数据库相关概念(二)之OLTP和OLAP



  • 目前数据处理大致可以分成两大类:在线事务处理OLTP(On-Line transaction processing)、在线分析处理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。

    什么是OLTP

    • Online transaction processing shortly known as OLTP supports transaction-oriented applications in a 3-tier architecture. OLTP administers day to day transaction of an organization.
    • The primary objective is data processing and not data analysis.

    在线事务处理,表示事务性非常高的系统。OLTP管理组织的日常事务(“事务”是导致数据创建、更新、删除或检索的事件)。典型的OLTP系统应用有自动取款机、购物中心、电子商务系统、在线预定火车和航班等。

    例如以大型商店为例,某人购买15种产品,然后去柜台付款。现在是OLTP系统将负责将要发生的事务,让我们计算一下可能发生的事务数量:

    • 第一个应该是将要生成并存储到数据库的账单发票;
    • 第二个可能是根据发票在数据库中插入产品信息;
    • 如果客户拥有并使用了会员卡,则将从其卡中扣除积分并更新新积分;
    • 其他事务是通过客户购买的产品数量减少产品总数。例如,如果商店有3489包盐,而客户购买了2包,则将发生一件事务,该事务会将总数更新为3487。其他产品同样如此。

    什么是OLAP

    • Online Analytical Processing, a category of software tools which provide analysis of data for business decisions. OLAP systems allow users to analyze database information from multiple database systems at one time.
    • The primary objective is data analysis and not data processing.

    在线分析处理系统,有时也叫DSS决策支持系统 ,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。OLAP系统允许用户同时分析来自多个数据库的数据,因此,在将它们存储到数据仓库之前,必须执行ETL处理(Extraction-Transformation-Loading)。

    把数据预处理成数据立方(Cube),并把有可能的汇总都预先算出来(即预聚合处理),然后在用户选择多维度汇总时,在预先的计算出来的数据基础上很快地计算出用户想要的结果,从而可以更好更快地支持极大数据量的及时分析。

    OLTP和OLAP之间的区别

    (在了解了DB和DM的区别后再看OLTP和OLAP的区别就会觉得很清晰...但是我是先看的OLTP和OLAP再转过头看DB和DM,弄反了)

    OLTP OLAP
    目的 专为实时业务运营而设计 用于按类别和属性分析、预测业务
    方法 使用传统的DBMS 使用数据仓库
    询问 从数据库中插入,更新和删除信息 主要是选择操作
    规范化的 没有规范化的
    数据源 OLTP及其事务 不同的OLTP数据库
    数据完整性 必须维护数据的完整性 数据不会经常修改,故不存在问题
    响应时间 毫秒
    数据质量 数据库中的数据始终是详细和有组织的 数据可能是无组织的
    数据库特点 快速响应时间,低数据冗余并已标准化 集成不同的数据源以构建统一的数据仓库
    操作 允许读/写操作 只读,很少写
    查询类型 查询是标准化且简单的 涉及聚合的复杂查询
    备份 完整的数据备份与增量备份相结合 仅需要不时备份,对时间要求不严格
    用户 操作人员,如业务员、数据库专业人员 决策人员,如经理、CEO
    性能指标 交易吞吐量 查询吞吐量
    用户数 允许成千上万的用户 仅允许数百个用户
    处理 为日常使用的数据提供快速的结果 确保对查询的响应更快

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