OLAP 和 OLTP 之间有何区别？

联机分析处理 (OLAP) 系统的主要用途是分析聚合数据，而联机事务处理 (OLTP) 系统的主要用途是处理数据库事务。

您使用 OLAP 系统来生成报告、执行复杂的数据分析和确定趋势。相比之下，您使用 OLTP 系统来处理订单、更新库存和管理客户账户。

其他主要区别包括数据格式、数据架构、性能和要求。我们还通过一个示例来讨论组织何时使用 OLAP 或 OLTP。

数据格式化

OLAP 系统使用多维数据模型，让您可以从不同的角度查看相同的数据。OLAP 数据库以多维数据集格式存储数据，其中每个维度代表不同的数据属性。多维数据集中的每个单元格代表维度交叉点的一个值或度量。

相比之下，OLTP 系统是单维的，只关注一个数据方面。它们使用关系数据库将数据组织成表。表中的每一行代表一个实体实例，每列代表一个实体属性。

数据架构

OLAP 数据库架构将数据读取优先于数据写入操作。您可以快速高效地对大量数据执行复杂的查询。可用性是一个低优先级的问题，因为主要使用场景是分析。

另一方面，OLTP 数据库架构则优先考虑数据写入操作。它针对写入密集型工作负载进行了优化，可以在不影响数据完整性的情况下更新高频率、高容量的交易数据。

例如，如果两个客户同时购买同一件商品，OLTP 系统可以准确地调整库存水平。如果该商品是最后一件存货，则系统将优先考虑按时间顺序排在第一位的客户。可用性是重中之重，通常通过多次数据备份来实现。

性能

OLAP 处理时间可能从几分钟到几小时不等，具体取决于所分析数据的类型和数量。要更新 OLAP 数据库，您需要定期处理大批量数据，然后一次性将批次上传到系统。数据更新频率也因系统而异，从每天到每周，甚至每月不等。

相比之下，您以毫秒或更短的单位测量 OLTP 处理时间。OLTP 数据库实时管理数据库更新。更新快速、简短，由您或您的用户触发。流处理通常用于批处理。

了解流式处理数据 »

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要求

OLAP 系统的作用类似于集中式数据存储，从多个数据仓库、关系数据库和其他系统中提取数据。存储要求从太字节 (TB) 到拍字节 (PB) 不等。数据读取也可能是计算密集型的，需要高性能的服务器。

另一方面，您可以以千兆字节 (GB) 为单位来衡量 OLTP 存储需求。将数据加载到相关的 OLAP 数据仓库或数据湖后，也可以清除 OLTP 数据库。但是，OLTP 的计算要求也很高。

OLAP 与OLTP 的示例

让我们以一家在全国经营数百家门店的大型零售公司为例。该公司拥有一个庞大的数据库，用于跟踪销售、库存、客户数据和其他关键指标。

该公司使用 OLTP 实时处理交易、更新库存水平和管理客户账户。每家商店都连接到中央数据库，该数据库会在产品销售时实时更新库存水平。该公司还使用 OLTP 来管理客户账户，例如，跟踪忠诚度积分、管理付款信息和处理退货。

此外，该公司还使用 OLAP 来分析 OLTP 收集的数据。该公司的业务分析师可以使用 OLAP 生成有关销售趋势、库存水平、客户人口统计和其他关键指标的报告。他们对大量历史数据进行复杂查询，以确定可以为业务决策提供信息的模式和趋势。他们识别给定时间段内的热门产品，并使用这些信息来优化库存预算。

 

条件	OLAP	OLTP
目的	OLAP 可帮助您分析大量数据以支持决策。	OLTP 可帮助您管理和处理实时交易。
数据来源	OLAP 使用来自多个来源的历史和汇总数据。	OLTP 使用来自单一来源的实时和交易数据。
数据结构	OLAP 使用多维（多维数据集）或关系数据库。	OLTP 使用关系数据库。
数据模型	OLAP 使用星型架构、雪花架构或其他分析模型。	OLTP 使用标准化或非规范化模型。
数据量	OLAP 的存储需求较高，一般为太字节 (TB) 和拍字节 (PB) 级别。	OLTP 的存储需求相对较低，一般为千兆字节 (GB) 级别。
响应时间	OLAP 的响应时间较长，通常以秒或分钟为单位。	OLTP 的响应时间较短，通常以毫秒为单位。
示例应用程序	OLAP 非常适合分析趋势、预测客户行为和确定盈利能力。	OLTP 适用于处理付款、客户数据管理和订单处理。