一、OLTP

On-Line Transaction Processing：聯(lián)機事務(wù)處理過程(OLTP)

OLTP是事件驅(qū)動、面向應(yīng)用的，也稱為面向交易的處理過程。其基本特征是前臺接收的用戶數(shù)據(jù)可以立即傳送到計算中心進行處理，并在很短的時間內(nèi)給出處理結(jié)果，是對用戶操作的快速響應(yīng)。例如銀行類、電子商務(wù)類的交易系統(tǒng)就是典型的OLTP系統(tǒng)。其具備以下特點：

• 直接面向應(yīng)用，數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中產(chǎn)生。

• 基于交易的處理系統(tǒng)。

• 每次交易牽涉的數(shù)據(jù)量很小；對響應(yīng)時間要求非常高。

• 用戶數(shù)量非常龐大，其用戶是操作人員，并發(fā)度很高。

• 數(shù)據(jù)庫的各種操作主要基于索引進行。

• 以SQL作為交互載體。

• 總體數(shù)據(jù)量相對較小。

二、OLAP

On-Line Analytical Processing：聯(lián)機實時分析(OLAP)

OLAP是面向數(shù)據(jù)分析的，也稱為面向信息分析處理過程。它使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個方面觀察信息，以達到深入理解數(shù)據(jù)的目的。其特征是應(yīng)對海量數(shù)據(jù)，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。例如數(shù)據(jù)倉庫是其典型的OLAP系統(tǒng)。其具備以下特點：

• 本身不產(chǎn)生數(shù)據(jù)，其基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于生產(chǎn)系統(tǒng)中的操作數(shù)據(jù)

• 基于查詢的分析系統(tǒng)；復(fù)雜查詢經(jīng)常使用多表聯(lián)結(jié)、全表掃描等，牽涉的數(shù)量往往十分龐大

• 每次查詢設(shè)計的數(shù)據(jù)量很大，響應(yīng)時間與具體查詢有很大關(guān)系

• 用戶數(shù)量相對較小，其用戶主要是業(yè)務(wù)人員與管理人員

• 由于業(yè)務(wù)問題不固定，數(shù)據(jù)庫的各種操作不能完全基于索引進行

• 以SQL為主要載體，也支持語言類交互

• 總體數(shù)據(jù)量相對較大

2.1 一些概念

OLAP數(shù)據(jù)立方體，是一種用于支持OLAP上卷、下鉆、切片、切塊操作的多維數(shù)據(jù)模型。立方體的每個單元，存放一個聚合值。

• 下鉆(Drill-down)：由粗粒度向細粒度拆分。如通過季度銷售數(shù)據(jù)鉆取每個月的銷售數(shù)據(jù)。
• 上卷(Roll-up)：下鉆的逆操作。
• 切片(Slice)：通過將其中一個維度選擇單個值，從而創(chuàng)建具有較少維度的新多維數(shù)據(jù)集合。如只選電子產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)。
• 切塊(Dice)：相比切片是選中多個維度。如第一季度到第二季度銷售數(shù)據(jù)。
• 旋轉(zhuǎn)(Pivot)：維的位置互換，類似行列轉(zhuǎn)換。

OLAP按數(shù)據(jù)存儲格式可分類為：ROLAP、MOLAP、HOLAP

名稱描述細節(jié)數(shù)據(jù)存儲位置聚合后的數(shù)據(jù)存儲位置

ROLAP(Relational OLAP)	基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP實現(xiàn)	關(guān)系型數(shù)據(jù)庫	關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
MOLAP(Multidimensional OLAP)	基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP實現(xiàn)	多維數(shù)據(jù)庫	數(shù)據(jù)立方體
HOLAP(Hybrid OLAP)	基于混合數(shù)據(jù)組織的OLAP實現(xiàn)	關(guān)系型數(shù)據(jù)庫	數(shù)據(jù)立方體

ROLAP更靈活、MOLAP響應(yīng)性能更好。

2.2 ROLAP

概述：

這種方法依賴于操作存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，給傳統(tǒng)的OLAP slicing 和 dicing功能。本質(zhì)上，每個slicing或dicing功能和SQL語句中"WHERE"子句的功能是一樣的。

優(yōu)勢：

可以處理大數(shù)據(jù)量：ROLAP技術(shù)的數(shù)據(jù)量大小就是底層關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲的大小。換句話說，ROLAP本身沒有對數(shù)據(jù)量的限制。

可以利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所固有的功能：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)具備非常多的功能。ROLAP技術(shù)，由于它是建立在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫上的，因此可以使用這些功能。

劣勢：

性能可能會很慢：因為每個ROLAP包裹實際上是一個SQL查詢（或多個SQL查詢）關(guān)系數(shù)據(jù)庫，可能會因為底層數(shù)據(jù)量很大，使得查詢的時間很長。

受限于SQL的功能：因為ROLAP技術(shù)主要依賴于生成SQL語句查詢關(guān)系數(shù)據(jù)庫，SQL語句并不能滿足所有的需求（舉例來說，使用SQL很難執(zhí)行復(fù)雜的計算），ROLAP技術(shù)因此受限于SQL所能做的事情。ROLAP廠商已經(jīng)通過構(gòu)建工具以減輕這種風(fēng)險，而且允許用戶自定義函數(shù)。

2.3 MOLAP

概述：

這是OLAP分析的傳統(tǒng)方式。在MOLAP中，數(shù)據(jù)存儲在一個多維數(shù)據(jù)集(cube)中，存儲并不是在傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，而是自定義的格式。

優(yōu)勢：

卓越的性能：MOLAP cubes為了快速數(shù)據(jù)檢索而構(gòu)建，具有最佳的slicing dicing操作

可以執(zhí)行復(fù)雜的計算：所有的計算都在創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)表時預(yù)先生成。因此，復(fù)雜的計算不僅可行，而且迅速

劣勢：

它可以處理的數(shù)據(jù)量有限：因為所有的計算都是執(zhí)行在構(gòu)建的多維數(shù)據(jù)集上，多維數(shù)據(jù)集本身不可能包括大量的數(shù)據(jù)。當(dāng)然這并不是大數(shù)據(jù)不能派生出多維數(shù)據(jù)集。事實上，這是可以的。但是在這種情況下，只有匯總的信息能夠包含在多維數(shù)據(jù)集中。

需要額外的成本：多維數(shù)據(jù)集技術(shù)往往是有專利或現(xiàn)在并不存在在某個組織中。因此，要想采用MOLAP技術(shù)，通常是要付出額外的人力和資源成本。

2.4?HOLAP

概述：

HOLAP技術(shù)試圖將MOLAP和ROLAP技術(shù)的優(yōu)勢結(jié)合起來?？傮w來說，HOLAP利用了多維數(shù)據(jù)集的技術(shù)從而得到更快的性能。

當(dāng)需要詳細信息時，HOLAP可以從多維數(shù)據(jù)集“穿過”到底層的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。

三、OLTP與OLAP對比

四、HTAP

?HTAP數(shù)據(jù)庫（Hybrid Transaction and Analytical Process，混合事務(wù)和分析處理）。2014年Gartner的一份報告中使用混合事務(wù)分析處理(HTAP)一詞描述新型的應(yīng)用程序框架，以打破OLTP和OLAP之間的隔閡，既可以應(yīng)用于事務(wù)型數(shù)據(jù)庫場景，亦可以應(yīng)用于分析型數(shù)據(jù)庫場景。實現(xiàn)實時業(yè)務(wù)決策。

這種架構(gòu)具有顯而易見的優(yōu)勢：不但避免了繁瑣且昂貴的ETL操作，而且可以更快地對最新數(shù)據(jù)進行分析。這種快速分析數(shù)據(jù)的能力將成為未來企業(yè)的核心競爭力之一。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OLTP+OLAP-＞HTAP的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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