OLTP和OLAP有何区别?

Posted 2023-04-13

OLTP(on-linetransactionprocessing)翻译为联机事务处理。OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)翻译为联机分析处理。
OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。
当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做OLAP了。
因为OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中，而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析，这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中，然后由数据仓库来统一提供OLAP分析。所以我们常说OLTP是数据库的应用，OLAP是数据仓库的应用，下面用一张图来简要对比。 参考技术A

1、适用人员不同：OLTP主要供基层人员使用，进行一线业务操作。OLAP则是探索并挖掘数据价值，作为企业高层进行决策的参考。

2、面向内容不同：OLTP面向应用，OLAP面向主题；

4、数据特点不同：OLTP的数据特点是当前的、最新的、细节的, 二维的、分立的；而OLTP则是历史的, 聚集的, 多维的，集成的, 统一的；

5、存取能力不同：OLTP可以读/写数十条记录，而OLAP则可以读上百万条记录；

6、工作事件的复杂度不同：OLTP执行的是简单的事务，而OLAP执行的是复杂任务；

7、可承载用户数量不同：OLTP的可承载用户数量为上千个，而OLAP则是上百万个；

8、DB大小不同：OLTP的DB 大小为100GB，而OLAP则可以达到100TB；

9、执行时间要求不同：OLTP具有实时性，OLAP对时间的要求不严格。

扩展资料：

OLTP与OLAP的实际应用

OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。

例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。

这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。

多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

应用OLTP，就必须重新定义OLTP在企业信息化体系结构中的地位。OLTP不再只是一套能处理订单的老式应用程序。对典型的OLTP系统处理的大规模数据流更新进行同时分析，这种情况很罕见，因为一般认为这不是OLTP的目的。

数据仓库更新固有的延迟阻碍着对最新数据的近实时分析。组织如果要对于数据的变化迅速作出反应，IT部门就必须让OLTP产生比以往更大的作用。

参考资料来源：百度百科-OLTP

参考资料来源：百度百科-联机分析处理

参考技术B

OLTP和OLAP主要区别有：

1、基本含义不同：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，记录即时的增、删、改、查，比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易。OLAP即联机分析处理，是数据仓库的核心部心，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。典型的应用就是复杂的动态报表系统。

2、实时性要求不同：OLTP实时性要求高，OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。OLAP的实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据。

3、数据量不同：OLTP数据量不是很大，一般只读/写数十条记录，处理简单的事务。OLAP数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大。

4、用户和系统的面向性不同：OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理。OLAP是面向市场的,用于数据分析。

5、数据库设计不同：OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的数据库设计。OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计。

扩展资料：

一、OLTP

On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP)

也称为面向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。

二、OLAP

联机分析处理OLAP是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。

联机分析处理OLAP具有共享多维信息的快速分析的特征（即FASMI）。其中F是快速性(Fast)，指系统能在数秒内对用户的多数分析要求做出反应；A是可分析性(Analysis)，指用户可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部分；M是多维性(Multi—dimensional)，指提供对数据分析的多维视图和分析；I是信息性(Information)，指能及时获得信息，并且管理大容量信息。

参考资料：百度百科-OLTP 百度百科-OLAP

参考技术C

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。

OLTP：

也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。

OLAP：

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。

扩展资料：

对于 OLTP 系统，输入/输出瓶颈是一个尤为关心的问题，原因在于修改整个数据库中数据的用户很多。确定数据的可能访问模式，并将经常访问的数据放在一起。在此过程中，可辅以文件组和 RAID（独立磁盘冗余阵列）系统。

要在这些新任务上成功应用OLTP，就必须重新定义OLTP在企业信息化体系结构中的地位。OLTP不再只是一套能处理订单的老式应用程序。对典型的OLTP系统处理的大规模数据流更新进行同时分析，这种情况很罕见，因为一般认为这不是OLTP的目的。

然而数据仓库更新固有的延迟阻碍着对最新数据的近实时分析。组织如果要对于数据的变化迅速作出反应，IT部门就必须让OLTP产生比以往更大的作用。

联机分析处理的概念最早由关系数据库之父E．F．Codd于1993年提出。Codd认为，联机事务处理已不能满足终端用户对数据库查询分析的要求，SQL对大容量数据库的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量的计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。

参考资料：OLTP-百度百科 OLAP-百度百科

参考技术D OLTP即联机事务处理，就是我们经常说的关系数据库，意即记录即时的增、删、改、查，就是我们经常应用的东西，这是数据库的基础；
OLAP即联机分析处理，是数据仓库的核心部心，所谓数据仓库是对于大量已经由OLTP形成的数据的一种分析型的数据库，用于处理商业智能、决策支持等重要的决策信息；数据仓库是在数据库应用到一定程序之后而对历史数据的加工与分析；是处理两种不同用途的工具而已。

本人从事通信行业数据库与数据仓库的开发多年，如有需要可与我多多沟通。本回答被提问者采纳

OLTP与OLAP是什么？OLTP与OLAP的主要区别是什么？

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目录

OLTP与OLAP是什么？OLTP与OLAP的主要区别是什么？

OLTP是什么？

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OLTP是什么？

OLAP联机分析处理（Online Analysis Processing）是一种促进商业智能的数据库处理范式。

OLAP为分析人员、经理和执行人员提供了他们对组织的战略方向做出有效决策所需的信息。OLAP可以为他们的业务表现以及如何进行改进提供有价值的见解。

OLAP工具针对查询和报告进行了优化。这与联机事务处理(OLTP)应用程序形成鲜明对比，后者主要涉及基于事务的任务。OLAP工具使用户能够从多个视角交互式地分析多维数据。OLAP可以用来发现趋势并获得数据的大图视图。它还可以用于复杂的数字处理，并为前瞻性规划创建“如果”场景。

典型的OLAP应用程序包括销售、营销、管理报告、业务流程管理、预算和预测、财务报告等业务报告。

OLAP应用程序的用户数通常比OLTP应用程序少。

例如，OLTP应用程序可用于为银行的120万客户提供网上银行业务。但分析这些客户网上银行习惯的OLAP应用程序只能由选定数量的银行工作人员使用。

OLAP通常涉及非常大量的数据，查询可能非常大，并且运行的时间比典型的OLTP应用程序要长得多。OLTP应用程序与速度、精度和支持大量用户有关。OLTP还主要涉及插入、更新和删除特定于特定记录（例如个人的银行帐户）的少量数据。另一方面，OLAP通常涉及跨大型数据集的复杂聚合查询（例如查询所有客户的银行帐户）。

OLAP数据库通常通过批处理查询来填充。即同时插入所有数据。

这与OLTP形成鲜明对比，在OLTP中，数据不断地被插入、更新和删除。

插入到OLAP数据库中的数据通常来自OLTP应用程序。批处理查询用于扫描源系统并将数据导入OLAP数据库。

OLAP和数据仓库是两回事。然而，OLAP可以用来将数据仓库中的数据转换为战略信息。

数据仓库存储和管理数据，通常在关系数据库中。这些可能是拥有大量数据的非常大的数据库。

另一方面，OLAP数据存储在多维数据库中。在多维数据库中，每个数据属性（如产品、区域、时间段等）都被认为是一个独立的“维度”。OLAP工具可以用来从这些维度的交叉点提取数据。例如，上个季度东北地区销售的所有产品。

OLAP多维数据集

OLAP多维数据集通常是数据的多维数组。如果我们把一个三维立方体可视化，我们可以在x轴上有产品，在y轴上有区域，在z轴上有时间周期。

因此，OLAP工具可以用来按产品、地区和时间段汇总销售数据。

但是，OLAP多维数据集并不局限于三维。OLAP多维数据集可以有任意数量的维度。在这些情况下，这样的立方体有时被称为超立方体。

OLAP多维数据集的边长不一定相等--OLAP多维数据集不是严格数学意义上的多维数据集。然而，在使用OLAP时，该术语是一个常用的术语。

OLAP工具示例

以下是一些可用的比较流行的OLAP工具的列表

Dundas BI
Sisense
IBM Cognos Analytics
InetSoft
SAP Business Intelligence
Halo

OLTP是什么？

OLTP（Online Transactional Processing）是一种交易类数据处理范式，主要关注于面向事务的任务。OLTP通常涉及在数据库中插入、更新和/或删除少量数据。OLTP主要处理大量用户的大量事务。

OLTP事务的示例包括：
网上银行
网上购书
订机票
发送短信
订单输入
电话推销员输入电话调查结果
呼叫中心员工查看和更新客户详细信息

OLTP的特点

OLTP事务通常在它们执行的任务中非常具体，它们通常涉及单个记录或少量记录的操作。

例如，一个网上银行客户可能会从他的账户向他妻子的账户汇款。在这种情况下，交易只涉及两个账户--他的账户和他妻子的账户。

这与联机分析处理(OLAP)形成鲜明对比，联机分析处理通常涉及为了分析目的查询数据库中的许多记录（甚至所有记录）。OLAP银行示例可以是银行经理执行对所有客户帐户的查询，这样他就可以看到在特定时期哪些郊区拥有最活跃的在线银行客户。

OLAP通常用于对通过OLTP应用程序捕获的数据进行分析。

因此，虽然OLTP和OLAP通常处理相同的数据集，但它们具有不同的特性。

OLTP应用程序通常具有以下特征：

涉及少量数据的事务
对数据索引的访问
大量用户
频繁查询和更新
快速响应时间
可用性

OLTP系统通常需要具有极高的可用性

这是因为OLTP系统经常处理任务关键型数据，并且拥有大量的用户。

例如，购物车应用程序对在线零售商来说是关键任务。如果购物车应用挂了，顾客就无法订购任何产品。如果系统不好用，一些用户可能会跑掉竞争对手的网站上购买产品。在这种情况下，零售商赚不到钱，而且他们可能会失去欢迎很多忠诚用户。

ACID特性

为了维护数据完整性，OLTP数据库需要符合ACID。ACID指的是一组标准属性，用于保证数据库事务得到可靠处理。它确保事务是准确的、一致的、隔离的和持久的。

在数据库中，事务是作为单个逻辑工作单元执行的操作序列。事务只有在整个序列都成功的情况下才能成功。换句话说，如果事务的任何部分失败，则整个事务失败。这确保了你的钱不会只是消失在空气中，当你转移到另一个帐户。如果钱离开你的帐户，但它没有进入收件人的帐户，整个交易将失败，钱将留在你的帐户。保证了系统的可靠性。

OLTP与OLAP的主要区别是什么？

1. 用户和系统的面向性：

OLTP系统是面向顾客的，用于办事员、客户和信息技术专业人员的事务和查询处理。OLAP系统是面向市场的，用于知识工人的数据分析。

1. 数据内容：

OLTP系统管理当前数据。通常，这种数据太琐碎，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，并在不同粒度级别上存储和管理信息。这些特点使得数据更容易用于见多识广的决策。

1. 数据库设计：

通常，OLTP系统采用实体-联系（ER）数据模型和面向应用的数据库设计。而OLAP系统通常采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。

1. 视图：

OLTP系统主要关注企业或部门的当前数据，不涉及历史数据或不同组织的数据。相比之下，由于组织的变化，OLAP系统尝尝跨越数据库模式的多个版本。OLAP系统还处理来自不同组织的信息，由多个数据存储集成的信息。由于数据量巨大，OLAP数据存放在多个存储介质上。

1. 访问模式：

OLTP系统的访问模式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。然而，对OLAP系统的访问大部分是只读操作（大多是历史数据），尽管许多可能是复杂的查询。

·OLTP和OLAP的其他区别包括数据库大小、操作的频繁程度、性能度量等。如下图

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OLAP  stands for On-Line Analytical Processing. It is used for analysis of database information from multiple database systems at one time such as sales analysis and forecasting, market research, budgeting and etc. Data Warehouse is the example of OLAP system.

OLTP stands for On-Line Transactional processing. It is used for maintaining the online transaction and record integrity in multiple access environments. OLTP is a system that manages very large number of short online transactions for example, ATM.

Sr. No.	Key	OLAP	OLTP
1	Basic	It is used for data analysis	It is used to manage very large number of online short transactions
2	Database Type	It uses data warehouse	It uses traditional DBMS
3	Data Modification	It manages all insert, update  and delete transaction	It is mainly used for data reading
4	Response time	Processing is little slow	In Milliseconds
5	Normalization	Tables in OLAP database are not  normalized.	Tables in OLTP database are normalized.

参考：Difference between OLAP and OLTP

参考：数据挖掘+华南理工大学

参考：What is OLAP?

参考：What is OLTP?