OLTP和OLAP
联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)
联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)1.概述当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
2.什么是联机事务处理(OLTP)联机事务处理系统(OLTP),也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。
这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据，及时地回答。
也称为实时系统(Real time System)。
衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)，即用户在终端上送入数据之后，到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。
OLTP数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。
OLTP数据库通常具有以下特征：1.支持大量并发用户定期添加和修改数据；2.反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录；3.包含大量数据，其中包括用于验证事务的大量数据；4.具有复杂的结构；5.可以进行优化以对事务活动做出响应；6.提供用于支持单位日常运营的技术基础结构；7.个别事务能够很快地完成，并且只需访问相对较少的数据。
OLTP 系统旨在处理同时输入的成百上千的事务。
OLTP系统中的数据主要被组织为支持如下事务：1.记录来自销售点终端或通过网站输入的订单；2.当库存量降到指定级别时，订购更多的货物；3.在制造厂中将零部件组装为成品时对零部件进行跟踪；4.记录雇员数据。
通常在数据库系统中，事务是工作的离散单位。
例如，一个数据库事务可以是修改一个用户的帐户平衡或库存项的写操作。
OLTP与OLAP数据库的区别与应用场景
OLTP与OLAP数据库的区别与应用场景随着数据处理技术的不断发展，OLTP和OLAP数据库成为了目前应用广泛的两种不同类型的数据库系统，分别用于在线事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
OLTP和OLAP数据库有着不同的基本架构和应用场景，本文将深入探讨这两种数据库之间的区别和适用场景。
一、OLTP数据库在线事务处理（OLTP）数据库是一种用于处理各种业务数据的数据处理系统。
它主要是用于记录以及管理组织内部的各种业务交易操作，例如订单、存货、工资、销售数据等。
OLTP数据库设计的目标是高吞吐量，将数据更快地存储到到底层的硬件设施中以确保客户端的操作可以获得尽可能快的反馈时间。
OLTP数据库常规采用高效的SQL数据库系统，运行各种在线交易，比如，ATM自动提款机上的每笔交易，银行转账，订单和在线预订系统等“短期”交易。
这些交易通常读和写少量数据，要求高性能、高并发，数据库设计考虑系统的吞吐量。
二、OLAP数据库联机分析处理（OLAP）数据库与OLTP数据库功能是相反的，它们用于长期存储大量历史数据，通常从OLTP数据库中收集而来，而且用于支持组织全局大范围的决策制定、数据报告和数据分析。
OLAP数据库采用远比SQL数据库更灵活的数据仓库技术来处理数据，在这里，多个维度的数据一般存储为单个维度中的多个数据块。
例如，物品，时间和位置可能都是维度。
OLAP数据库适用于统计分析、数据挖掘等需要分析历史数据的场景。
它们的主要目的是支持周报、月报和季度报告等“长期”视图。
OLAP数据库通常包含相对较少的数据，但需要经常查询。
三、OLTP和OLAP数据库的比较从上面的介绍，我们可以看出OLTP和OLAP数据库的设计和用途是不同的。
OLTP数据库是对于快速和频繁的在线事务处理而设计的，而OLAP数据库则主要用于数据分析和乘坐商业决策。
除了这些核心应用场景之外，OLTP和OLAP数据库还有以下不同之处:1.性能OLTP数据库需要快速地响应各种不同类型的事务处理请求。
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(一)
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异引言：随着信息化时代的到来，数据的管理与利用成为了企业发展的重要战略。
数据仓库设计与建模作为数据管理的重要一环，对企业的决策制定与业务分析起着至关重要的作用。
而在数据仓库设计与建模中，OLAP和OLTP系统是两个重要的概念。
本文将对OLAP和OLTP系统的差异进行细致的分析与探讨。
一、OLAP系统与OLTP系统的概念介绍OLAP系统（联机分析处理系统）是建立在数据仓库之上，用于支持复杂的多维数据查询和分析的一种数据库处理系统。
它主要提供了基于多维数据的高性能查询和分析，能够帮助决策者获取有效的决策信息。
OLTP系统（联机事务处理系统）是用于处理企业日常运营事务的一种数据库处理系统。
它主要用于支持企业日常的操作型数据，例如订单处理、客户管理等，保证事务的ACID特性。
二、数据库结构的差异OLAP系统和OLTP系统在数据库结构上有明显的差异。
在OLTP系统中，数据存储的结构一般采用关系型数据库，采用的是一张张表的结构。
而在OLAP系统中，数据模型则以多维数据模型为主，它的核心思想是将数据存储在多维数组中，通过维度和指标对数据进行描述。
三、数据处理方式的差异1. 数据写入方式不同：OLTP系统是面向事务的处理，它的主要任务是将事务安全地写入数据库。
因此，OLTP系统的数据写入方式注重数据的插入、更新和删除。
而OLAP系统的数据写入主要是以批量形式进行的，较少进行更新和删除操作。
2. 数据查询方式不同：OLTP系统主要面向的是操作型查询，该类型的查询以快速响应为目标，对数据量和查询复杂度要求较低。
而OLAP系统则主要面向决策性查询，以对大量数据进行复杂的、多维度的分析为目标，对查询性能有较高要求。
四、数据粒度的差异1. OLTP系统的数据粒度一般是较细粒度的，即每一条记录代表着一个具体的业务事件。
例如，在一个订单处理系统中，每一条订单记录表示一个具体的销售交易。
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(五)
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异在现代信息化的背景下，数据处理和数据存储成为了企业发展的重要环节。
为了满足不同层次的需求，数据仓库的设计与建模变得至关重要。
在这个过程中，OLAP（Online Analytical Processing）与OLTP（Online Transaction Processing）系统的差异起到了关键的作用。
本文将探讨数据仓库设计与建模中OLAP与OLTP系统之间的差异，并分析其对企业的影响。
一、OLAP与OLTP系统的定义和特点OLAP系统是面向分析和决策支持的系统，用于处理大量复杂的数据。
它通过多维数据分析和交互式查询等功能，帮助用户发现数据中隐藏的模式和趋势，从而进行有效的决策。
OLAP系统支持多维数据模型，以及灵活的查询和报表功能。
相比之下，OLTP系统主要用于处理企业日常的事务数据，如订单处理、库存管理等。
它注重事务的快速处理和数据的准确性，对数据库的读写负载要求较高。
二、系统架构的差异OLTP系统一般采用联机事务处理（OLTP）架构，通过将数据存储在关系型数据库中，提供高并发的事务处理能力。
OLAP系统则倾向于采用联机分析处理（OLAP）架构，通过将数据存储在多维数据模型中，提供更高效的数据分析和决策支持功能。
在OLTP系统中，数据经常发生更新、插入和删除操作，而在OLAP系统中，数据主要用于查询和分析。
三、数据模型的差异对于OLTP系统而言，常用的数据模型是关系模型，通过实体关系图对数据进行描述。
这种模型适合存储和处理大量的交易数据，实现高效的事务处理。
而在OLAP系统中，常用的数据模型是星型模型和雪花型模型。
这种模型以事实表和维度表为核心，通过维度属性和度量指标的关联，实现高效的多维数据分析。
四、数据处理的差异OLTP系统注重对数据的实时处理和快速响应，要求高并发的读写能力。
为了满足这种需求，OLTP系统采用了细粒度的事务控制和索引优化等技术。
OLTP和OLAP的区别
一、定义的区别
OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理，OLAP（On-Line Analytical Processing）翻译为联机分析处理，从字面上来看OLTP是做事务处理，OLAP是做分析处理。
从对数据库操作来看，OLTP主要是对数据的增删改，OLAP 是对数据的查询。
二、应用上的区别
OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。
当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做OLAP了。
因为OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中，而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析，这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中，然后由数据仓库来统一提供OLAP分析。
所以我们常说OLTP是数据库的应用，OLAP是数据仓库的应用
三、两者关系
OLAP和OLTP之间的关系可以认为OLAP是依赖于OLTP的，因为OLAP分析的数据都是由OLTP所产生的，也可以看作OLAP是OLTP的一种延展，一个让OLTP 产生的数据发现价值的过程。
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(七)
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异前言在当今信息时代，数据成为了企业和组织的重要资产之一。
为了更好地管理和利用这些海量的数据，数据仓库设计与建模成为非常重要的技术。
而在数据仓库设计与建模中，OLAP（On-Line Analytical Processing）和OLTP（On-Line Transaction Processing）系统是两种常用的应用模式。
本文将从不同角度来探讨OLAP与OLTP系统的差异，并分析其特点与适用场景。
一、概念简介1. OLAP系统OLAP系统是指在线分析处理系统，在数据仓库中被广泛应用于决策支持和业务分析。
它通过多维数据分析的方式，提供灵活的查询和报表功能，帮助用户更好地了解和分析企业的经营情况和趋势。
2. OLTP系统OLTP系统是指在线事务处理系统，用于支持日常的交易和业务操作。
它注重高并发、高效率的数据处理能力，通过实时的事务处理，记录和管理企业的日常业务数据。
二、差异点辨析1. 数据处理方式OLAP系统主要通过批量处理的方式对数据进行分析，常常需要对大批量的历史数据进行全面的统计，以揭示潜在的商业认识。
相对而言，OLTP系统更注重实时的数据处理，对每一笔交易都进行记录和处理。
2. 数据查询与报表需求OLAP系统提供灵活的查询和报表功能，可以根据不同维度（如时间、地域、产品等）对数据进行透视和分析。
而OLTP系统则更依赖于事务处理，主要用于日常的数据录入、修改和查询。
3. 数据设计方式在数据设计方面，OLAP系统更关注数据的冗余和维度的设计。
它通过多维数据模型（如星型模型和雪花模型）来实现数据的高效查询和分析。
OLTP系统则更注重数据的一致性和可靠性，往往采用规范化的数据模型设计。
4. 用户需求和访问模式OLAP系统的用户主要是决策者和分析师，他们对数据进行复杂的分析和决策支持。
而OLTP系统的用户主要是日常的业务操作人员，他们更关注数据的录入和处理。
数据仓库面试题
数据仓库面试题一、简介数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，被广泛应用于数据分析和决策支持领域。
在数据仓库领域的面试中，涉及到的题目通常围绕数据仓库的架构、设计、模型、ETL流程、性能优化等方面展开。
本文将针对数据仓库面试常见的题目进行一一解答。
二、题目解答1. 请介绍数据仓库的架构。
数据仓库的架构通常包括三层：数据源层、集成层和展示层。
数据源层是指数据仓库的原始数据来源，可以是各种业务系统中的数据库、文件、API等。
集成层负责对数据进行抽取、转换和加载（ETL）的过程，将原始数据转化为适合分析和查询的形式。
展示层是数据仓库最终呈现给用户的部分，一般使用OLAP数据模型，支持多维分析和报表功能。
2. 请介绍数据仓库的设计原则。
数据仓库的设计原则主要包括可理解性、稳定性、高性能和易扩展性。
可理解性要求数据仓库的模型和数据应该能够被用户清晰地理解和操作，遵循一致的命名规范和约定。
稳定性要求数据仓库的结构和数据应该是可靠的，能够保证数据的完整性和准确性。
高性能要求数据仓库在查询和分析时能够快速响应，通常通过索引、分区等技术来实现。
易扩展性要求数据仓库能够方便地扩展和增加新的数据源，以适应业务发展和数据增长的需求。
3. 什么是星型模型和雪花模型？星型模型和雪花模型是常见的数据仓库设计模型。
星型模型以一个中心的事实表（Fact Table）为核心，与多个维度表（Dimension Table）关联。
事实表中包含了事实（例如销售量、金额等）以及用于关联维度表的外键。
维度表包含了与事实表相关的维度（例如时间、产品、地区等），每个维度表都有一个与之关联的主键。
星型模型简单、直观，易于理解和查询。
雪花模型在星型模型的基础上进行了拓展，将维度表进一步规范化，使得维度间可以建立更多层级的关联。
即维度表可以再次分解成更小的维度表。
这样做可以提高数据的一致性和准确性，但同时也增加了模型的复杂性。
4. 请解释OLAP和OLTP的区别。
OLAP与OLTP系统的特点与区别
OLAP与OLTP系统的特点与区别在当今互联网时代，数据处理成为各种企业以及组织中不可或缺的重要部分。
随着数据的不断积累和增长，面临着对数据进行分析和处理的需求日益迫切。
OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）系统是常用的数据处理系统，它们在数据处理的不同阶段起着重要的作用。
本文将重点讨论OLAP和OLTP系统的特点和区别。
OLAP系统是一种用于进行多维分析的数据处理系统。
它主要用于对大规模数据集进行查询和分析，以便从多个维度来研究数据。
OLAP系统适用于环境中需要进行复杂多维度分析的场景，例如市场营销、销售预测、业绩评估等。
OLAP系统具有以下几个特点：1. 多维数据分析：OLAP系统可以通过各种维度对数据进行切片和切块，从而进行多维度的数据分析。
用户可以对数据进行透视、钻取和分组操作，以获取细致的数据视图。
2. 超大规模数据处理：OLAP系统能够处理海量的数据，支持从亿级到万亿级的数据规模。
这使得它成为对大数据进行高效处理和分析的理想选择。
3. 快速查询和响应：OLAP系统具有高速查询和响应能力。
它使用了预计算和预聚合技术，将数据预先计算并存储到多维数据库中，从而加快了查询速度和响应时间。
相比之下，OLTP系统主要用于处理和管理日常事务性操作数据，如订单处理、库存管理等。
它具有以下特点：1. 精确和实时的数据处理：OLTP系统对数据的准确性和实时性要求较高，因此它通常处理实时产生的数据。
它需要快速地执行大量的事务，并确保数据的一致性和可靠性。
2. 事务处理：OLTP系统采用了并发控制和锁机制，以确保多个事务的一致性和隔离性。
它支持事务的原子性、一致性、隔离性和持久性特性。
3. 高并发处理能力：OLTP系统通常需要处理大量同时发生的事务。
它使用精细的并发控制和事务管理技术，以支持多用户同时对数据库进行访问和操作。
OLAP和OLTP系统之间的区别主要体现在以下几个方面：1. 数据库设计架构：OLAP系统使用多维数据结构，通常采用星型或雪花型的数据模型，而OLTP系统通常使用关系数据库模型。
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联机分析处理(OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）主要是执行基本的、日常的事务处理，比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易。
OLTP的特点一般有：
1.实时性要求高；
2.数据量不是很大；
3.交易一般是确定的，所以OLTP是对确定性的数据进行存取(比如存取款都有一个特定的金额)；
4.并发性要求高并且严格的要求事务的完整、安全性(比如这种情况：有可能你和你的家人同时在不同的银行取同一个帐号的款)。
联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
典型的应用就是复杂的动态报表系统。
OLAP的特点一般有：
1.实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据；
2.数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大；
3.因为重点在于决策支持，所以查询一般是动态的，也就是说允许用户随时提出查询的要求。
于是在OLAP中通过一个重要概念“维”来搭建一个动态查询的平台（或技术），供用户自己去决定需要知道什么信息。
两者的区别在于：
OLTP OLAP
用户操作人员、低级管理人员决策人员、高级管理人员
功能日常操作处理分析决策
DB设计面向应用面向主题
数据当前的, 最新细节的, 历史的, 聚集的
二维的分立的多维的集成的, 统一的
存取读/写数十条记录读上百万条记录
工作单位简单的事务复杂的查询
用户数上千个上百个
DB 大小 100MB-GB 100GB-TB
节选一段《数据挖掘》第2章“数据仓库和数据挖掘的OLAP 技术”中的描述：
2.1.1 操作数据库系统与数据仓库的区别
由于大多数人都熟悉商用关系数据库系统，将数据仓库与之比较，就容易理解什么是数据仓库。
联机操作数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理。
这种系统称为联机事务处理（OLTP）系统。
它们涵盖了一个组织的大部分日常操作，如购买、库存、制造、银行、工资、注册、记帐等。
另一方面，数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识
工人”提供服务。
这种系统可以用不同的格式组织和提供数据，以便满足不同用户的形形色色需求。
这种系统称为联机分析处理（OLAP）系统。
OLTP 和OLAP 的主要区别概述如下：
用户和系统的面向性：OL TP 是面向顾客的，用于办事员、客户和信息技术专业人员的事务和查询处理。
OLAP 是面向市场的，用于知识工人（包括经理、主管和分析人员）的数据分析。
数据内容：OLTP 系统管理当前数据。
通常，这种数据太琐碎，难以用于决策。
OLAP 系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，并在不同的粒度级别上存储和管理信息。
这些特点使得数据容易用于见多识广的决策。
数据库设计：通常，OLTP 系统采用实体-联系（ER）模型和面向应用的数据库设计。
而OLAP 系统通常采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计。
视图：OLTP 系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而不涉及历史数据或不同组织的数据。
相比之下，由于组织的变化，OLAP 系统常常跨越数据库模式的多个版本。
OLAP 系统也处理来自于不同组织的信息，由多个数据存储集成的信息。
由于数据量巨大，OLAP 数据也存放在多个存储介质上。
访问模式：OLTP 系统的访问主要由短的原子事务组成。
这种系统需要并行控制和恢复机制。
然而，对OLAP 系统的访问大部分是只读操作（由于大部分数据仓库存放历史数据，而不是当前数据），尽管许多可能是复杂的查询。
《数据仓库》（Building the Data Warehouse），W.H.Inmon 著，机械工业出版社出版。
数据仓库是数据挖掘和OLAP 的基础，是实现一对一服务的必经之路，是目前对于企业最有战略价值的技术。
W.H.Inmon 就是“数据仓库之父”。
《数据挖掘—概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques），Jiawei Han & Micheline Kamber 著，机械工业出版社出版。
这本书最好与《数据仓库》一起读。
数据仓库提供了OLAP 的基础，而如何更好地做OLAP，则是数据挖掘技术所要讨论的。