关于OLTP的分析
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。
如何使用大数据技术对运维数据进行分析
如何使用大数据技术对运维数据进行分析随着云计算、虚拟化、微服务等技术的广泛应用和系统规模的不断扩大，运维数据量呈现急剧增长的趋势，因此如何高效、准确地对这些数据进行分析成为了一个亟待解决的问题。
而大数据技术的出现为我们提供了一种优秀的解决方案。
本文将探讨如何使用大数据技术对运维数据进行分析。
一、数据采集运维数据的质量对于后续的分析是至关重要的，数据采集是数据质量的保证。
一般来说，采集的数据包括日志数据、指标数据、配置数据等，采集的方式有 Push-based 和 Pull-based 两种方式。
Push-based 是指采集端主动将数据推送到数据仓库中，常见的实现方式为采集代理程序，例如：Fluentd、Logstash 等。
Pull-based 是指数据仓库主动从采集端上拉取数据，结合采集代理程序，例如：Telegraf、Collectd 等。
基于采集方式的不同，采集到的数据格式、采集粒度、采集的精度都有所不同。
在具体的实践中，要结合业务性质和运维场景，选取合适的采集工具。
二、数据存储数据存储是分析的前提，也是分析质量的基础。
运维数据量大、种类多，需要合适的存储方式进行存储。
基于数据量大小，常见的存储方案有关系型数据库、NoSQL 数据库、Hadoop 等。
关系型数据库，在并发读写、事物控制中表现得稳定、可靠，但存储运维数据却显得十分吃力。
如果数据量过大，会严重影响查询和分析的效率，甚至会引起数据库的崩溃。
因此，在大数据环境下建议使用 NoSQL 数据库。
NoSQL 数据库以键值对、文档型、列族型为代表，具有分布式、高可扩展、高可用、支持海量数据导入和实时分析等特点。
比如HBase、Cassandra 等都是使用 NoSQL 数据库实现的。
另外一个如今被广泛应用的大数据工具便是Hadoop 生态系统，其核心组件包括：HDFS、YARN 和 MapReduce。
Hadoop 以分布式文件系统 HDFS 为支撑，提供高可靠性、高可扩展性的数据存储功能。
造成数据库表死锁的原因分析及解决方案
造成数据库表死锁的原因分析及解决⽅案在联机事务处理(OLTP)的数据库应⽤系统中，多⽤户、多任务的并发性是系统最重要的技术指标之⼀。
为了提⾼并发性，⽬前⼤部分RDBMS都采⽤加锁技术。
然⽽由于现实环境的复杂性，使⽤加锁技术⼜不可避免地产⽣了死锁问题。
因此如何合理有效地使⽤加锁技术，最⼩化死锁是开发联机事务处理系统的关键。
⼀、死锁产⽣的原因在联机事务处理系统中，造成死机主要有两⽅⾯原因。
⼀⽅⾯，由于多⽤户、多任务的并发性和事务的完整性要求，当多个事务处理对多个资源同时访问时，若双⽅已锁定⼀部分资源但也都需要对⽅已锁定的资源时，⽆法在有限的时间内完全获得所需的资源，就会处于⽆限的等待状态，从⽽造成其对资源需求的死锁。
另⼀⽅⾯，数据库本⾝加锁机制的实现⽅法不同，各数据库系统也会产⽣其特殊的死锁情况。
如在Sybase SQL Server 11中，最⼩锁为2K⼀页的加锁⽅法，⽽⾮⾏级锁。
如果某张表的记录数少且记录的长度较短(即记录密度⾼，如应⽤系统中的系统配置表或系统参数表就属于此类表)，被访问的频率⾼，就容易在该页上产⽣死锁。
⼆、容易发⽣死锁的⼏种情况如下:1、不同的存储过程、触发器、动态SQL语句段按照不同的顺序同时访问多张表;2、在交换期间添加记录频繁的表，但在该表上使⽤了⾮群集索引(non-clustered);3、表中的记录少，且单条记录较短，被访问的频率较⾼；4、整张表被访问的频率⾼(如代码对照表的查询等)。
三、以上死锁情况的对应解决⽅案1、在系统实现时应规定所有存储过程、触发器、动态SQL语句段中，对多张表的操作总是使⽤同⼀顺序。
如：有两个存储过程proc1、proc2，都需要访问三张表zltab、z2tab和z3tab，如果proc1按照zltab、z2tab和z3tab的顺序进⾏访问，那么，proc2也应该按照以上顺序访问这三张表。
2、对在交换期间添加记录频繁的表，使⽤群集索引(clustered)，以减少多个⽤户添加记录到该表的最后⼀页上，在表尾产⽣热点，造成死锁。
商务智能(第5版)课件第4章 在线分析处理
web文档的 OLAP 分析 读者一般从多个方面查询 web文档：文档的作者、主题、标题、日期、大小、作者单位和出版社等，对应 web文档立方的维。可以对文档立方进行各种多维分析，如切片、切块、旋转以及钻取等操作，从多个角度分析文档。例如，从中可以得到中国哪所大学在过去几年的视频会议领域发表了最多的论文。
OLAP 简介 基本概念（2）
维的层次：一个维往往可以具有多个层次，例如时间维分为年、季度、月和日等层次，地区维可以分为国家、地区、省、市等层次。这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。后面提到的上钻操作就是由低层概念映射到较高层概念。概念分层除了根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化或分组来实现。维的成员：维是多层次的，不同层次的取值构成一个维成员，例如，"某年某季度"、"某季度某月"等都可以是时间维的成员。
OLAP操作 钻取
上钻：上钻又称上卷 roll-up，上钻操作是指通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约在数据立方体上进行数据汇总。例如，在服装购买顾客调查中，可以按月收人分段汇总数据，把较低、中档与较高归约为"有收人"，便可以得到沿月收人维上钻的数据汇总；也可以按年龄分段汇总数据，把16岁以下与16~20岁归约为"青少年"，21~25岁、26~30岁与 31~35岁归约为"青年"，36~40岁与40岁以上归约为"中老年"，从而得到沿年龄段维上钻的数据汇总视图。
OLAP 简介 基本概念
多维数组：多维数组用维和度量的组合表示一个多维数组，可以表示为（维1 ，维2，…，维n ，度量），例如（月份，地区，产品，销售额）组成一个多维数组。数据单元（单元格）：多维数组的取值。当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。数据单元可以表示为（维1成员，维2成员，……，维n 成员，度量值），例如（2007年第一季度，大中华区，LCD，560万台）表示一个数据单元：2007 年第一季度大中华区 LCD产品销售560万台。
BI、数据仓库、OLTP、OLAP
BI、数据仓库、OLTP、OLAP⼀、BI 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），⼜称商业智慧或商务智能，指⽤现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进⾏数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了⼀系列的概念和⽅法，通过应⽤基于事实的⽀持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和⽅法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有⽤的信息，然后分发到企业各处。
⼆、数据仓库 Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据⽀持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库是⾯向主题的；操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织。
主题是指⽤户使⽤数据仓库进⾏决策时所关⼼的重点⽅⾯，⼀个主题通常与多个操作型信息系统相关。
数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来⾃于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进⾏加⼯与集成，统⼀与综合之后才能进⼊数据仓库 概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能⼒，能够对⼤量企业数据进⾏快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。
它本⾝包括三部分内容：1、数据层：实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中⼼信息数据库中。
2、应⽤层：通过联机分析处理，甚⾄是数据挖掘等应⽤处理，实现对信息数据的分析。
3、表现层：通过前台分析⼯具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在⽤户⾯前。
从应⽤⾓度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采⽤传统的报表，或者采⽤数理统计和⼈⼯智能等数据挖掘⼿段，涵盖的范围更⼴；就应⽤范围⽽⾔，联机分析处理往往根据⽤户分析的主题进⾏应⽤分割，例如：销售分析、市场推⼴分析、客户利润率分析等等，每⼀个分析的主题形成⼀个OLAP应⽤，⽽所有的OLAP应⽤实际上只是数据仓库系统的⼀部分。
数据仓库
23
数据仓库的数据模型
面向用户的需求
概念模型
细 化层 次
信息包图 逻辑模型
星型图模型
物理数据模型 更详细的 技术细节
物理模型
24
概念模型
由于大多数商务数据是多维的， 但传统的数据模型表示三维以 上的数据有一定困难。概念模 型简化了这个过程并且允许用 户与开发者和其他用户建立联 系：
源数据 数据准备区
数据仓库
18
数据净化
当数据从源数据库中提取到数据准备区后，必须先进行数 据净化才可以装载到数据仓库中去。数据净化主要指对数 据字段的有效值检验。有效值的检验通常包括：范围检验、 枚举字段取值和相关检验。范围检验要求数据保证落在预 期的范围之内，通常对数据范围和日期范围进行检验，如 对任何在指定范围之外的日期的发票都应删除。枚举字段 取值指对一个记录在该字段的取值，若不在指定的值中， 则应该删除。相关检验要求将一个字段中的值与另外一个 字段中的值进行相关检验，即在数据库中某个字段应与另 一个字段形成外键约束。
3
事务型处理数据和分析型处理数据的区别
特性 OLTP 计 数据 汇总 视图 工作单位 存取 关注 操作 访问记录数 用户数 DB规模 优先 度量
操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 当前的；确保最新 原始的，高度详细 详细，一般关系 短的、简单事务 读/写 数据进入 主关键字上索引/散列 数十个 数千 100MB到GB 高性能，高可用性 事务吞吐量
数据仓库
Data Warehouse
1
事务型处理
事务型处理：即操作型处理，是指对数据库的联机操作 处理OLTP。事务型处理是用来协助企业对响应事件或 事务的日常商务活动进行处理。它是事件驱动、面向应 用的，通常是对一个或一组记录的增、删、改以及简单 查询等（大量、简单、重复和例行性）。 在事务型处理环境中，数据库要求能支持日常事务中的 大量事务，用户对数据的存取操作频率高而每次操作处 理的时间短。
CDM搬迁OLTP场景NBU的可行性分析
700
>4500家
50
金融企业
三大 运营商
1300
130
Veritas NBU占80%客户
金融行业 运营商 电力
政府
大型企业
金融行业 运营商 电力
政府
大型企业
规模庞大，客户群集中，是替换NBU主战场
副本金融信创试点已启动，替换NBU有点到面逐步转变
合作业务模型评估—未来3-5年给华为带来50亿营收
搬迁NBU的历史沿革路线
能读NBU Catalog 历史数据搬迁到新平台 能对历史数据进行回溯管理
历史
兼容原有数据源 支持当前环境备份
现在
使用CDM技术 支持信创基础设施
未来
content
CDM->NBU 01
02
03
04
05
2021
安全威胁是替换NBU的要因 替换NBU有数百亿市场规模 金融行业数据备份需求分析 替换NBU工程难度分析 CDM是搬迁NBU的强有力抓手
替换NBU困难
功能缺失 技术路线 历史数据 工程难度
兼容性弱 介质管理弱 实施定制化难 稳定性有差距
数字化转型？ CDM技术？ 混合云战略 纯备份替换
合规性要求高 历史数据管理难 历史数据存量大 长期磁带库管理
工程量大 需客户参与 项目管理难度大 长时间试用磨合 设计回退路线
4
国内备份厂家替换NBU能力分析，信创和CDM是突破口
无缝接管NBU
对云计算技术， 的归档数据
大数据备份有
进行支持
在替换过渡期 的三年内，极 端情况下能回 退继续使用 NBU平台
成本
对归档数据处 理成本
搬迁的人力服 务成本
数据库系统中的多维数据分析与查询优化研究
数据库系统中的多维数据分析与查询优化研究随着互联网时代的到来，数据量急剧增长，如何高效管理和利用数据成为了每个企业不可缺少的部分。
而数据库系统就是为了满足这一需求而被广泛应用的一种计算机软件。
但是，仅仅实现数据的存储和管理远远不能满足实际需求，多维数据分析和查询优化的研究就成为了当下数据库系统中的热门研究方向。
一、多维数据分析所谓多维数据分析，是指将数据从不同的角度进行分析和展示，以便更好地挖掘数据之间的关系和规律，从而为企业的决策提供有效的支持。
多维数据分析一般分为OLAP(Online Analytical Processing)和OLTP(Online Transaction Processing)两种方式。
OLAP在数据仓库中应用广泛， OLAP分析使用多维数据模型，使用不同的维度和度量对数据进行分析、计算、统计和查询，从而能够得到更多的洞察力。
OLAP可以更快速地回答如“销售额最高的五名客户”这类复杂的问题，同时也可以支持各种多维和交互式分析。
利用OLAP，企业可以更好的分析顾客需求、市场变化和销售模型，从而更好的进行业务决策。
相比于OLAP，OLTP更专注于实时的事务处理。
OLTP的目的是使数据处理更快、更稳定和更可靠，在处理每个来自不同事务的条目时，要始终保持一致。
OLTP是许多应用程序的核心，如电子商务平台和在线银行服务。
能够快速将交易数据从源到目的地传输，并能够处理大量并发请求，对于企业开展商业活动是至关重要的。
二、查询优化查询优化是数据库系统的核心之一，其主要目的就是优化查询语句的性能，缩短响应时间，提高整个系统的效率，并减轻服务器资源的负担。
常见的优化方式有查询重构、索引优化、统计信息优化等。
在查询优化中，查询重构是最基础的优化技术之一。
查询重构可以消除对于系统来说重复的查询，减少开销，提高效率。
例如，将一个子查询嵌入主查询中，大大地降低了查询的开销。
另外，索引优化也是查询优化中非常关键的一部分。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
什么是OLTP
在线交易处理程序是用于管理面向交易的应用，主要用于一定数量行业（包括银行业、航空、邮购订单、超级市场和制造业）的数据入口和取回交易数据。
目前最广泛使用的OLTP 产品可能是IBM的用户信息控制系统（CISS）。
目前的OLTP要求对于网络交易以及多个公司间交易的支持。
因此，新的OLTP软件使用客户/服务器处理机制以及允许交易在网络中不同电脑平台上运行的中间软件。
On-Line Transaction Processing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是由数据库引擎负责完成的。
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。
⏹反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录。
⏹包含大量数据，其中包括用于验证事务的大量数据。
⏹具有复杂的结构。
⏹可以进行优化以对事务活动做出响应。
⏹提供用于支持单位日常运营的技术基础结构。
⏹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。
应用领域
OLTP 系统中的数据主要被组织为支持如下事务：
⏹记录来自销售点终端或通过网站输入的订单。
⏹当库存量降到指定级别时，订购更多的货物。
⏹在制造厂中将零部件组装为成品时对零部件进行跟踪。
⏹记录雇员数据。
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。