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OLAP vs OLTP

OLTP定义OLTP 是 Online Transaction Processing 的简称,是一个联机处理系统,主要目标是数据处理而不是数据OLTP 系统的主要关注点是记录当前的更新,插入以及删除操作。OLTP 的查询比较简短,因此需要比较少的处理时间以及比较少的空间。OLTP 数据库需要经常更新。 在 OLAP 中,即使在中间过程中失败,也不会损害数据完整性,因为用户使用 OLAP 系统只是从大型数据库中检索数据进行。用户只需再次查询提取数据进行即可。 OLAP 中的很长,因此需要花费更多的时间以及更大的空间。与 OLTP 相比,OLAP 中的较少。甚至 OLAP 数据库中的表也可能不规范。 在线交易数据 不同的 OLTP 数据库成为 OLAP 的数据源 短暂但频繁 较长但较少 处理时间 处理时间相对较短 的处理时间相对较长 查询 简单查询 复杂查询 规范化 规范化(3NF) 未规范化

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OLTP与OLAP的区别精简总结

1、当今的数据处理大致可以成两大类:联机处理On-Line Transaction Processing联机处理On-Line Analytical Processing2、二者特性的不同,决定了对资源需求的偏重 ----01-1 OLTP(实时交易库大量短对IO要求高)一、面向交易的实时处理系统OLTPOLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的处理,记录即时的增、删、改、查,比如在银行存取一笔款 二、OLTP特点1、实时性要求高;OLTP 数据库旨在使应用程序仅写入所需的数据,以便尽快处理单个。 1、用户和系统的面向性:OLTP是面向顾客的,用于和查询处理OLAP是面向市场的,用于数据2、数据内容:OLTP系统管理当前数据OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和聚集机制3、访问模式:OLTP 系统的访问主要由短的原子组成,这种系统需要并行和回滚恢复机制OLAP系统的访问大部是只读操作4、视图:OLTP组织内部的当前数据,不涉及历史数据或不同组织的数据OLAP则相反.5、数据库设计:OLTP

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    OLTP与OLAP的区别精简总结

    1、当今的数据处理大致可以成两大类:联机处理On-Line Transaction Processing联机处理On-Line Analytical Processing2、二者特性的不同,决定了对资源需求的偏重 ----01-1 OLTP(实时交易库大量短对IO要求高)一、面向交易的实时处理系统OLTPOLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的处理,记录即时的增、删、改、查,比如在银行存取一笔款 二、OLTP特点1、实时性要求高;OLTP 数据库旨在使应用程序仅写入所需的数据,以便尽快处理单个。 1、用户和系统的面向性:OLTP是面向顾客的,用于和查询处理OLAP是面向市场的,用于数据2、数据内容:OLTP系统管理当前数据OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和聚集机制3、访问模式:OLTP 系统的访问主要由短的原子组成,这种系统需要并行和回滚恢复机制OLAP系统的访问大部是只读操作4、视图:OLTP组织内部的当前数据,不涉及历史数据或不同组织的数据OLAP则相反.5、数据库设计:OLTP

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    Oracle-OLAP和OLTP解读

    文章目录概述OLTP(on-line transaction processing)数据库OLAP(On-Line Analytical Processing)数据库联机处理(OLTP)和联机处理 -锁解读Oracle-等待件解读Oracle-procedurecursor解读----通常来说,我们把业为来两类,在**线处理系统(OLTP)和在线系统(OLAP)**或者DSS(决策支持系统 ----联机处理(OLTP)和联机处理(OLAP)的不同联机处理(OLTP)和联机处理(OLAP)的不同,主要通过以下五点区开来。 1.用户和系统的面向性:OLTP是面向顾客的,用于和查询处理 OLAP是面向市场的,用于数据----2.数据内容:OLTP系统管理当前数据. OLAP系统的访问大部是只读操作----OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的处理,例如银行交易。

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    OLTP + OLAP -> HTAP

    本文预计阅读时间 5 钟。介绍 HTAP 之前,先介绍 OLTP 和 OLAP 两个概念。OLTP OLTP:On-Line Transaction Processing,联机(线上)处理。 指处理型应用的场景,这个词的英文是 Transaction,其实就是交易(一般指金融交易)。这种场景有个最常见的业,就是转账,从一个账户转到另一个账户。 而 DSM 就不适用于 OLTP,因为列式存储对增删改的代价很大。HTAPHTAP:Hybrid transactionanalytical processing,混合处理。 在对新旧数据进行 OLAP 的情况下增加的处理来对数据进行更新。 一个查询到达后,需要别解成两套查询,在两个查询引擎都得到结果后进行合并,还可能用到两阶段提交等布式。这样混合会带来性能的下降和查询模式的限制。

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    数据库小知识:OLTP 与 OLAP

    OLTP 概念 OLTP(OnLine Transacion Processing),是传统关系型数据库的主要应用,主要面向基本的、日常的处理,例如银行交易等。 OLTP 的基本特征:1、实时性要求高2、查询的数据量不是特别大3、交易一般是确定的,它是对确定性的数据进行存取4、并发性要求高,并且严格要求的完整性,安全性5、大量短操作时,也适用 OLTP 类型的数据库OLAP 概念 OLAP(OnLine Analysis Processing),具有灵活的功能、直观的数据操作和结果可视化表示等突出优点,从而用户对基于大量复杂数据的变得轻松而高效 ,都是一些小。 这个时候,OLTP 显然更适合。而作为电商网站的老板,你可能更关注网站的收益或者各个商品的购买数据,或者说对于比较高级的电商网站,还会针对用户的购买情况或者年龄等信息,做个性化推荐。

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    大数据需要把hbase、mysql等数据导入hive吗?

    联 机处理系统(OLTP),也称为面向交易的处理系统,其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果。也 称为实时系统(Real time System)。 衡量联机处理系统的一个重要性能指标是系统性能,具体体现为实时响应时间。 OLTP系统的主要特点1、处理2、面向应用3、反映当前情况 什么是数据仓库?数 据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。 虽然数据仓库和联机处理 (OLAP) 这两个术语有时可互换使用,但它们却适用于通常称为决策支持系统或业智能系统的不同组件。 通过这些历史数据,可以支持对散的组织单元进行从策略计划到性能 评估的多级业决策。对数据仓库中的数据进行组织是为了支持,而不象在联机处理系统 (OLTP) 中那样是为处理实时

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    OLAP、OLTP的介绍和比较

    OLTP与OLAP的介绍数据处理大致可以成两大类:联机处理OLTP(On-Line Transaction Processing)。 联机处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。 OLTP是传统的关系型数据库(Oracle、Mysql...)的主要应用,主要是基本的、日常的处理,数据量小(千万级),准确性及一致性要求高,例如银行交易,商城订单交易。 OLTP与OLAP的比较 OLTP OLAP 数据操作特征 增删改查均衡 多是读请求,不修改已添加数据 数据处理形式 单条处理偏多 批处理偏多 数据量 千万级 亿为单位 存储格式 行存 列存 支持 支持 可以不支持 数据一致性要求 高 低 应用场景 基本的、日常的处理 集群规模 一般单节点或少量节点 集群规模大 技术选型 Mysql、Oracle等行存关系型数据库 HBase、ClickHouse

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    OLTP与OLAP的关系是什么?

    OLTP(on-line transaction processing)翻译为联机处理, OLAP(On-Line Analytical Processing)翻译为联机处理,从字面上来看OLTP 是做处理,OLAP是做处理。 OLTP主要用来记录某类业件的发生,如购买行为,当行为产生后,系统会记录是谁在何时何地做了何,这样的一行(或多行)数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作,要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功 当数据积累到一定的程度,我们需要对过去发生的情做一个总结时,就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计,从中获取我们想要的信息,为公司做决策提供支持,这时候就是在做OLAP了。 因为OLTP所产生的业数据散在不同的业系统中,而OLAP往往需要将不同的业数据集中到一起进行统一综合的,这时候就需要根据业需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中,然后由数据仓库来统一提供

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    一文了解华为Gauss数据库:开发历程、OLTP&OLAP特点、行式&列式存储,及与Oracle和AWS对比

    同时,华为启动面向混合处理的数据库开发,即HTAP。2018年,华为GaussOLTP数据库(型数据库)开始在招商银行综合支付交易系统成功上线。 华为GaussDB数据库包括:性(OLTP)数据库、型(OLAP)数据库和混合负载(HTAP)数据库。这里需要解释下OLTP、OLAP、HTAP之间的区别,这也是数据库最基本的内容。 1)OLTP:联机处理OLTP(on-line transaction processing)它是件驱动、面向应用的,比如电子商网站的交易系统就是典型的OLTP系统。 OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。 3)HTAP:混合处理(Hybrid Transaction and Analytical Process),既可以应用于型数据库场景,亦可以应用于型数据库场景。

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    译文|数据建模有新招!

    实上,在这三十年,ERP,CRM和系统存储数据的方式没有任何改变。一般来说,现代的ERP和CRM系统是基于一个已经用了30多年的数据模型,这个模型叫作OLTP,代表的是On Line转换程序。 一般来说,现代Analytical系统是基于一个已经用了30多年的数据模型,叫OLAP,代表的是On Line程序。ERP和CRM系统所依赖的业流程,几乎不考虑数据是如何进行的。 正因为如此,这些系统不与现代系统兼容。系统采取从ERP和CRM系统提取数据,并将数据转换成不同的格式(OLAP)进行处理。然而,已被转换成OLAP格式的数据与OLTP不兼容。 如果是处理的系统,则需要数据被转换成OTLP格式。如果你需要Analytical的支持,那么它需要转换成OLAP数据。如果你需要的数据是非结构化的,那么就需要被转换成大数据格式。 创建这些源系统模型数据的人就创造了OLTP格式。而做数据的人,可能就只专注于OLTP格式了。

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    网易MySQL微专业学习笔记(十二)-MySQL容量评估

    正文性能容量评估     线上业场景     评估数据库服器所需性能指标     预估可能成为瓶颈的服器资源     帮助数据库性能调优数据库服器硬件性能指标磁盘IO性能内存容量CPU网络吞吐量磁盘容量数据库业特点关键词 OLTPOLAP类型并发请求读写比例数据量冷热数据比数据级存储OLTP与OLAPT = Transaction面向广大用户,高并发,较短操作互联网应用绝大部属于OLTPOLTP看重服器CPU, 内存,些较多或内存不够则依赖磁盘IOA =Analytical通常面向内部人员,大规模复杂查询OLAP看重磁盘扫描的IO能力,部依赖内存排序。 select只读与updatedeleteinsert写操作比例deleteupdate通常都是先读再写insert需要区数据写入是持续insert还是大量导入数据根据业实际场景多数场景相关资源 :内存多写场景相关资源:磁盘IO数据量-总量数据库服器存储设备可扩容能力上限根据估算的业量,写入模式,数据增长量预估一个硬件升级周期内数据库可存放数据的总量,上线时要留好余量数据总量相关资源:磁盘容量冷数据与热数据

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    OLAP与数据仓库------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记4

    1.OLTP与OLAP联机处理过程(On-Line Transaction Processing)也就是我们通常称之的OLTP。 (所以OLAP应用通常是大数据的基石,笔者入职狼厂的部门,也主要从OLAP系统Palo的开发工作)OLTP的应用通常读写的都是最新的数据。而OLAP的应用通常处理的都是海量的历史数据。 OLTP系统通常解决的是应用程序高可用性和低延迟的读写请求,往往是业运行的关键所在。 DBA也并不愿意让数据师在OLTP数据库上运行特殊的解查询,因为这些查询通常需要扫描数据集的大部,这会损害并发执行的性能。 2.数据仓库数据仓库,是一个独立的数据库,主要负责查询数据,而不会影响OLTP操作。数据仓库中包含公司在各种OLTP系统的数据的只读副本。

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    Data Warehouse

    OLTP & OLAP联机处理(OLTP, online transactional processing)系统:涵盖组织机构大部的日常操作,purchasing, inventory, banking ,manufacturing, payroll, registration, accounting联机处理(OLAP, online analytical processing)系统:以不同的格式组织和提供数据 ,以满足不同用户的各种需求,为数据和决策方面提供服。 Distinct features (OLTP vs. 数据仓库将布在企业网络中不同信息岛上的业数据集成到一起,存储在一个单一的集成关系型数据库中,利用这样的集成信息,可方便用户对信息访问,可使决策人员对一段时间内的历史数据进行,研究的发展走势。

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    深度解读HTAP系统的问题与主义之争

    下图是经典的数据处理框架,我们在里面划出两种数据库系统:一种是型的系统,这是数据源头产生的地方;另一种是型的系统,是我们的数仓。数据会定期从交易型数据库中借助ETL的方式流入到数仓. 为了解决这个问题, HTAP系统应运而生,它的初衷就是要打破处理和处理的界限,使企业能够通过HTAP系统更好地发现市场反馈,获得更好的创新。 交易型的是短,以写为主;型的是长,以读为主,经常需要做全表扫描,在扫描的基础上做统计、聚合等操作。这种情况下,OLAP的经常需要独占系统资源,使交易型的吞吐量下降。 VoltDB是类似的一个系统,执行同样不需要加锁,串行地执行(通过片达到并行执行的效果)。OLAP则通过fork产生子进程在一致性的拷贝上运行查询。 而OLTP数据存储则采用高性能的存储,优化提交的关键路径,达到用户最优体验,比如说高性能Nvme,加速的提交速度,然后定期把数据从OLTP型存储导入到OLAP型的存储。

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    最佳实践 | 腾讯HTAP数据库TBase助力某省核心IT架构升级

    在传统的关系数据处理系统中,习惯把系统按照业特点为在线处理系统(OLTP)和在线处理(OLAP),一般意义上OLTP关注实时在线业,要求低延时,高吞吐量,总体数据量一般不会特别大;而OLAP HTAP是混合处理 Hybrid TransactionalAnalytical Processing的简写,TBase通过下面这些技术构建了原生的HTAP能力。 提供了99个SQL查询(SQL 2003),数据量大,测试数据与实际商业数据高度相似,同时具有各种业模型(报告型,数据挖掘型等等),主要用来对决策支持系统进行性能性能评测。 汇集库在系统中承担着数据汇集处理的作用,既要对接其他关系数据库,消息中间件等,还要运行部核心系统的OLTP,并在这两者数据的基础上运行模型构建,离线行为等OLAP类计算。 结合这些位置信息和我们已有的地理信息进行关联,可以出很有价值的数据,为国民生产生活所用。

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    最佳实践:HTAP数据库TBase助力某省级单位核心系统IT架构升级

    在传统的关系数据处理系统中,习惯把系统按照业特点为在线处理系统(OLTP)和在线处理(OLAP),一般意义上OLTP关注实时在线业,要求低延时,高吞吐量,总体数据量一般不会特别大;而OLAP 系统用来处理大规模数据的报表,要求低响应时间。 TBase 的HTAP能力:HTAP是混合处理Hybrid TransactionalAnalytical Processing的简写,TBase通过下面这些技术构建了原生的HTAP能力。 提供了99个SQL查询(SQL 2003),数据量大,测试数据与实际商业数据高度相似,同时具有各种业模型(报告型,数据挖掘型等等),主要用来对决策支持系统进行性能性能评测。 汇集库在系统中承担着数据汇集处理的作用,既要对接其他关系数据库,消息中间件等,还要运行部核心系统的OLTP,并在这两者数据的基础上运行模型构建,离线行为等OLAP类计算。

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    相见恨晚!OLAP数仓基础入门大全

    OLTP是Online transaction processing的英文缩写,指在线联机处理,这么说其实还是比抽象的。 OLAP是Online analytical processing的英文缩写,指联机处理。从字面上我们能看出是做类操作。通过数据库中的数据来得出一些结论性的东西。 在存储系统上,配置独立的计算查询系统,别满足TP和AP不同的要求。比如TP系统很重要的一个特点就是的ACID,而AP系统更加关心布式并行查询能力。 通过实表和维度表组织起来的数仓多维数据模型,相比原本散在数据库等各处的数据,能够有更有目的更高效的查询效率,比如可以查询汇总地域维度中某个省的商品销售情况,也可以通过时间维度每个季度的某类商品销售趋势 与上面几种操作不同,旋转并未减少或增加要的样本。而是根据不同的目的,改变了的角度,比如本来将产品作为观察角度,将地域和时间作为参照,不同产品在销售情况。

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    最佳实践:腾讯HTAP数据库TBase助力某省核心IT架构升级

    在传统的关系数据处理系统中,习惯把系统按照业特点为在线处理系统(OLTP)和在线处理(OLAP),一般意义上OLTP关注实时在线业,要求低延时,高吞吐量,总体数据量一般不会特别大;而OLAP 系统用来处理大规模数据的报表,要求低响应时间。 HTAP是混合处理Hybrid TransactionalAnalytical Processing的简写,TBase通过下面这些技术构建了原生的HTAP能力。 提供了99个SQL查询(SQL 2003),数据量大,测试数据与实际商业数据高度相似,同时具有各种业模型(报告型,数据挖掘型等等),主要用来对决策支持系统进行性能性能评测。 汇集库在系统中承担着数据汇集处理的作用,既要对接其他关系数据库,消息中间件等,还要运行部核心系统的OLTP,并在这两者数据的基础上运行模型构建,离线行为等OLAP类计算。

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    【学习】百万级别数据,数据库Mysql,Mongodb,Hbase如何选择?

    这些数据将用于日后的数据。因此,对实时性要求不是很高。答案:百万级的数据,无论侧重OLTP还是OLAP,当然就是MySql了。 过亿级的数据,侧重OLTP可以继续Mysql,侧重OLAP,就要场景考虑了。 ,通过搜索引擎来查询,可以选择solrelasticsearch;企业级ODSEDW数据集市场景:强调基于关系性数据库的大数据实时,常用于业数据集成,可以选择Greenplum;数据库系统一般为两种类型 :一种是面向前台应用的,应用比较简单,但是重吞吐和高并发的OLTP类型;一种是重计算的,对大数据集进行统计的OLAP类型。 OLTP(On-Line Transaction Processing,联机处理)系统也称为生产系统,它是件驱动的、面向应用的,比如电子商网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统。

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