什么是OLAP？
在线分析处理，一类为业务决策提供数据分析的软件工具。OLAP 系统允许用户一次分析来自多个数据库系统的数据库信息。
主要目标是数据分析而不是数据处理。
什么是 OLTP？
简称为 OLTP 的在线事务处理支持 3 层体系结构中面向事务的应用程序。OLTP 管理组织的日常事务。
主要目标是数据处理而不是数据分析
OLAP 示例
任何数据仓库系统都是一个 OLAP 系统。OLAP的用途如下
- 一家公司可能会将其 9 月的手机销量与 10 月的销量进行比较，然后将这些结果与可能存储在单独数据库中的另一个位置进行比较。
- 亚马逊分析其客户的购买情况，以提供一个个性化的主页，其中包含客户可能感兴趣的产品。
OLTP系统示例
OLTP 系统的一个例子是 ATM 中心。假设一对夫妇在一家银行有一个联名账户。有一天，两人同时精确地同时到达不同的 ATM 中心，并想提取他们银行账户中的总金额。
但是，首先完成身份验证过程的人将能够获得金钱。在这种情况下，OLTP 系统确保提取的金额永远不会超过银行中的金额。这里要注意的关键是 OLTP 系统针对事务优势而不是数据分析进行了优化。
OLTP 应用程序的其他示例包括：
- 网上银行业务
- 网上订机票
- 发送短信
- 订单输入
- 将一本书添加到购物车
OLTP 和 OLAP 的主要区别：
- 在线分析处理 (OLAP) 是一类软件工具，用于分析存储在数据库中的数据，而在线事务处理 (OLTP) 支持 3 层体系结构中面向事务的应用程序。
- OLAP 为所有类型的业务分析需求创建了一个单一的平台，包括计划、预算、预测和分析，而 OLTP 可用于管理组织的日常事务。
- OLAP 的特点是数据量大，而OLTP 的特点是短时间在线交易量大。
- 在 OLAP 中，数据仓库是独一无二的，因此它可以集成不同的数据源来构建统一数据库，而 OLTP 使用传统的 DBMS。
使用 OLAP 服务的好处
- OLAP 为所有类型的业务分析需求创建了一个单一的平台，包括计划、预算、预测和分析。
- OLAP 的主要好处是信息和计算的一致性。
- 轻松对用户和对象应用安全限制，以遵守法规并保护敏感数据。
OLTP 方法的好处
- 它管理组织的日常交易。
- OLTP 通过简化各个流程来扩大组织的客户群。
OLAP服务的缺点
- 实施和维护依赖于 IT 专业人员，因为传统的 OLAP 工具需要复杂的建模过程。
- OLAP 工具需要各部门人员之间的合作才能有效，这可能总是不可能的。
OLTP 方法的缺点
- 如果 OLTP 系统面临硬件故障，那么在线交易就会受到严重影响。
- OLTP 系统允许多个用户同时访问和更改相同的数据，这多次创造了前所未有的局面。
OLTP 和 OLAP 的区别
以下是数据仓库中OLAP和OLTP的区别：
OLTP 与 OLAP
| 参数 | OLTP | OLAP |
|---|---|---|
| 过程 | 它是一个在线交易系统。它管理数据库修改。 | OLAP 是一种在线分析和数据检索过程。 |
| 特征 | 它的特点是大量的短线在线交易。 | 它的特点是数据量大。 |
| 功能 | OLTP 是一个在线数据库修改系统。 | OLAP 是一个在线数据库查询管理系统。 |
| 方法 | OLTP 使用传统的 DBMS。 | OLAP 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 |
| 桌子 | OLTP 数据库中的表已规范化。 | OLAP 数据库中的表未规范化。 |
| 来源 | OLTP 及其事务是数据的来源。 | 不同的 OLTP 数据库成为 OLAP 的数据源。 |
| 数据的完整性 | OLTP 数据库必须保持数据完整性约束。 | OLAP 数据库不会被频繁修改。因此，数据完整性不是问题。 |
| 响应时间 | 它的响应时间以毫秒为单位。 | 响应时间以秒到分钟为单位。 |
| 数据质量 | OLTP 数据库中的数据总是详细而有组织的。 | OLAP 过程中的数据可能没有组织。 |
| 用处 | 它有助于控制和运行基本的业务任务。 | 它有助于规划、解决问题和决策支持。 |
| 手术 | 允许读/写操作。 | 只读，很少写。 |
| 观众 | 这是一个以市场为导向的过程。 | 这是一个以客户为导向的过程。 |
| 查询类型 | 这个过程中的查询是标准化的，简单的。 | 涉及聚合的复杂查询。 |
| 备份 | 数据的完整备份与增量备份相结合。 | OLAP 只需要不时备份。与 OLTP 相比，备份并不重要 |
| 设计 | DB 设计是面向应用的。示例：数据库设计随着零售、航空、银行等行业的变化而变化。 | DB 设计是面向主题的。示例：数据库设计随着销售、营销、采购等主题的变化而变化。 |
| 用户类型 | 它由数据关键用户使用，如文员、DBA 和数据库专业人员。 | 供员工、经理和 CEO 等数据知识用户使用。 |
| 目的 | 专为实时业务操作而设计。 | 专为按类别和属性分析业务度量而设计。 |
| 性能指标 | 交易吞吐量是性能指标 | 查询吞吐量是性能指标。 |
| 用户数 | 这种数据库用户允许数以千计的用户。 | 这种数据库只允许数百个用户。 |
| 生产率 | 它有助于提高用户的自助服务和生产力 | 帮助提高业务分析师的生产力。 |
| 挑战 | 历史上，数据仓库一直是一个开发项目，可能证明其构建成本很高。 | OLAP 多维数据集不是开放的 SQL Server 数据仓库。因此，技术知识和经验对于管理 OLAP 服务器至关重要。 |
| 过程 | 它为日常使用的数据提供快速的结果。 | 它确保对查询的响应更快一致。 |
| 特征 | 它易于创建和维护。 | 它允许用户在电子表格的帮助下创建视图。 |
| 风格 | OLTP 旨在具有快速响应时间、低数据冗余和标准化。 | 数据仓库独创，可以整合不同数据源，构建统一数据库 |
