關于 OLTP 系統和 OLAP 系統的核心設計思想

數據存儲系統的關于查詢的典型操作：

-- 第一種需求： 根據 key（1） 找 value（name,age）， 單點查詢 select name, age from student where id = 1; student:map id=1， value=(name,age) -- 第二種需求： 根據 department 統計平均年齡， 全表查詢 select name, age from student where age > 30; 全表掃描 select department, avg(age) from student group by department; 全表掃描

對于第一種需求來說：

• 如果數據量小，并且數據是結構化的，使用 MySQL 去存儲即可
• 如果數據量大，不管是不是結構化的，可以轉成 key-value 的存儲，使用 HBase,Cassandra 等來解決， OLTP 系統 KV 系統 來滿足

對于第二種需求來說：

• 如果數據量小，并且數據是結構化的，使用 MySQL 去存儲即可
• 如果數據量大，不管是不是結構化的，設計一個專門用來做分析的存儲計算引擎解決分析的低效率問題， 設計一個 OLAP 系統

OLTP存儲系統核心設計思想

OLTP 存儲系統，核心需求是 實現海量數據集中的低延時隨機讀寫操作

• 01、數據排序：在海量數據中要想保證低延時的隨機讀寫操作，數據最好是排序的
• 02、范圍分區：當數據排序之后，可以進行范圍分區，來平攤負載，讓多臺服務器聯合起來對外提供服務
• 03、內存 + 磁盤：保證處理效率，也保證數據安全
• 04、內存：必須經過設計，內存具備優秀的數據結構，保證基本的讀寫高效，甚至為了不同的需求，可以讓讀寫效率傾斜。
• 05、寫緩存：將為了實現數據有序而進行的低效率隨機寫轉換為內存隨機寫+磁盤順序寫的方式
• 06、讀緩存：將經常查詢的熱點數據緩存在內存中，提高查詢效率
• 07、磁盤：數據必須存放在磁盤，保證數據安全。磁盤數據文件必須經過精心設計，保證掃描磁盤數據文件的高效率
• 08、跳表：基于數據排序+范圍分區構建索引表，形成跳表的拓撲結構，方便用戶操作時快速定位數據分區的位置
• 09、LSM-Tree 存儲引擎：把隨機寫變成順序追加，在通過定期合并的方式來合并數據，去除無效數據，從而實現數據的刪除和修改。
• 10、布隆過濾器：快速判斷一個元素（1）是否存在于一個龐大集合內/文件中（100E），常數級別的執行效率

海量數據中，如果進行高效率的查詢的核心思想：設計一種架構，能夠快速把待搜尋的數據范圍降低到原來的 1/n，然后再結合索引或者熱點數據放在內存等思路，就能實現高效率的查詢了。

OLAP存儲系統核心設計思想

核心需求是 實現海量數據集中的高性能低延遲查詢分析功能

• 01、數據排序
• 02、數據分區分片 + 分布式查詢
• 03、列式存儲 + 字段類型統一
• 04、列裁剪
• 05、預聚合(搜索引擎： 輸入關鍵詞，搜索引擎根據關鍵詞到 數據庫 找到這個 關鍵詞對應的所有的 URL：這些 URL 就是提前計算出來的 )
• 06、利用CPU特性：向量化引擎，操作系統必須支持
• 07、主鍵索引 + 二級索引 + 位圖索引 + 布隆索引 等等各種索引技術
• 08、支持近似計算, pv 一個電商平臺的 sku 總數
• 09、定制引擎：多樣化的存儲引擎滿足不同場景的特定需要
• 10、多樣化算法選擇：Volnitsky高效字符串搜索算法 和 HyperLogLog基于概率高效去重算法
  單條記錄的增刪改等操作，通過數據的橫向劃分，做到數據操作的快速定位，在海量數據查詢分析中，一般就是針對大量行少量列做分析，既然并不是全部列，那么把數據做縱向切分把表中的數據按照列來單獨存儲，那么在做分析的時候，同樣可以快速把待查詢分析的數據總量降低到原來表的1/n，同樣提高效率。而且對于常用的聚合邏輯的結果，也可以提前算出來緩存起來用來提供效率，這就是預聚合技術。
  Kylin 是一個把預聚合技術發揮到極致的一個 OLAP 技術，詳細見：OLAP引擎——Kylin介紹
  它的缺點如下：
• 1、預聚合只支持固定的分析場景，無法滿足自定義分析場景，所以預聚合只能作為一種可選方案
• 2、維度組合爆炸會導致數據膨脹，這樣會造成不必要的計算和存儲開銷。無必要的維度組合的計算就屬于浪費資源
• 3、大概率數據都是增量生成，預聚合不能進行數據更新。所以會產生大量的重算。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OLTP 系统和 OLAP 系统的核心设计思想的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。