OLTP与OLAP理解

OLTP：On_line Transaction Processing 联机事务处理
OLAP：On_line Analytical Processing 联机分析处理
OLTP 顾名思义，以业务处理为主。OLAP则是专门为支持复杂的分析操作而设计的，侧重于对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并以一直直观的形式把查询结果提供。
OLTP与OLAP 的主要区别有以下几点：
(1)、所面向的用户和系统：OLTP是面向客户的，由职员或客户进行事务处理或者查询处理。OLAp是向向市场的，由经理、主管和分析人员进行数据分析和决策的。
（2）、数据内容：OLTP系统管理当前数据，这些数据通常很琐碎，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，这些特点使得数据适合于决策分析。
（3）、数据库设计：通常，OLTP采用ER模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星型模式或雪花模式和面向主题的数据库设计。
（4）、视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门的当前数据，而不涉及历史数据或不同组织的数据。与之相反，OLAP系统常常跨越一个企业的数据库模式的多个版本，OLAP系统也处理来自不同组织的信息，由多个数据源集成的信息。
（5）、访问模式：OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成，这种系统需要并发控制和恢复机制。而OLAP系统的访问大部份是只读操作，其中大部份是复杂查询。
（6）、度量：OLTP专注于日常时实操作，所以以事务吞吐量为度量，OLAP以查询吞吐量和响应时间来度量。

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）。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。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。

OLAP之间的比较。

	OLTP	OLAP
用户	操作人员,低层管理人员	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, 最新的细节的, 二维的分立的	历史的, 聚集的, 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

oltp数据	olap数据
原始数据	导出数据
细节性数据	综合性和提炼性数据
当前值数据	历史数据
可更新	不可更新，但周期性刷新
一次处理的数据量小	一次处理的数据量大
面向应用，事务驱动	面向分析，分析驱动
面向操作人员，支持日常操作	面向决策人员，支持管理需要

OLTP是通过物化,即是经过逻辑运算和改变储存方式将关系型数据库转为数据仓库.
物化的好处是可以存储中间的结果,决策时由于数据经过处理能快一点.
坏处是表现的逻辑会更复杂,更储存空间加大,备份难和维护管理不方便等缺点.

在数据处理中,有三种,一是全物化,也即物化,二是不物化(但决策处理会慢),三是部分物化,(根据情况而设计的.)
使用物化要考虑的条件有
查询的对象
使用频率
开销

olap系统的体系结构和分类
数据仓库与olap的关系是互补的，现代olap系统一般以数据仓库作为基础，即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到olap存储器中供前端分析工具读取。典型的olap系统体系结构如下图所示：

olap系统按照其存储器的数据存储格式可以分为关系olap（relational olap，简称rolap）、多维olap（multidimensional olap，简称molap）和混合型olap（hybrid olap，简称holap）三种类型。
1.    rolap
rolap将分析用的多维数据存储在关系数据库中并根据应用的需要有选择的定义一批实视图作为表也存储在关系数据库中。不必要将每一个sql查询都作为实视图保存，只定义那些应用频率比较高、计算工作量比较大的查询作为实视图。对每个针对olap服务器的查询，优先利用已经计算好的实视图来生成查询结果以提高查询效率。同时用作rolap存储器的rdbms也针对olap作相应的优化，比如并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、sql 的olap扩展(cube,rollup)等等。
2.    molap
molap将olap分析所用到的多维数据物理上存储为多维数组的形式，形成“立方体”的结构。维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而总结数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。由于molap采用了新的存储结构，从物理层实现起，因此又称为物理olap（physical olap）；而rolap主要通过一些软件工具或中间软件实现，物理层仍采用关系数据库的存储结构，因此称为虚拟olap（virtual olap）。
3.    holap
由于molap和rolap有着各自的优点和缺点（如下表所示）,且它们的结构迥然不同，这给分析人员设计olap结构提出了难题。为此一个新的olap结构——混合型olap（holap）被提出，它能把molap和rolap两种结构的优点结合起来。迄今为止，对holap还没有一个正式的定义。但很明显，holap结构不应该是molap与rolap结构的简单组合，而是这两种结构技术优点的有机结合，能满足用户各种复杂的分析请求。

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