OLTP与OLAP基础教程（1）

OLAP (在线分析处理) 和 OLTP (在线事务处理) 是两种截然不同的数据处理系统，它们在设计目的、数据结构、查询类型和应用场景等方面存在显著差异。 1. 目的: OLTP: 面向日常业务操作，例如订单处理、库存管理、银行交易等，侧重于高效地执行大量短小的事务。 OLAP: 面向数据分析和决策支持，例如销售趋势预测、客户行为分析、市场调研等，侧重于快速地处理复杂的多维查询。 2. 数据结构: OLTP: 通常采用关系型数据库，数据以规范化的二维表形式存储，注重数据完整性和一致性。 OLAP: 通常采用多维数据模型，例如星型模式或雪花模式，将数据组织成事实表和维度表，便于多维度分析。 3. 查询类型: OLTP: 以简单查询为主，例如插入、更新、删除和检索单条或少量记录，通常涉及单表或少量表的连接操作。 OLAP: 以复杂查询为主，例如聚合、切片、切块、钻取等，通常涉及多表连接和聚合操作，查询范围更大，计算更复杂。 4. 应用场景: OLTP: 适用于高并发、高吞吐量的业务系统，例如电子商务网站、银行系统、航空订票系统等。 OLAP: 适用于数据仓库、商业智能、数据挖掘等领域，为企业提供决策支持和洞察力。 总而言之，OLTP 和 OLAP 是两种互补的数据处理系统，它们服务于不同的业务需求。OLTP 关注于数据的记录和维护，而 OLAP 则关注于数据的分析和挖掘。

OLTP面向操作人员，支持事务型操作；OLAP面向决策人员，支持分析性管理需求。OLTP数据为当前值和细节，OLAP数据为历史值和综合值。OLTP处理小量数据，OLAP处理大规模数据。OLTP关注事务吞吐量，OLAP关注查询吞吐量和响应时间。

OLTP与OLAP 1.OLTP（OnLine Transaction Processing)—联机事务处理系统，它是事件驱动、面向应用的。例如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。其特点是：对响应时间要求非常高；用户数量非常庞大，主要是操作人员；数据库的各种操作基于索引进行t关系数据库满足了联机事务处理（OLTP）的要求

OLAP（在线分析处理）和OLTP（在线事务处理）是两种不同的数据库处理方式。OLTP用于管理数据中心的业务处理，而OLAP则用于数据库分析和信息提取。将介绍它们的概念、优缺点，并对两种不同的处理方式进行详细比较。OLTP主要处理短期交易数据，因此数据流通常大且需要频繁更新。它是面向在线处理的，关注事务性处理，重视数据的完整性、可用性和一致性。相对地，OLTP的数据模型更为标准化简单，支持高容量事务处理。OLAP则是为交互式查询和多维度分析而设计，是OLTP的补充。它支持高度抽象的、多角度的查询和分析，需要快速查询、并发处理大规模数据。OLAP侧重于数据的聚合和深度分析，从广泛的数据中发现模式和见解。因此，OLAP的数据模型相对复杂，涉及多个维度属性，这些属性可以关联或不关联。OLAP强调数据分析而非实时性。

SQL是Structured Query Language（结构化查询语言）的缩写，是一种专为数据库而建立的操作命令集。使用SQL时，用户只需发出“做什么”的命令，而无需考虑“怎么做”。

SQL基础教程 本书由日本作者MICK撰写，孙淼、罗勇翻译，提供高清扫描版，包含详细目录，是SQL学习的优质资源。

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