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

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 和 OLTP 的区别，是搞数据时绕不开的一道坎。OLTP 偏实时，适合大量小事务，比如你刷卡、下单这些操作。OLAP 呢，更适合搞数据挖掘、报表，查询多但写少，像 BI 工具用的就是它。 OLTP 系统的特点是事务快，表结构设计也更规范，像订单系统、库存管理这些都离不开它。而OLAP 系统更强调多维，用来从海量数据中挖掘趋势、找规律。一般会有数据仓库做支撑，结构也更复杂点。 想深入点？我推荐几个不错的文章，能帮你快速理清思路： OLTP 与 OLAP 数据仓库比较：讲得比较清楚，适合入门 OLAP 与 OLTP 系统比较：偏技术细节，适合搞研发的你 数据挖掘与 OLAP 算法综述：

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

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