在线分析处理 (OLAP) 与在线事务处理 (OLTP) 的深入比较
在线分析处理 (OLAP) 和在线事务处理 (OLTP) 都是在线数据处理系统，但它们的功能和应用场景有所不同。OLAP 专注于数据分析，而 OLTP 则侧重于事务处理。
在数据科学领域，原始数据在使用之前需要经过必要的处理步骤。
OLAP 和 OLTP 是企业和个人常用的两种主要数据处理系统。
尽管它们处理数据的方式和目的各异，但两者在解决关键业务问题方面都具有同等重要的价值。
在数据库管理系统 (DBMS) 中，这两种处理系统在协助企业完成分析和事务任务方面都发挥着关键作用。
让我们深入了解 OLAP 和 OLTP，探讨它们的优势、局限性以及它们之间的差异。
什么是数据库管理系统 (DBMS)？
数据库管理系统 (DBMS) 是一种用于管理和组织数据的工具。它允许根据需要访问、锁定和修改数据。数据库模式则用于描述数据库的结构。
DBMS 为多个用户提供了数据的集中视图，允许从不同位置以精确和受控的方式访问数据。它可以限制最终用户可以访问的数据以及他们查看数据的方式，从而提供不同的数据库视图。
此外，DBMS 还提供了物理和逻辑独立性，以保护应用程序并使用户无需了解数据存储位置。 它是一个由各种集成组件组成的复杂系统，为访问、创建和修改数据库中的数据提供了管理一致的环境。这些组件包括：
- 存储引擎
- 元数据目录
- 数据库访问语言
- 优化引擎
- 查询处理器
- 锁管理器
- 日志管理器
- 数据实用工具
常见的数据库管理系统和模型包括 NoSQL DBMS、内存 DBMS、云 DBMS、多模型 DBMS、列式 DBMS、NewSQL DBMS 和 RDBMS。 使用 DBMS 的主要优势在于，它允许应用程序程序员和用户访问相同的数据，同时保持数据的完整性。
OLAP 与 OLTP：概念解析
什么是 OLAP？
在线分析处理 (OLAP) 是一种专门设计用于对大量数据进行快速多维分析的系统。OLAP 通常处理来自数据集市、中心数据存储或数据仓库的数据。
OLAP 系统非常适用于复杂的分析计算、商业智能、数据挖掘和业务报告功能，例如预算编制、销售预测和财务分析。
OLAP 多维数据集是 OLAP 数据库的核心，能够快速报告、查询和分析多维数据。数据维度是指特定数据集的元素。
例如，销售数据可以具有与时间、地区、产品型号等相关的多个维度。
OLAP 多维数据集扩展了关系数据库模式的行和列格式，并为多个数据维度添加了层级。历史数据以雪花或星型模式进行存储。
OLAP 的应用示例包括：年度财务营销和绩效趋势分析、根据用户历史浏览记录推荐的 Netflix 电影或电视剧，以及 Spotify 分析歌曲以帮助用户创建个性化播放列表。
简而言之，OLAP 系统存储历史数据，用户可以从中提取所需的信息，从而做出更明智的商业决策。
由于 OLAP 中的事务通常耗时较长，处理所需数据的时间也会相对较长。OLAP 系统主要分为三种类型：
- 多维 OLAP (MOLAP)：直接索引到多维数据库。
- 关系 OLAP (ROLAP)：对关系数据库中动态存储的数据执行多维分析。
- 混合 OLAP (HOLAP)：结合了 ROLAP 和 MOLAP 的优势，旨在兼顾数据容量和处理能力。
什么是 OLTP？
在线事务处理 (OLTP) 是一种允许用户通过互联网执行各种数据库事务的系统。OLTP 系统支持各种日常交易，例如从 ATM 取款、商店购物和预订。
除了金融交易外，OLTP 系统还支持非金融交易，例如短信和密码更改。OLTP 使用关系数据库来实现以下目标：
- 支持多个用户访问相同的数据。
- 处理大量简单事务，通常是更新、删除和插入数据。
- 提供用于快速检索、查询和搜索的数据集。
- 支持快速处理，响应时间以毫秒计算。
- 通过持续的增量备份保持 24/7 的可用性。
许多组织使用 OLTP 软件系统为 OLAP 系统提供数据。 简而言之，两者的结合在当今数据驱动的世界中至关重要。
以 ATM 为例。 假设一对夫妇在银行有一个联名账户。 有一天，两人同时到达不同的 ATM，并尝试提取联名账户中的全部余额。
通常情况下，先操作 ATM 的一方会先取款。 在这种情况下，OLTP 软件系统会确保提取的金额小于银行中的当前余额。因此，OLTP 系统的关键在于其侧重于事务的效率，而不是数据分析。
OLAP 与 OLTP：工作原理
OLAP 的工作原理
OLAP 将来自不同数据源的数据存储在数据仓库中。然后，它将数据清理并组织到数据立方体中。 每个 OLAP 立方体都包含按不同维度（例如销售地理区域、时间段、客户等）分类的数据，这些维度来自维度表。
数据按层次结构组织，以帮助用户快速找到所需的数据。 数据多维数据集在多个维度上进行预先汇总，以缩短查询时间。分析师对多维数据库执行五种类型的分析操作：
- 上卷 (Roll-up)
- 下钻 (Drill-down)
- 切片 (Slice)
- 切块 (Dice)
- 透视 (Pivot)
OLAP 系统会定位维度交叉点（例如，在特定时期以特定价格在特定地区销售的产品），并显示结果数据。
OLTP 的工作原理
OLTP 系统涉及获取事务信息、处理数据并更新后端数据库以反映新的输入。虽然应用程序复杂，但这些更新只涉及少量的数据库记录。
关系数据库管理系统 (RDBMS) 控制和管理 OLTP。 OLTP 需要一个能够处理多个更新和查询的数据库，同时支持高速响应。因此，RDBMS 是 OLTP 系统的理想选择。
OLTP 用于执行前端工作人员（包括银行出纳员和收银员）发起的数据库事务。 电子商务、旅游和网上银行等客户自助服务应用程序也会生成在线数据库交易。
通常，在线事务处理系统使用由应用程序、数据和表示层组成的三层架构。
OLAP 与 OLTP：主要特征
OLAP 的主要特征
OLAP 的主要特点包括：
- 允许企业所有者从逻辑和维度角度查看数据。
- 支持多用户访问。
- 充当前端和数据仓库之间的中介。
- 结果与数据源分开存储。
- 提供一致的记录性能。
- 可以区分缺失值和零值。
- 忽略缺失值并计算正确的结果。
- 方便用户进行复杂的分析和交互式查询。
- 允许执行复杂的比较和计算。
- 以图形和图表的形式呈现结果。
OLTP 的主要特征
基于 OLTP 的应用程序具有广泛的特性和特征，其中包括：
- 频繁修改数据。
- 使用索引数据集进行快速查询、检索和搜索。
- 响应时间更快，以毫秒为单位。
- 事务涉及少量的数据库记录和少量数据。
- 可以处理大量并发用户访问数据。
- 数据事务按特定顺序发生，用户无法更改任何数据。
- 涉及简单事务，包括插入、删除、简单查询和数据更新。
- 高数据可用性。
OLAP 与 OLTP：应用场景
OLAP 的应用场景
许多企业可以使用 OLAP 系统来深入了解其数据，包括参与度、财务、市场和销售等方面。 OLAP 系统的一些应用场景包括：
- 销售报告。
- 预测。
- 预算编制。
- 管理报告。
- 市场营销分析。
- 流程管理。
OLTP 的应用场景
OLTP 软件系统在广泛的市场中得到应用，其中包括：
- 网上银行业务。
- 短信发送。
- 网上购物。
- 订单输入。
- 呼叫中心工作人员查看客户信息。
- 更新客户详细信息。
- 电话推销员记录调查结果。
- 机票预订。
OLAP 与 OLTP：优势
OLAP 的优势
OLAP 是一种有用的工具，可以帮助企业提高其在业务销售、营销、流程和参与度方面的知识。 更多的数据可以让企业做出更精确的决策。 使用 OLAP 的一些好处包括：
- 更深入的见解。
- 可靠的数据。
- 临时报告。
- 快速访问。
- 多维数据。
- 高速数据处理。
- 汇总和详细信息。
- 熟悉的业务表达。
- “假设”情景分析。
- 学习曲线平缓。
- 以业务为中心的计算。
- 自助报告。
- 灵活性。
- 可信的计算结果。
OLTP 的优势
OLTP 的优势包括：
- 原子性。
- 并发性。
- 更高的可用性。
- 高速处理。
- 全面的业务洞察。
- 单一平台。
- 大型数据库支持。
- 扩大客户群。
- 安全限制。
- 一致性。
- 通过数据分区轻松进行数据操作。
- 可以作为其他数据库（如 OLAP）的数据源。
- 支持高层决策。
- 用户友好且方便的事务处理。
- 通过吸引新客户扩大客户群。
OLAP 与 OLTP：局限性
OLAP 的局限性
尽管有许多优点，OLAP 系统也存在一些局限性。 首先，它对许多用户可能缺乏吸引力。 其他局限性包括：
- 成本高昂。
- 潜在风险。
- 计算能力较弱。
- OLAP 是关系型的。
- 总是需要预先建模。
- 抽象模型。
- 浅层交互分析。
- 对 IT 的严重依赖。
- 处理速度可能较慢。
OLTP 的局限性
与 OLAP 一样，OLTP 系统也存在一些挑战或缺点，这与其管理和设计系统有关。 这些局限性包括：
- 数据孤岛和过载。
- 分析能力有限。
- 对中小企业来说可能比较困难。
- 硬件相关的缺点。
- 如果系统遇到硬件故障，在线交易可能会受到影响。
- 查询和更新量较小。
- 需要员工分组工作来维护列表。
- 更容易受到入侵者和黑客的攻击。
- 如果服务器出现故障，大量数据可能会被永久删除，对业务产生多方面的影响。
OLAP 与 OLTP：主要区别
这两个在线处理系统之间的主要区别在于它们的用途：分析性与事务性。 每个系统都经过优化，以便可以各自胜任其工作，从而帮助您实时做出更明智的商业决策。
OLAP 旨在进行复杂的数据分析，供数据科学家、知识工作者和业务分析师使用。 另一方面，OLTP 旨在处理大量交易，供银行出纳员、收银员和酒店前台服务员等一线工作人员使用。
以下表格列出了 OLAP 和 OLTP 之间的主要区别：
| 参数 | OLAP | OLTP |
| 数据源 | 由来自不同数据库的历史数据组成，或使用不同的 OLTP 数据库作为数据源。 | 由当前的操作数据组成。 |
| 侧重点 | 可提取信息以进行复杂的分析。查询通常涉及大量记录，以驱动业务决策。 | 适用于数据库中简单更新、删除和插入操作。查询通常涉及一条或少数几条记录。 |
| 特征 | 允许用户使用电子表格创建视图。 数据量巨大。 | 创建和维护简单易行。支持高在线交易量。 |
| 事务 | 事务频率较低但持续时间较长。 | 事务非常频繁、快速和短暂。 |
| 查询 | 由于数据量大，查询相对较慢，可能需要数小时。 | 查询运行速度非常快。 |
| 完整性 | 由于数据库不经常修改，数据完整性是一个问题。 | 始终需要维护数据完整性约束。 |
| 时间 | 复杂查询的处理时间很长。 | 由于查询简单，处理速度比 OLAP 快。 |
| 规范化 | 表未规范化。 | 表已规范化。 |
| 操作 | 读取操作最多，写入操作很少。 | 写入和读取操作。 |
| 设计 | 设计重点是一个主题。 | 设计重点是应用程序。 |
| 空间要求 | 通常较大，因为处理的是大数据集。 | 如果正在归档历史数据，则通常较小。 |
| 生产力 | 可以提高数据分析师、高管和业务经理的生产力。 | 可以提高最终用户的生产力。 |
| 备份与恢复 | 丢失的数据可以从 OLTP 数据库中找回。 | 为了满足法律要求并确保业务连续性，需要定期备份。 |
| 过程 | 为常用数据提供快速结果。 | 确保对查询的快速响应。 |
| 用户数量 | 支持数千个用户。 | 支持数百个用户。 |
| 用户类型 | 理想用户是需要详细了解整个数据的数据科学家、首席执行官、经理和高层管理人员。 | 理想用户是需要基本信息的文员、数据库管理员、数据库人员。 |
| 应用 | 面向主题，用于分析、数据挖掘等。 | 面向应用程序，用于业务任务。 |
结论
选择合适的数据处理软件系统最终取决于您的目标。
OLAP 可以帮助从大量数据中挖掘价值，而 OLTP 可以帮助您快速处理大量事务。 传统的 OLAP 工具需要数据建模方面的专业知识以及跨不同业务部门的协作。 另一方面，OLTP 系统对业务至关重要。
在许多情况下，组织会同时使用 OLAP 和 OLTP 系统。这意味着 OLAP 系统用于分析有助于改进 OLTP 系统中业务流程的数据。
因此，您可以根据数据分析或事务需求选择其中一种。但是，如果两者都需要，最好同时使用 OLAP 和 OLTP。