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OLTP与OLAP

OLTP与OLAP

作者: 乔一波一 | 来源:发表于2019-04-08 20:23 被阅读0次

数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。

OLTP:

是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易;

表示事务性非常高的系统,一般都是高可用的在线系统,以小的事务以及小的查询为主,评估其系统的时候,一般看其每秒执行的Transaction以及ExecuteSQL的数量。在这样的系统中,单个数据库每秒处理的Transaction往往超过几百个,或者是几千个,Select语句的执行量每秒几千甚至几万个。典型的OLTP系统有电子商务系统、银行、证券等,如美国eBay的业务数据库,就是很典型的OLTP数据库。

OLAP:

是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果;

在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术;OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据;OLAP用于支持复杂的分析操作,侧重于对管理人员的决策支持,可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求,并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果,辅助决策。

基本概念

        度量:数据度量的指标,数据的实际含义

        维度:描述与业务主题相关的一组属性

        事实:不同维度在某一取值下的度量

特点:

(1)快速性:用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。

(2)可分析性:OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。

(3)多维性:多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。

(4)信息性:不论数据量有多大,也不管数据存储在何处,OLAP系统应能及时获得信息,并且管理大容量信息。

OLAP分类:

OLAP基本操作:

钻取:在维的不同层次间的变化,从上层降到下一层,或者说将汇总数据   拆分到更细节的数据

上卷:钻取的逆操作,即从细粒度数据向更高汇总层的聚合

切片:选择维中特定的值进行分析

切块:选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析

旋转:维的位置互换,就像是二维表的行列转换

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