OLTP與OLAP的介紹

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? ? 數據處理大致可以分成兩大類：聯機事務處理OLTP（on-line transaction processing）、聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是傳統的關系型數據庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是數據倉庫系統的主要應用，支持復雜的分析操作，側重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結果。?

OLTP 系統強調數據庫內存效率，強調內存各種指標的命令率，強調綁定變量，強調并發操作；
OLAP 系統則強調數據分析，強調SQL執行市場，強調磁盤I/O，強調分區等。?

OLTP與OLAP之間的比較： ??

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? ? OLTP，也叫聯機事務處理（Online Transaction Processing），表示事務性非常高的系統，一般都是高可用的在線系統，以小的事務以及小的查詢為主，評估其系統的時候，一般看其每秒執行的Transaction以及Execute SQL的數量。在這樣的系統中，單個數據庫每秒處理的Transaction往往超過幾百個，或者是幾千個，Select 語句的執行量每秒幾千甚至幾萬個。典型的OLTP系統有電子商務系統、銀行、證券等，如美國eBay的業務數據庫，就是很典型的OLTP數據庫。
OLTP系統最容易出現瓶頸的地方就是CPU與磁盤子系統。
（1）CPU出現瓶頸常表現在邏輯讀總量與計算性函數或者是過程上，邏輯讀總量等于單個語句的邏輯讀乘以執行次數，如果單個語句執行速度雖然很快，但是執行次數非常多，那么，也可能會導致很大的邏輯讀總量。設計的方法與優化的方法就是減少單個語句的邏輯讀，或者是減少它們的執行次數。另外，一些計算型的函數，如自定義函數、decode等的頻繁使用，也會消耗大量的CPU時間，造成系統的負載升高，正確的設計方法或者是優化方法，需要盡量避免計算過程，如保存計算結果到統計表就是一個好的方法。
（2）磁盤子系統在OLTP環境中，它的承載能力一般取決于它的IOPS處理能力. 因為在OLTP環境中，磁盤物理讀一般都是db file sequential read，也就是單塊讀，但是這個讀的次數非常頻繁。如果頻繁到磁盤子系統都不能承載其IOPS的時候，就會出現大的性能問題。
? ? OLTP比較常用的設計與優化方式為Cache技術與B-tree索引技術，Cache決定了很多語句不需要從磁盤子系統獲得數據，所以，Web cache與Oracle data buffer對OLTP系統是很重要的。另外，在索引使用方面，語句越簡單越好，這樣執行計劃也穩定，而且一定要使用綁定變量，減少語句解析，盡量減少表關聯，盡量減少分布式事務，基本不使用分區技術、MV技術、并行技術及位圖索引。因為并發量很高，批量更新時要分批快速提交，以避免阻塞的發生。?
OLTP 系統是一個數據塊變化非常頻繁，SQL 語句提交非常頻繁的系統。 對于數據塊來說，應盡可能讓數據塊保存在內存當中，對于SQL來說，盡可能使用變量綁定技術來達到SQL重用，減少物理I/O 和重復的SQL 解析，從而極大的改善數據庫的性能。
? ? 這里影響性能除了綁定變量，還有可能是熱快（hot block）。 當一個塊被多個用戶同時讀取時，Oracle 為了維護數據的一致性，需要使用Latch來串行化用戶的操作。當一個用戶獲得了latch后，其他用戶就只能等待，獲取這個數據塊的用戶越多，等待就越明顯。 這就是熱快的問題。 這種熱快可能是數據塊，也可能是回滾端塊。 對于數據塊來講，通常是數據庫的數據分布不均勻導致，如果是索引的數據塊，可以考慮創建反向索引來達到重新分布數據的目的，對于回滾段數據塊，可以適當多增加幾個回滾段來避免這種爭用。?
? ? OLAP，也叫聯機分析處理（Online Analytical Processing）系統，有的時候也叫DSS決策支持系統，就是我們說的數據倉庫。在這樣的系統中，語句的執行量不是考核標準，因為一條語句的執行時間可能會非常長，讀取的數據也非常多。所以，在這樣的系統中，考核的標準往往是磁盤子系統的吞吐量（帶寬），如能達到多少MB/s的流量。
? ? 磁盤子系統的吞吐量則往往取決于磁盤的個數，這個時候，Cache基本是沒有效果的，數據庫的讀寫類型基本上是db file scattered read與direct path read/write。應盡量采用個數比較多的磁盤以及比較大的帶寬，如4Gb的光纖接口。
在OLAP系統中，常使用分區技術、并行技術。
? ? 分區技術在OLAP系統中的重要性主要體現在數據庫管理上，比如數據庫加載，可以通過分區交換的方式實現，備份可以通過備份分區表空間實現，刪除數據可以通過分區進行刪除，至于分區在性能上的影響，它可以使得一些大表的掃描變得很快（只掃描單個分區）。另外，如果分區結合并行的話，也可以使得整個表的掃描會變得很快。總之，分區主要的功能是管理上的方便性，它并不能絕對保證查詢性能的提高，有時候分區會帶來性能上的提高，有時候會降低。
? ? 并行技術除了與分區技術結合外，在Oracle 10g中，與RAC結合實現多節點的同時掃描，效果也非常不錯，可把一個任務，如select的全表掃描，平均地分派到多個RAC的節點上去。
? ? 在OLAP系統中，不需要使用綁定（BIND）變量，因為整個系統的執行量很小，分析時間對于執行時間來說，可以忽略，而且可避免出現錯誤的執行計劃。但是OLAP中可以大量使用位圖索引，物化視圖，對于大的事務，盡量尋求速度上的優化，沒有必要像OLTP要求快速提交，甚至要刻意減慢執行的速度。
? ? 綁定變量真正的用途是在OLTP系統中，這個系統通常有這樣的特點，用戶并發數很大，用戶的請求十分密集，并且這些請求的SQL 大多數是可以重復使用的。
? ? 對于OLAP系統來說，絕大多數時候數據庫上運行著的是報表作業，執行基本上是聚合類的SQL 操作，比如group by，這時候，把優化器模式設置為all_rows是恰當的。 而對于一些分頁操作比較多的網站類數據庫，設置為first_rows會更好一些。 但有時候對于OLAP 系統，我們又有分頁的情況下，我們可以考慮在每條SQL 中用hint。 如：
? ? Select ?a.* from table a;
分開設計與優化
? ? 在設計上要特別注意，如在高可用的OLTP環境中，不要盲目地把OLAP的技術拿過來用。
? ? 如分區技術，假設不是大范圍地使用分區關鍵字，而采用其它的字段作為where條件，那么，如果是本地索引，將不得不掃描多個索引，而性能變得更為低下。如果是全局索引，又失去分區的意義。
? ? 并行技術也是如此，一般在完成大型任務時才使用，如在實際生活中，翻譯一本書，可以先安排多個人，每個人翻譯不同的章節，這樣可以提高翻譯速度。如果只是翻譯一頁書，也去分配不同的人翻譯不同的行，再組合起來，就沒必要了，因為在分配工作的時間里，一個人或許早就翻譯完了。
? ? 位圖索引也是一樣，如果用在OLTP環境中，很容易造成阻塞與死鎖。但是，在OLAP環境中，可能會因為其特有的特性，提高OLAP的查詢速度。MV也是基本一樣，包括觸發器等，在DML頻繁的OLTP系統上，很容易成為瓶頸，甚至是Library Cache等待，而在OLAP環境上，則可能會因為使用恰當而提高查詢速度。
? ? 對于OLAP系統，在內存上可優化的余地很小，增加CPU 處理速度和磁盤I/O 速度是最直接的提高數據庫性能的方法，當然這也意味著系統成本的增加。 ? ? ?
? ? 比如我們要對幾億條或者幾十億條數據進行聚合處理，這種海量的數據，全部放在內存中操作是很難的，同時也沒有必要，因為這些數據快很少重用，緩存起來也沒有實際意義，而且還會造成物理I/O相當大。 所以這種系統的瓶頸往往是磁盤I/O上面的。
? ? 對于OLAP系統，SQL 的優化非常重要，因為它的數據量很大，做全表掃描和索引對性能上來說差異是非常大的。
其他
? ? Oracle 10g以前的版本建庫過程中可供選擇的模板有：
? ? ? ? Data Warehouse （數據倉庫）
? ? ? ? General Purpose ?（通用目的、一般用途）
? ? ? ? New Database
? ? ? ? Transaction Processing ?（事務處理）
? ? Oracle 11g的版本建庫過程中可供選擇的模板有：
? ? ? ? 一般用途或事務處理
? ? ? ? 定制數據庫

? ? ? ? 數據倉庫

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個人對這些模板的理解為：

? ? ?聯機分析處理（OLAP,On-line Analytical Processing），數據量大，DML少。使用數據倉庫模板
? ? ?聯機事務處理（OLTP,On-line Transaction Processing），數據量少，DML頻繁，并行事務處理多，但是一般都很短。使用一般用途或事務處理模板。

? ? ?決策支持系統（DDS，Decision support system)，典型的操作是全表掃描，長查詢，長事務，但是一般事務的個數很少，往往是一個事務獨占系統。

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轉自：http://blog.csdn.NET/rfb0204421/article/details/6873284

? ? ? ? ? ??http://76287.blog.51cto.com/66287/885475

轉載于:https://www.cnblogs.com/sddai/p/6243050.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OLTP（on-line transaction processing）与OLAP（On-Line Analytical Processing）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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