OLAP 与 OLTP：有什么区别？

联机分析处理 (OLAP) 是一种对大量数据进行高速多维分析的系统。通常情况下，这些数据来自数据仓库、数据市场或其他集中式数据存储。OLAP 非常适合用于数据挖掘、商业智能和复杂的分析计算，以及诸如财务分析、预算编制和销售预测等商业报告功能。

大多数 OLAP 数据库的核心是 OLAP 多维数据集，通过它可以快速查询、报告和分析多维数据。什么是数据维度？它只是特定数据集中的一个元素。例如，销售数据可能有多个维度，如地区、季节、产品型号等。

OLAP 多维数据集扩展了传统关系型数据库模式的行列格式，并为其他数据维度添加了层次结构。例如，虽然多维数据集的顶层可能按地区组织销售数据，但数据分析师也可以“钻取”到按州/省、市和/或具体商店的销售层级。OLAP 的历史汇总数据通常存储在星型模式或雪花型模式中。

下图显示了多个维度（按地区、按季度和按产品）的销售数据的 OLAP 多维数据集：

联机事务处理 (OLTP) 支持大量人员（通常通过互联网）实时执行大量数据库事务。从 ATM 到商店购物再到酒店预订，我们的许多日常交易背后都有 OLTP 系统。OLTP 还可以驱动非金融事务，包括密码更改和文本信息。

OLTP 系统使用关系型数据库，该数据库可以执行以下操作：

• 处理大量相对简单的事务，通常是对数据的插入、更新和删除。
• 实现多用户访问相同数据，同时确保数据完整性。
• 支持非常快速的处理，响应时间以毫秒为单位。
• 为快速搜索、检索和查询提供索引数据集。
• 确保 24/7/365 全天候可用，并进行持续的增量备份。

许多组织使用 OLTP 系统为 OLAP 提供数据。换句话说，OLTP 和 OLAP 的结合在我们这个数据驱动的世界中是至关重要的。

这两个系统之间的主要区别在于它们的名称：分析型与事务型。每种系统都针对其对应的处理模式进行了专门优化。

OLAP 经过优化，可进行复杂的数据分析，以实现更明智的决策。OLAP 系统专为数据科学家、业务分析师和知识工作者而设计，可支持商业智能 (BI)、数据挖掘和其他决策支持应用程序。

另一方面，OLTP 针对处理大量事务进行了优化。OLTP 系统为一线工作人员（例如收银员、银行出纳员、部分柜台文员）或客户自助服务应用程序（例如网上银行、电子商务、旅行预订）而设计。

• 重点：OLAP 系统允许您提取数据进行复杂的分析。为了推动业务决策，查询通常涉及大量记录。相比之下，OLTP 系统非常适合在数据库中进行简单的更新、插入和删除。查询通常只涉及一条或几条记录。
  
  
• 数据源：OLAP 数据库具有多维架构，因此它可以支持对当前和历史数据中多个数据事实的复杂查询。不同的 OLTP 数据库可以作为 OLAP 的聚合数据源，它们可能被组织为数据仓库。另一方面，OLTP 使用传统的 DBMS 来容纳大量实时事务。
  
  
• 处理时间：在 OLAP 中，响应时间比 OLTP 慢一个数量级。工作负量是以读取为主，涉及庞大的数据集。对于 OLTP 事务和响应，每一毫秒都很重要。工作量涉及通过 SQL（结构化查询语言）进行简单的读写操作，所需时间较短，占用存储空间较少。
  
  
• 可用性：由于 OLAP 系统不会修改当前数据，因此可以降低备份频率。然而，OLTP 系统会频繁修改数据，因为这是事务处理的本质。它们需要频繁或并发的备份，以帮助维持数据完整性。

根据您的目标和实际情况选择合适的系统。您是否需要一个统一的商业洞察分析平台？OLAP 可以帮助您从海量数据中解锁价值。您需要管理日常事务吗？OLTP 专为每秒快速处理大量事务而设计。

请注意，传统的 OLAP 工具需要数据建模专业知识，并且通常需要跨多个业务部门进行合作。相比之下，OLTP 系统对业务至关重要，任何停机都会导致事务中断、收入损失以及品牌声誉受损。

大多数情况下，组织会同时使用 OLAP 和 OLTP 系统。事实上，OLAP 系统可用于分析数据，从而改进 OLTP 系统的业务流程。

联机处理系统是支撑日常业务决策与数据交互的核心引擎，为现代生活提供基础动力。欲了解更多关于 OLAP 和 OLTP 使用的数据库系统的信息，建议浏览 Learn Hub 上关于这些主题的相关文章。我们还建议查看 IBM 的内容，了解关系型数据库及其在 OLTP、物联网解决方案和 OLAP 数据仓库中的应用场景。

• 什么是 OLAP？
• 什么是 OLTP？
• 关系数据库用例

欲了解更多关于集成数据以实现更快速查询和更直观洞察的信息，请阅读我们的电子书 IBM Db2: The AI Database。