OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。OLTP 是一种事务处理，而 OLAP 是一种分析处理系统。OLTP 是一个管理互联网上面向交易的应用程序的系统，例如 ATM。OLAP 是一个在线系统，可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLTP 和 OLAP 的区别 OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。OLTP 是一种事务处理，而 OLAP 是一种分析处理系统。OLTP 是一个管理互联网上面向交易的应用程序的系统，例如 ATM。OLAP 是一个在线系统，可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLT
数据仓库 ( Data Warehousing ) 和 联机分析处理 ( OLAP ) 技术 简介 :
这些术语经常相互混淆，那么它们的主要区别是什么？您如何根据自己的情况选择合适的术语？ 我们生活在一个数据驱动的时代，使用数据做出更明智决策并更快响应不断变化的需求的组织更有可能脱颖而出。您可以在新的服务产品（例如拼车应用程序）以及推动零售的强大系统（电子商务和店内交易）中看到这些数据。 在数据科学领域，有两种类型的数据处理系统：在线分析处理（OLAP）和在线事务处理（OLTP）。主要区别在于，一种使用数据来获得有价值的见解，而另一种则纯粹是可操作的。但是，有一些有意义的方法可以使用这两个系统来解决数据问题
通常来说，我们把业务分为来两类，在**线事务处理系统（OLTP）和在线分析系统（OLAP）**或者DSS（决策支持系统），这两类系统在数据库的设计上是如此的不同，甚至有些地方的设计是像相悖的。
HTAP是什么HTAP(Hybrid Transaction and Analytical Processing)数据库，也称混合型关系数据库，是能同时提供OLTP和OLAP的混合关系型数据库。在互联网浪潮出现之前，企业的数据量普遍不大，特别是核心的业务数据，通常一个单机的数据库就可以保存。那时候的存储并不需要复杂的架构，所有的线上请求OLTP和后台分析OLAP都跑在同一个数据库实例上。随着互联网的发展，企业的业务数据量不断增多，单机数据库的容量限制制约了其在海量数据场景下的使用。
OLTP 是 Online Transaction Processing 的简称，是一个联机事务处理系统，主要目标是数据处理而不是数据分析。OLTP 系统的主要关注点是记录事务当前的更新，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（在线事务处理）支持在 ATM 和在线银行、收银机和电子商务以及我们每天与之交互的许多其他服务背后进行快速、准确的数据处理。 什么是 OLTP？ OLTP 或在线事务处理允许大量人员（通常通过 Internet）实时执行大量数据库事务。 数据库事务是对数据库中数据的更改、插入、删除或查询。OLTP 系统（以及它们支持的数据库交易）推动了我们每天进行的许多金融交易，包括网上银行和 ATM 交易、电子商务和店内购物，以及酒店和航空公司预订等等。在每种情况下，数据库交易也保留为相应金融交易的记录。OLT
1、当今的数据处理大致可以分成两大类： 联机事务处理On-Line Transaction Processing 联机分析处理On-Line Analytical Processing
尝试用最简单的方式解释一下OLAP和OLTP的区别。毕竟对于一个走业务线的数据分析师而言，一些技术问题也没有必要过分深究。
OLTP 和 OLAP：这两个术语看起来相似，但指的是不同类型的系统。在线事务处理 (OLTP) 实时捕获、存储和处理来自事务的数据。在线分析处理 (OLAP) 使用复杂的查询来分析来自 OLTP 系统的汇总历史数据。 什么是 OLTP？ OLTP 系统在数据库中捕获和维护事务数据。每个事务都涉及由多个字段或列组成的单个数据库记录。示例包括银行和信用卡活动或零售结账扫描。 在 OLTP 中，重点是快速处理，因为 OLTP 数据库经常被读取、写入和更新。如果事务失败，内置系统逻辑可确保数据完整性。 什么是
OLAP和OLTP通过ETL衔接。为提升OLAP性能，需在ETL过程进行大量预计算，包括：
最近行业里面有趣的事情比较多，Trino Summit 2022刚开完，有很多有趣的东西。亚马逊re:Invent也在如火如荼召开，视频看得我眼睛发炎，又痒又疼的。
之前介绍了数据库的两种最常见的存储模型：NSM 和 DSM （列式存储的起源：DSM），今天介绍这两种存储模型和 HTAP 的联系。
联机事务处理过程（On-Line Transaction Processing）也就是我们通常称之的OLTP。 联机分析处理过程（On-Line Analysis Processing）则被称为OLAP。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 在过去的三十年，ERP，CRM和Analytical等分析系统已经发展。但是这些系统储存数据的方式并没有变化。事实上，在这三十年，ERP，CRM和分析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OL
最近处理了好几起关于merge导致的问题，其实看到merge语句内心也还是蛮纠结的，这一次还是碰到了问题，简直无语了。 先交代下问题的背景。有一套OLTP环境和OLAP环境需要同步一部分数据，都是在每天的半夜开始，OLAP的库的一个表数据会根据增量的逻辑从OLTP库中同步，有两种方式，一种是OLAP从OLTP中去抓取，另外一种是OLTP推送给OLAP。看起来表达的意思是差不多的，实现起来就是完全不同的风格，即一种主动一种被动，而对于大部分的应用需求来看，还是更倾向于OLAP从OL
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、日常的事务处理，例如银行交易等。它是面向交易的处理系统，基本特征是可以立即将原始数据传送并处理，即可以实时的处理数据并给出响应，所以它也称为实时响应系统。
看做什么，如果不需要对数据进行实时处理，那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql（数据库）“导入”到hive（数据仓库）中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下 数据仓库的几个概念 http://www.ppvke.com/Blog/archives/27862 什么是OLTP？ 联 机事务处理系统(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 S
陈现麟，伴鱼技术中台负责人，从 0 到 1 搭建伴鱼技术中台，对分布式架构、服务治理、稳定性建设、高并发高 QPS 系统和中台化的组织架构搭建有一定的经验，崇尚简单优雅的设计，关注云原生和分布式数据库。
数据库(OLTP)、数据仓(OLAP)是数据应用本身孵化出的孪生兄弟，却又代表数据应用的两面性。
是传统的关系型数据库(Oracle、Mysql...)的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，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。
对于sql开发人员来说，需要了解开发的数据库应用于哪种类型，下面对数据库的应用做了分类
HTAP系统诞生的初衷，是要打破事务处理和分析处理的界限，使企业能通过HTAP系统更好地发现市场反馈，获得更好的创新。但如何让OLTP和OLAP在系统运行的过程中相互干扰最小，却成了HTAP系统面临的难题。 总体来看，HTAP系统架构的实践可以分成两类：一类是改革，另一类是改良。前者采用One size fits all的策略，用一个大而全的系统同时满足OLTP和OLAP的需求，后者采用One size doesn’t fit all模型，将OLTP和OLAP两种系统组合起来，通过CDC的方式把OLTP上
坊间传来消息，OceanBase又一次打榜TPC全球第一。自从有过两次TPC-C第一之后，这第三次打榜也有点不新鲜了。不过这次可不是TPC-C，而是TPC-H。OceanBase以1526万QphH的性能总分创造了新的世界纪录，成绩是现在榜单第二名的10倍多！
Dag Controller 是 NebulaGraph 企业版的系统，经过反复测试无误后进行了发布，它主要解决的是 OLTP 和 OLAP 的融合问题，以及复杂场景下的图计算问题。也欢迎大家来详细了解下：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.1/graph-computing/0.deploy-controller-analytics/。
大家好呀！这里是爱学习的 Guide！今天给大家科普一个速度快到飞起的数据库——ClickHouse。
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集
作为数据仓库实施的核心组件，OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP？ OLAP（用于在线分析处理）是一种软件，用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如，销售数据可能具有与位置（地区、国家、州/省、商店）、时间（年、月、周、日）、产品（服装、男/女/童、品牌、类型）相关的多个维度，和更多。 但在数据仓库中，数据集存储在表中，
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门：https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
这边厢PingCAP刚刚发布面向企业级核心场景、具备完整 HTAP 能力的分布式数据库TiDB 5.0 版本；那边厢OceanBase也紧跟着推出3.0版本，主攻方向亦是HTAP分布式数据库，在GitHub Oceanbase标注自己为“ The leading Scalable HTAP Database” , 并且又玩了一把TPC-H打榜第一的套路（后续：其成绩很快被超过）。
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能
联机事务处理（OLTP, online transactional processing）系统：涵盖组织机构大部分的日常操作，purchasing, inventory, banking,manufacturing, payroll, registration, accounting
近日，第12届中国数据库技术大会（DTCC 2021）在北京国际会议中心召开。作为全球领先的云计算、数据库产品服务商，腾讯云数据库集结多位顶级技术大咖亮相本次大会，围绕当前比较热门的数据库技术主题，共同探讨最前沿的技术趋势与实践。 本期为大家带来腾讯专家工程师朱阅岸老师在本次大会上的分享，主题为“HTAP系统的问题与主义之争”。以下是分享实录： 问题与主义之争其实是上世纪初胡适与李大钊之间的一场论战。胡适主张改良，提倡解决一个个问题，也就是少谈些主义，多研究些问题；而李大钊则主张改革，认为只有解决了这个根
Apache TinkerPop 提供了图数据库的抽象接口，方便第三方实现自己的图数据库以接入TinkerPop 技术栈，享受TinkerPop 的Gremlin、算法等福利。TinkerPop将这些第三方称为“Provider ”，知名的Provider包含janusGraph、neo4j、hugegraph等。
腾讯云PostgreSQL-XZ（PGXZ）经过公司内部多年业务的打磨，在2017年改名为TBase后，正式对外推出，目前已在政务、医疗、公安、消防、电信、金融等行业等行业的解决方案中大量应用。TBase以其功能强大，运行稳定，高性能高可靠性，以及强大的互联网基因得到客户的普遍认可。
数据库性能优化不是一个简单的任务，不仅仅是SQL层面的优化，它的关键在于对innodb存储引擎的了解，当然，好的存储引擎性能离不开好的硬件系统的支撑，这里我们从cpu，内存，磁盘等方面展开讨论
OPAP系统构建了一个实时查询的系统可以使用者立马能够查询到实时数据。举个简单的例子，当用户参加一项活动时，产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果，并且快速的探索用户的行为特征，从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓：越来接近实时的数据，越有价值。OPAP系统的意义便在于此。
新粉请关注我的公众号 今天和大家聊聊圈子里白嫖的事。 某HTAP数据库团队最近在其公众号上写文章，招募对数据库内核开发感兴趣的人员去给他们的开源项目做贡献。 这个贡献是什么呢？简单描述一下，这个HTAP产品，一边是A语言写的OLTP引擎，一边是B语言写的OLAP引擎。 在执行SQL的时候，OLTP里面已经实现的函数，需要在OLAP里用B语言再实现一遍。 否则的话，系统就没办法把包含了这部分函数的SQL操作给下推进OLAP系统执行。那SQL执行起来就死得难看了。 OLTP产品是兼容很成熟的某著名开源数据库，所
本文根据伍鑫在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。
点击▲关注 腾讯云数据库 数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。 在传统的关系数据处理系统中，习惯把系统按照业务特点分为在线事务处理系统(OLTP)和在线分析处理(OLAP)，一般意义上OLTP关注实时在线业务，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分析，要求低响应时间。两者因为数据量，查询请求，业
Oracle-Soft Parse/Hard Parse/Soft Soft Parse解读
传统OLTP/OLAP之分 数据仓库里面有OLTP/OLAP之分，OLTP是传统关系型数据库的主要应用，其主要面向基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 大数据场景下的同与不同 1、大数据时代，大数据仓库面对的最基本，最典型的场景还是传统的OLAP场景，最明显的区别是数据规模的急剧膨胀，从传统的单表千万级，到现在单表百亿，万亿。维度也从传统的几十维到现在的一些互联网企业可能存在的万维。因为系统的交互对象是人，
数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。 在传统的关系数据处理系统中，习惯把系统按照业务特点分为在线事务处理系统(OLTP)和在线分析处理(OLAP)，一般意义上OLTP关注实时在线业务，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分析，要求低响应时间。两者因为数据量，查询请求，业务要求的不用，加上之前
最近，在数据库行业对HTAP（混合事务/分析处理，Hybrid Transactional/Analytical Processing）这个概念宣传的非常火爆，也衍生出 Real-Time HTAP的说法，主要是因为随着IT行业的发展，很多用户的复杂业务已不再是单纯的OLTP或者OLAP场景，而是二者皆有的混合场景。很多数据库厂商为了响应这样的需求，同时也为了更好的宣传旗下数据库的适用性足够广泛，就纷纷打出可同时支持OLTP和OLAP的混合负载，即支持HTAP的宣传语。 当我们在网络上去搜索“HTAP”关键字，相关信息很多会提到分布式/集中式架构、传统数据库/新型数据库等等概念，本文就从这些相关概念来切入，抛砖引玉，试着理清面临如今众多的数据库，对于有HTAP需求的用户，究竟该如何理性的选择。
导读：近七年在网易杭研一直从事数据库相关的开发工作，主要是MySQL和MongoDB这两种数据库，去年开始涉及图数据库Neo4J。上述几种，都可认为是OLTP类数据处理，由于工作需要，需要调研学习OLAP技术和相关系统，本文开始逐步进行第一轮总结，很多东西还只是片面理解，权当做个笔记。
相信身处于大数据领域的读者多少都能感受到，大数据技术的应用场景正在发生影响深远的变化: 随着实时计算、Kubernetes 的崛起和 HTAP、流批一体的大趋势，之前相对独立的大数据技术正逐渐和传统的在线业务融合。关于该话题，笔者早已如鲠在喉，但因拖延症又犯迟迟没有动笔，最终借最近参加多项会议收获不少感悟的契机才能克服懒惰写下这片文章。
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