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OLTP 和 OLAP 这两个概念在十来年前、十几年前商业智能BI这个词还不是那么普及的时候,还经常放在一起做比较,现在已经很少再单独拿出来做对比了,但也总还是有人会问到,我在这里大概讲下两个概念的差别和联系。
什么是OLTP 和 OLAP
OLTP 英文全称是 Online Transaction Processing System,在线事务处理系统。OLAP 英文全称是 Online Analytical Processing System,在线分析处理系统。从名词上看差异就是一个是事务处理,一个是分析处理。
这个名词从英文翻译过来还是有些生硬,换种简单的方式来理解 OLTP 就可以理解为日常的业务系统,比如像 ERP、OA、CRM 等等,这些业务系统主要是管理企业的基本业务流程,对数据的处理方式主要是以增、删、改为主。也有查询,但查询的SQL的结构相对比较简单。
OLAP就可以理解为分析型系统,比如在商业智能BI应用中,支撑到前端可视化分析的数据仓库。商业智能BI底层使用到的数据库通常我们会称为数据仓库,数据仓库的主要目的一个是打通各个业务系统即OLTP的数据库,整合之后提供给前端商业智能BI可视化分析工具或者报表工具来使用。
如果只是把商业智能BI定义为数据可视化或者可视化的工具,就有些过于狭义了。实际上商业智能BI不仅仅只包含数据可视化,更应该包含数据仓库,数据仓库是整个商业智能BI的核心部分,所以谈到OLAP的时候就一定会谈到商业智能BI。
OLTP 和 OLAP的差异与联系
上面是一些基本的概念,再来具体说下两者的差异和联系,大概有六个点。
第一,在底层数据处理层面,OLTP 以SQL增删改处理为主,OLAP以SQL查询操作为主。数据来源层面,OLTP 的数据来源就是它们前端的应用,就是B/S架构或者C/S架构的 B Browser 浏览器或者 C Client,就理解为用户在各种系统上录入数据就可以了。
第二,OLAP的数据来源就是不同的 OLTP数据库,所以OLAP本身是不产生数据的,通过ETL从OLTP抽取数据到OLAP数据库即数据仓库中做整合清洗达到可分析的数据标准。
第三,OLTP数据处理的时间相对较短,增、删、改操作,就像在页面上点击一个提交案例、下一步操作等等;但是OLAP数据处理的时间可能就会很长,比如一个大查询可能查询的数据量非常长,相对增删改时间周期会拉的更长一些,取决于OLAP数据结构的规范性以及返回数据量的大小。
第四,OLTP 也有查询操作,但查询的操作都相对比较简单;OLAP 的查询相对可以很复杂;
第五,OLTP系统在底层数据库的设计上通常采用3NF设计方式,避免数据冗余,很适合频繁的增删改操作;OLAP系统主要是面向分析型应用准备的,因此在底层数据库即数据仓库的设计上通常会采用反三范式的方式,比如Kimball 的维度建模方式,刻意的保留数据冗余,很适合分析查询操作。
当然,在OLAP系统底层数据仓库的架构中也有采用3NF建模的,主要目的是为了统一业务数据标准,但真正面向分析服务的时候还是会在3NF的基础上再构建一套反三范式的Kimball星型模型或者雪花型模型的数据架构。
第六,OLTP由于采用3NF建模,所以对数据的完整性要求很高,必须采用完整性约束。但是OLAP本身就不是面向业务交易信息的,不对业务过程负责,并且数据也不会频繁修改,所以是没有完整性约束这一说的。比如OLTP里面一个事务没有提交成功,或者失败了,事务是要回滚的。OLAP里面没有这种处理,跑不成功再重新跑一遍就可以了。
上面的内容基本上把OLTP和OLAP的定义和概念,差别和联系大概都介绍到了,下次再来讲下OLAP CUBE多维立方体、空间换时间、MDX等等到底是一个什么概念,感兴趣的朋友可以回头来看看。
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