़े पैमाने पर data redundancy होती है
• Reports, analytics और business intelligence में उपयोग

OLTP vs OLAP in Hindi

OLTP या OLAP कब उपयोग करें?

OLTP चाहिए जब –

• Real-time process हो
• Accuracy सबसे जरूरी हो
• Fast transaction चाहिए

OLAP चाहिए जब –

• Past data देखना हो
• Reports बनानी हों
• Trends और patterns निकालने हो

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46. डाटा माइनिंग क्या है?

निष्कर्ष

OLTP रोज़मर्रा की transactions का हीरो है। OLAP बड़े पैमाने पर data analysis का master है। दोनों एक दूसरे से बिल्कुल अलग है लेकिन modern data systems में दोनों equally important है।