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简介
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简介
OLAP联机分析处理全称Online Analytical Processing是一种针对大规模数据集进行高性能分析和查询的数据处理技术。与传统的联机事务处理OLTP不同OLAP更侧重于支持复杂的分析和决策支持任务。
关键特点和概念
多维数据模型
OLAP使用多维数据模型来组织和表示数据。这种模型基于维度Dimensions和度量Measures的概念可以方便地对数据进行多维度的分析。
聚集计算
OLAP可以对大规模数据进行聚合计算提供汇总、平均、求和等统计功能。这使得用户可以从不同的角度、不同的粒度对数据进行分析发现数据中的模式和趋势。
快速查询性能
OLAP引擎针对分析查询进行了优化具备高性能的查询处理能力。它使用预计算的聚合数据、索引和其他高效的数据结构以实现快速的查询响应时间。
多维数据操作
OLAP提供了多维数据操作功能如切片Slice、钻取Drill-down、旋转Pivot和透视Pivot等使用户可以根据需要对数据进行灵活的探索和分析。
决策支持
OLAP旨在支持企业决策过程中的分析需求。它可以用于业务智能、数据挖掘、预测分析和报告等方面帮助用户更好地理解和利用数据做出基于数据的决策。
OLAP技术广泛应用于企业的数据仓库Data Warehouse和商业智能Business Intelligence系统中用于支持数据分析、报表生成、查询探索和决策制定等任务。它可以处理大量的历史数据并提供灵活的数据分析能力为用户提供洞察业务的强大工具。
OLTP
简介
OLTP联机事务处理Online Transaction Processing是一种数据库处理方式用于支持日常的交易和操作。它主要用于处理实时的、交互式的、频繁的数据库事务操作例如在线购物、银行交易、航班预订等。
关键特点和概念
实时交互性
OLTP系统需要提供快速的响应时间以支持用户实时的交互性需求。用户可以通过OLTP系统进行数据的插入、修改、查询和删除等操作而系统需要立即响应并保持数据的一致性。
高并发性
OLTP系统通常需要处理大量并发的事务请求。多个用户同时对数据库进行读写操作系统需要有效地处理并发访问、管理资源和保证数据的完整性。
事务性处理
OLTP强调事务的概念即一组相关的数据库操作被视为一个原子性的、一致性的、隔离的和持久的单元。事务具有ACID属性即原子性Atomicity、一致性Consistency、隔离性Isolation和持久性Durability。
精确度和完整性
OLTP系统需要确保数据的准确性和完整性。数据的插入、更新和删除应满足预定义的业务规则和约束以保持数据的一致性和可靠性。
读写操作的平衡
OLTP系统通常需要支持大量的读操作和少量的写操作。读操作用于查询和检索数据写操作用于更新和修改数据。系统需要平衡读写操作以提供高吞吐量和低延迟的服务。
OLTP系统通常采用关系型数据库管理系统RDBMS作为基础如MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等。这些系统提供了事务处理、数据一致性和并发控制等机制以支持OLTP应用的需求。
总而言之OLTP是一种面向日常交易和操作的数据库处理方式注重实时性、并发性、事务性和数据的准确性。它为用户提供了快速、交互式的数据访问和处理能力。
