[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-oltp::ru":3,"gloss-cluster-oltp::ru":23,"gloss-next-oltp::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"oltp","data-infra","OLTP (обработка транзакций в реальном времени)","OLTP описывает нагрузку базы данных за вашим живым приложением: множество коротких параллельных транзакций — регистрации, заказы, правки профиля, лайки. Каждая читает или пишет несколько строк и должна завершаться за миллисекунды. Здесь важнее корректность и параллелизм, чем перемалывание огромных датасетов, поэтому OLTP-базы опираются на гарантии ACID, индексы для быстрых точечных выборок и строковое хранение.\n\nБольшинство SaaS-продуктов работают на OLTP-базе: Postgres, MySQL или их управляемом аналоге. Она оптимизирована ровно под тот трафик, что генерируют ваши пользователи, — частые мелкие операции со строгой согласованностью.\n\nКлючевое — контраст с OLAP (аналитикой). OLTP плохо сканирует и агрегирует миллионы строк; OLAP плохо справляется с частыми записями одиночных строк. Смешивать их в одной базе — классическая ошибка масштабирования: тяжёлый отчёт может заблокировать таблицы и застопорить оформление заказа. По мере роста оставляйте OLTP приложению, а аналитику выносите в отдельное хранилище через репликацию или CDC. Проектируйте индексы под реальные запросы и держите транзакции короткими, чтобы избежать блокировок.","OLTP — нагрузка живого приложения: множество коротких параллельных транзакций (регистрации, заказы, правки), каждая на пару строк и за миллисекунды.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"acid","ACID",{"slug":15,"name":16},"database-migration","Миграция базы данных",{"slug":18,"name":19},"olap","OLAP (аналитическая обработка данных)",{"slug":21,"name":22},"postgresql","PostgreSQL",[24,26,29,32,35,39,42,45,48,51,55,58],{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":25},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":27,"category":5,"name":28,"updated_at":25},"ann-search","ANN-поиск (приближённый поиск ближайших соседей)",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":25},"backpressure","Обратное давление (backpressure)",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":25},"batch-processing","Пакетная обработка (Batch Processing)",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":25},"cache","Кэш (Cache)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":25},"cap-theorem","Теорема CAP (CAP theorem)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":25},"change-data-capture","Захват изменений данных (CDC)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":25},"chroma","Chroma",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":54},"chunk-overlap","Перекрытие фрагментов","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":25},"columnar-storage","Колоночное хранение",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":25},"connection-pooling","Пулинг соединений (Connection Pooling)"]