Entenda por que misturar cargas transacionais (OLTP) e analíticas (OLAP) no mesmo banco pode deixar apps lentos, aumentar custos e complicar operações — e o que fazer em vez disso.
Quando as pessoas dizem “OLTP” e “OLAP”, estão falando de duas maneiras bem diferentes de usar um banco de dados.
OLTP (Online Transaction Processing) é a carga por trás das ações do dia a dia que precisam ser rápidas e corretas sempre. Pense: “salvar essa mudança agora.”
Tarefas típicas de OLTP incluem criar um pedido, atualizar inventário, registrar um pagamento ou alterar o endereço de um cliente. Essas operações geralmente são pequenas (poujas linhas), frequentes e precisam responder em milissegundos porque uma pessoa ou outro sistema está esperando.
OLAP (Online Analytical Processing) é a carga usada para entender o que aconteceu e por quê. Pense: “varrer muitos dados e sumarizá-los.”
Tarefas típicas de OLAP incluem dashboards, relatórios de tendência, análise de coortes, forecasting e perguntas do tipo “fatiar e cortar”, como: “Como a receita mudou por região e categoria de produto nos últimos 18 meses?” Essas consultas frequentemente leem muitas linhas, fazem agregações pesadas e podem rodar por segundos (ou minutos) sem estarem “erradas”.
A ideia principal é simples: OLTP otimiza para escritas rápidas e consistentes e leituras pequenas, enquanto OLAP otimiza para leituras grandes e cálculos complexos. Como os objetivos diferem, as melhores configurações do banco, índices, layout de armazenamento e abordagem de escala costumam diferir também.
Também repare na palavra: raramente, não nunca. Algumas equipes pequenas conseguem compartilhar um banco por algum tempo, especialmente com volume modesto de dados e disciplina de query. Seções posteriores cobrem o que quebra primeiro, padrões comuns de separação e como mover relatórios da produção com segurança.
OLTP e OLAP podem ambos “usar SQL”, mas são otimizados para trabalhos distintos — e isso aparece no que cada um considera sucesso.
Sistemas OLTP (transacionais) alimentam operações do dia a dia: fluxos de checkout, atualizações de conta, reservas, ferramentas de suporte. As prioridades são simples:
O sucesso costuma ser medido por métricas de latência como p95/p99, taxa de erro e comportamento sob pico de concorrência.
Sistemas OLAP (analíticos) respondem perguntas como “O que mudou neste trimestre?” ou “Qual segmento churnou após o novo preço?” Essas consultas frequentemente:
Sucesso aqui é mais sobre throughput de consultas, tempo-para-insight e a capacidade de rodar queries complexas sem afinar cada relatório manualmente.
Quando você força ambas as cargas em um único banco, está pedindo para ele ser ótimo simultaneamente em transações pequenas e de alto volume e em grandes varreduras exploratórias. O resultado costuma ser um compromisso: OLTP ganha latência imprevisível, OLAP é restringido para proteger a produção, e as equipes brigam sobre quais consultas são “permitidas”. Objetivos separados merecem métricas de sucesso separadas — e geralmente sistemas separados.
Quando OLTP (as transações do seu app) e OLAP (relatórios e análises) rodam no mesmo banco, disputam pelos mesmos recursos finitos. O resultado não é só “relatórios mais lentos”. Frequentemente são checkouts mais lentos, logins travados e instabilidades imprevisíveis do app.
Consultas analíticas tendem a ser longas e pesadas: joins em tabelas grandes, agregações, ordenações e agrupamentos. Podem monopolizar núcleos de CPU e, tão importante quanto, memória para hash joins e buffers de ordenação.
Enquanto isso, consultas transacionais são pequenas e sensíveis à latência. Se a CPU estiver saturada ou a pressão de memória for alta, essas consultas pequenas começam a esperar pelas grandes — mesmo que cada transação só precise de alguns milissegundos de trabalho real.
Analytics costuma disparar varreduras de tabela e ler muitas páginas sequencialmente. OLTP faz o oposto: muitas leituras aleatórias pequenas mais escritas constantes em índices e logs.
Junte-os e o subsistema de armazenamento precisa lidar com padrões de acesso incompatíveis. Caches que ajudavam o OLTP podem ser “lavados” por varreduras analíticas, e a latência de escrita pode disparar quando o disco está ocupado transmitindo dados para relatórios.
Alguns analistas executando consultas amplas podem prender conexões por minutos. Se sua aplicação usa um pool de tamanho fixo, as requisições se enfileiram esperando por uma conexão livre. Esse efeito de enfileiramento pode fazer um sistema saudável parecer quebrado: a latência média pode estar aceitável, mas as caudas (p95/p99) ficam dolorosas.
Externamente, isso aparece como timeouts, fluxos de checkout lentos, resultados de busca demorados e comportamento instável — muitas vezes “só durante relatórios” ou “só no fim do mês”. A equipe de app vê erros; a equipe de analytics vê queries lentas; o problema real é a contenção compartilhada por baixo.
OLTP (Online Transaction Processing) lida com operações do dia a dia como criar pedidos, atualizar inventário e registrar pagamentos. Prioriza baixa latência, alta concorrência e correção.
OLAP (Online Analytical Processing) responde a perguntas de negócio via grandes varreduras e agregações (dashboards, tendências, coortes). Prioriza throughput, consultas flexíveis e sumarização rápida em vez de respostas em milissegundos.
Porque as cargas competem pelos mesmos recursos:
O resultado costuma ser latência imprevisível nos p95/p99 das ações críticas do usuário.
Geralmente não. Indexar demais para deixar dashboards rápidos costuma sair pela culatra porque:
Para analytics, normalmente é mais eficaz usar em um sistema orientado a OLAP.
MVCC ajuda leitores e escritores a não bloquearem uns aos outros, mas não torna cargas mistas “gratis”. Problemas práticos incluem:
Portanto, mesmo sem bloqueios óbvios, analytics pesado pode degradar o desempenho ao longo do tempo.
Você costuma ver sinais como:
Se o sistema fica “lentamente aleatório” durante atualizações de dashboards, isso é um cheiro clássico de workload misturado.
Uma réplica de leitura costuma ser o primeiro passo:
É uma boa ponte quando o volume é modesto e “minutos de atraso” são aceitáveis.
Um data warehouse é melhor quando você precisa de:
Geralmente exige um modelo amigável para analytics (frequentemente star/snowflake) e um pipeline para carregar dados.
CDC (Change Data Capture) captura inserts/updates/deletes do banco OLTP (frequentemente via log) e os envia para analytics.
Ajuda porque:
O trade-off é ter mais componentes e necessidade de tratar cuidadosamente mudanças de schema e ordenação.
Escolha com base em quão frequentemente a lógica de negócio muda e no que você quer armazenar:
Abordagem prática: comece com ELT para rapidez e, à medida que métricas críticas se estabilizam, adicione governança (testes, modelos curados).
Sim—temporariamente—se você mantiver o analytics realmente leve e aplicar guardrails:
Para quando deixa de ser aceitável: relatórios causarem picos de latência regulares, exaustão de pool ou incidentes de produção.
