OLAP vs. OLTP 数据处理系统的比较分析
OLAP vs. OLTP 数据处理系统的比较分析' (Comparison and Analysis of OLAP vs. OLTP Data Processing Systems)
今天，组织从各种来源生成大量的数据：客户互动、销售交易、社交媒体等等。从这些数据中提取有意义的信息需要能够有效处理、存储和分析数据的系统。
OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）系统在数据处理中起着关键作用。OLAP系统使企业能够进行复杂的数据分析并推动业务决策。另一方面，OLTP系统确保日常运营顺利进行。它们处理实时事务过程同时保持数据一致性。
让我们更深入了解OLAP和OLTP系统，并了解它们之间的关键区别。
OLAP和OLTP系统概述
我们将从OLAP和OLTP系统的概述开始：
什么是OLAP系统？
OLAP（联机分析处理）是一类旨在支持复杂分析查询并从大量历史数据中提供有价值洞察的数据处理系统。
OLAP系统对于业务智能、数据仓库和决策支持系统等应用至关重要。它们使组织能够分析趋势、发现模式并基于历史数据做出战略决策。
这些系统利用OLAP立方体，这是一个允许进行多维数据分析的基本组件（稍后我们将了解OLAP立方体）。
什么是OLTP系统？
OLTP（联机事务处理）是一类专为实时事务操作和日常运营任务量身定制的数据处理系统。
OLTP数据库保持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性，确保可靠和一致的事务。OLTP系统通常用于需要快速和并发处理小型、快速和实时事务的应用程序。
由于OLTP系统始终保持数据最新和一致，它们非常适合于电子商务、银行和金融交易等应用。
OLAP vs.OLTP：有哪些区别？
现在我们已经了解了OLAP和OLTP系统，让我们继续了解它们的区别。
#1 – 系统规模和数据量
OLAP系统通常比OLTP系统更大。OLAP系统处理大量的历史数据，通常需要大量的存储容量和计算资源。
与OLAP系统相比，OLTP系统处理的数据集相对较小，专注于实时处理和快速响应时间。
#2 – 数据模型
OLAP数据库使用去规范化的数据结构来优化查询性能。通过存储预聚合和冗余数据，这些系统可以高效处理复杂的分析查询，而无需进行大量的连接操作。去规范化的结构加快了数据检索速度，但可能会增加存储需求。
OLAP系统支持多维数据分析，通常使用星型或雪花型模式实现，其中数据组织成维度和度量。对于所有OLAP系统来说，OLAP立方体是一个基本组件，它促进了多维数据分析。但是，什么是OLAP立方体呢？
OLAP立方体是一种多维数据结构，将数据组织成多个维度和度量。
- 每个维度代表一个特定的类别或属性，例如时间、地理位置、产品或客户。
- 度量是与这些维度相关的数值或度量标准。这些通常包括销售收入、利润、销售数量或任何其他相关的关键绩效指标。
立方体的多维结构使用户能够从不同的角度探索数据，包括钻取、切片、切块和卷起等操作，以及在不同粒度级别上查看数据。
例如，考虑一个包含电子商务公司销售数据的OLAP立方体。该立方体的维度可能包括：
- 时间（月份、季度、年份），
- 地理位置（国家、地区等），以及
- 产品类别（电子产品、时尚、家电等）。
一些度量包括销售收入、销售数量和利润。OLAP立方体允许您通过选择特定维度来分析销售业绩，例如在特定时间段内查看特定地区的销售收入，或者比较不同产品类别的销售额随时间的变化。
OLTP数据库采用规范化的数据结构来最大程度地减少数据冗余，并确保数据完整性。规范化将数据分成单独的相关表，减少数据异常的风险，提高存储效率。
#3 – 查询类型和响应时间
OLAP系统经过优化，可以处理涉及聚合、排序、分组和计算的复杂分析查询。这些查询通常涉及大量的历史数据，并且需要大量的计算资源。由于其分析性质，OLAP查询可能需要较长的执行时间。
OLTP系统设计用于处理大量的小型、快速和并发的事务查询。这些查询主要涉及单个记录的插入、更新和删除。OLTP系统专注于实时数据处理，并确保事务操作的快速响应时间。
#4 – 性能需求
OLAP系统设计用于支持复杂的分析查询和多维数据分析。
OLTP系统应具有快速的响应时间。它们应能够支持高并发事务数量，同时保持数据完整性，最小化数据差异。
OLAP vs. OLTP：总结差异
让我们通过在我们已经讨论的不同特征上制表来总结OLAP和OLTP系统之间的差异：
| 特征 | OLAP | OLTP |
| 数据量 | 大量历史数据 | 小量实时事务数据 |
| 系统大小 | 比OLTP系统大得多 | 比OLTP系统小得多 |
| 数据模型 | 为了性能而非规范化 | 为了数据完整性和最小冗余而规范化 |
| 查询类型 | 复杂分析查询 | 简单查询 |
| 响应时间 | 可能需要较长的执行时间 | 更快的响应时间 |
| 性能需求 | 多维数据分析，优化复杂查询的快速检索 | 快速处理实时并发事务，低延迟 |
总结
总而言之：OLAP系统有助于对大量历史数据进行深入分析，而OLTP系统则确保快速可靠的实时操作。
然而，在实际操作中，组织通常会在其数据处理生态系统中部署OLAP和OLTP的组合。这种混合方法使他们能够高效地管理运营数据，并从历史数据中获得有价值的见解。
如果您想要开始进行数据工程，请查看这本初学者指南。Bala Priya C是来自印度的开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉点上工作。她的兴趣和专长领域包括DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正在通过撰写教程、操作指南、观点文章等来学习并与开发者社区分享她的知识。
