oltp数据分析方法
OLTP与OLAP数据库的区别与应用场景
OLTP与OLAP数据库的区别与应用场景随着数据处理技术的不断发展，OLTP和OLAP数据库成为了目前应用广泛的两种不同类型的数据库系统，分别用于在线事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
OLTP和OLAP数据库有着不同的基本架构和应用场景，本文将深入探讨这两种数据库之间的区别和适用场景。
一、OLTP数据库在线事务处理（OLTP）数据库是一种用于处理各种业务数据的数据处理系统。
它主要是用于记录以及管理组织内部的各种业务交易操作，例如订单、存货、工资、销售数据等。
OLTP数据库设计的目标是高吞吐量，将数据更快地存储到到底层的硬件设施中以确保客户端的操作可以获得尽可能快的反馈时间。
OLTP数据库常规采用高效的SQL数据库系统，运行各种在线交易，比如，ATM自动提款机上的每笔交易，银行转账，订单和在线预订系统等“短期”交易。
这些交易通常读和写少量数据，要求高性能、高并发，数据库设计考虑系统的吞吐量。
二、OLAP数据库联机分析处理（OLAP）数据库与OLTP数据库功能是相反的，它们用于长期存储大量历史数据，通常从OLTP数据库中收集而来，而且用于支持组织全局大范围的决策制定、数据报告和数据分析。
OLAP数据库采用远比SQL数据库更灵活的数据仓库技术来处理数据，在这里，多个维度的数据一般存储为单个维度中的多个数据块。
例如，物品，时间和位置可能都是维度。
OLAP数据库适用于统计分析、数据挖掘等需要分析历史数据的场景。
它们的主要目的是支持周报、月报和季度报告等“长期”视图。
OLAP数据库通常包含相对较少的数据，但需要经常查询。
三、OLTP和OLAP数据库的比较从上面的介绍，我们可以看出OLTP和OLAP数据库的设计和用途是不同的。
OLTP数据库是对于快速和频繁的在线事务处理而设计的，而OLAP数据库则主要用于数据分析和乘坐商业决策。
除了这些核心应用场景之外，OLTP和OLAP数据库还有以下不同之处:1.性能OLTP数据库需要快速地响应各种不同类型的事务处理请求。
如何使用大数据技术对运维数据进行分析
如何使用大数据技术对运维数据进行分析随着云计算、虚拟化、微服务等技术的广泛应用和系统规模的不断扩大，运维数据量呈现急剧增长的趋势，因此如何高效、准确地对这些数据进行分析成为了一个亟待解决的问题。
而大数据技术的出现为我们提供了一种优秀的解决方案。
本文将探讨如何使用大数据技术对运维数据进行分析。
一、数据采集运维数据的质量对于后续的分析是至关重要的，数据采集是数据质量的保证。
一般来说，采集的数据包括日志数据、指标数据、配置数据等，采集的方式有 Push-based 和 Pull-based 两种方式。
Push-based 是指采集端主动将数据推送到数据仓库中，常见的实现方式为采集代理程序，例如：Fluentd、Logstash 等。
Pull-based 是指数据仓库主动从采集端上拉取数据，结合采集代理程序，例如：Telegraf、Collectd 等。
基于采集方式的不同，采集到的数据格式、采集粒度、采集的精度都有所不同。
在具体的实践中，要结合业务性质和运维场景，选取合适的采集工具。
二、数据存储数据存储是分析的前提，也是分析质量的基础。
运维数据量大、种类多，需要合适的存储方式进行存储。
基于数据量大小，常见的存储方案有关系型数据库、NoSQL 数据库、Hadoop 等。
关系型数据库，在并发读写、事物控制中表现得稳定、可靠，但存储运维数据却显得十分吃力。
如果数据量过大，会严重影响查询和分析的效率，甚至会引起数据库的崩溃。
因此，在大数据环境下建议使用 NoSQL 数据库。
NoSQL 数据库以键值对、文档型、列族型为代表，具有分布式、高可扩展、高可用、支持海量数据导入和实时分析等特点。
比如HBase、Cassandra 等都是使用 NoSQL 数据库实现的。
另外一个如今被广泛应用的大数据工具便是Hadoop 生态系统，其核心组件包括：HDFS、YARN 和 MapReduce。
Hadoop 以分布式文件系统 HDFS 为支撑，提供高可靠性、高可扩展性的数据存储功能。
阿里云分析型数据库-使用手册
第一章 快速开始
1.1 开通阿里云分析型数据库服务
在公共云上，满足开通条件的用户可以在 https:///ads 上进行按量付费开通，或访问 https:///?commodityCode=prepaid_ads#/buy 购买包月套餐。 在专有云中，开通分析型数据库服务的方式请咨询您的系统管理员或运维人员。
1.2 创建数据库
分析型数据库中，需要通过DMS for Analytic DB页面进行创建数据库。 在目前的分析型数据库版本中，创建数据库时，需要填写数据库名，注意这个数据库名称需要在分析型数据库 全部集群上全局唯一。然后选择分析型数据库的Region所在地，如杭州、北京等。 分析型数据库以ECU（弹性计算单元）作为资源计量的最小单位。ECU（弹性计算单元）拥有多种型号，每种 型号的ECU，标识着不同的vCPU核数、内存大小、磁盘空间大小。用户在创建数据库时需要根据自己的需求选 择这个数据库的ECU型号，以及初始的ECU数量（必须是偶数个，至少两个），ECU型号DB创建后不可修改 ，ECU数量可以在使用中随时调整（扩容/缩容），关于ECU的详细信息，详见 2.4节 ECU详解。 填好所有选项后，点击创建数据库，若返回错误，则根据错误提示进行修正（通常是数据库名称重复或不符合 规范，或提交的ECU资源量超过了分析型数据库允许的最大限制），否则则创建成功。十分钟以内DMS界面中 会显示出新的数据库的连接地址。
1.4 导入数据
分析型数据库支持多种接入数据的方式，您可以直接将数据通过insert/delete SQL写入实时表（详见使用手册 第四章），或通过Kettle等ETL工具将本地文件写入分析型数据库，或是通过阿里云数据传输从阿里云RDS中实 时同步数据变更（见使用手册8.5节），或者建立批量导入表从阿里云MaxCompute（原名ODPS）大批量的导 入数据。 如果在建立表时选择数据来源是批量导入，则分析型数据库提供多种数据导入的方式，如通过data pipeline系 列命令（详见5.1），等方式。在这里，作为测试使用，我们通过控制台界面进行数据导入。 在操作导入数据之前，我们需要对数据的来源表进行授权，例如数据的来源表在odps上，在公有云上则需要在 ODPS上对 garuda_build@ 授予describe和select权限（各个专有云授权的账号名参照专有云的相 关配置文档，不一定是这个账号）。另外要注意，分析型数据库目前仅允许操作者导入自身为Project Owner的ODPS Project中，或者操作者是ODPS表的Table Creator的数据。 进入DMS页面，选择菜单栏上的导入按钮，弹出导入对话框。这里我们的数据源表在阿里云ODPS上。因此数 据导入路径按照 "odps://project_name/table_name/partition_spec" 的格式来填写。关于导入数据的分区信 息，在仅有Hash分区的情况下iDB Cloud会帮我们自动识别并填写。填写完毕后，如下图所示，点击"确定"按 钮。
商务智能(第5版)课件第4章 在线分析处理
web文档的 OLAP 分析 读者一般从多个方面查询 web文档：文档的作者、主题、标题、日期、大小、作者单位和出版社等，对应 web文档立方的维。可以对文档立方进行各种多维分析，如切片、切块、旋转以及钻取等操作，从多个角度分析文档。例如，从中可以得到中国哪所大学在过去几年的视频会议领域发表了最多的论文。
OLAP 简介 基本概念（2）
维的层次：一个维往往可以具有多个层次，例如时间维分为年、季度、月和日等层次，地区维可以分为国家、地区、省、市等层次。这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。后面提到的上钻操作就是由低层概念映射到较高层概念。概念分层除了根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化或分组来实现。维的成员：维是多层次的，不同层次的取值构成一个维成员，例如，"某年某季度"、"某季度某月"等都可以是时间维的成员。
OLAP操作 钻取
上钻：上钻又称上卷 roll-up，上钻操作是指通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约在数据立方体上进行数据汇总。例如，在服装购买顾客调查中，可以按月收人分段汇总数据，把较低、中档与较高归约为"有收人"，便可以得到沿月收人维上钻的数据汇总；也可以按年龄分段汇总数据，把16岁以下与16~20岁归约为"青少年"，21~25岁、26~30岁与 31~35岁归约为"青年"，36~40岁与40岁以上归约为"中老年"，从而得到沿年龄段维上钻的数据汇总视图。
OLAP 简介 基本概念
多维数组：多维数组用维和度量的组合表示一个多维数组，可以表示为（维1 ，维2，…，维n ，度量），例如（月份，地区，产品，销售额）组成一个多维数组。数据单元（单元格）：多维数组的取值。当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。数据单元可以表示为（维1成员，维2成员，……，维n 成员，度量值），例如（2007年第一季度，大中华区，LCD，560万台）表示一个数据单元：2007 年第一季度大中华区 LCD产品销售560万台。
BI、数据仓库、OLTP、OLAP
BI、数据仓库、OLTP、OLAP⼀、BI 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），⼜称商业智慧或商务智能，指⽤现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进⾏数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了⼀系列的概念和⽅法，通过应⽤基于事实的⽀持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和⽅法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有⽤的信息，然后分发到企业各处。
⼆、数据仓库 Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据⽀持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库是⾯向主题的；操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织。
主题是指⽤户使⽤数据仓库进⾏决策时所关⼼的重点⽅⾯，⼀个主题通常与多个操作型信息系统相关。
数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来⾃于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进⾏加⼯与集成，统⼀与综合之后才能进⼊数据仓库 概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能⼒，能够对⼤量企业数据进⾏快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。
它本⾝包括三部分内容：1、数据层：实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中⼼信息数据库中。
2、应⽤层：通过联机分析处理，甚⾄是数据挖掘等应⽤处理，实现对信息数据的分析。
3、表现层：通过前台分析⼯具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在⽤户⾯前。
从应⽤⾓度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采⽤传统的报表，或者采⽤数理统计和⼈⼯智能等数据挖掘⼿段，涵盖的范围更⼴；就应⽤范围⽽⾔，联机分析处理往往根据⽤户分析的主题进⾏应⽤分割，例如：销售分析、市场推⼴分析、客户利润率分析等等，每⼀个分析的主题形成⼀个OLAP应⽤，⽽所有的OLAP应⽤实际上只是数据仓库系统的⼀部分。
OLTP与OLAP
OLTP与OLAP1.OLTP与OLAP的基本概念与主要区别1.1 OLTP是什么OLTP的全称是On-line Transaction Processing，中⽂名称是联机事务处理。
其特点是会有⾼并发且数据量级不⼤的查询，是主要⽤于管理事务（transaction-oriented)的系统。
此类系统专注于short on-line-tansactions 如INSERT, UPDATE, DELETE操作。
通常存在此类系统中的数据都是以实体对象模型来存储数据，并满⾜3NF(数据库第三范式)。
1.2 OLAP是什么OLAP的全称是 On-line Analytical Processing,中⽂名称是联机分析处理。
其特点是查询频率较OLTP系统更低，但通常会涉及到⾮常复杂的聚合计算。
OLAP系统以维度模型来存储历史数据，其主要存储描述性的数据并且在结构上都是同质的。
1.3 OLAP与OLTP的主要联系和区别既然OLTP中存放了⼤量的细节数据，为什么不直接在OLTP上进⾏分析处理呢？由于OLTP主要是为了操作数据⽽设计（操作系统），⽤于处理已知的任务和负载：常见的优化在于主码索引和散列，检索特定的记录。
去优化某⼀些特定的查询语句。
⽽OLAP则是为了分析数据⽽设计（数据仓库)，其查询的⽅式往往是复杂且未知的，通常会涉及⼤量数据在汇总后的计算，这种需要基于多维视图的数据操作在OLTP上执⾏的时候性能将是⾮常差的，并且是也是极其危险的。
但是OLAP系统数据来源与各种OLTP数据库。
因为OLTP系统存储的数据往往是异质的，所以OLAP系统需要把各种来源于OLTP的异质数据通过转换（ETL）做到同质并且合并。
如下是OLTP与OLAP的区别：OLTP和OLAP的主要区别总结2.1 OLAP分类:ROLAP,MOLAP,HOLAP 根据存储数据⽅式不同划分（1）ROLAP RelationalOLAP关系OLAP—数据存储在RDMS中这是⼀种通过在RDMS后端服务和客户前端之间建⽴中间层的OLAP实现⽅式。
数据库oltp与olap 通俗理解
数据库oltp与olap 通俗理解
通俗理解来讲，OLAP是个有分析师的仓库，OLTP则是个进出货很快的仓库。
OLAP与OLTP数据库由于关注的业务不同，所以软件在工作方式和优化方法会有一些不同。
OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL 执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。
OLTP业务主要业务场景是交易记录的准确性，因此需要写入具有唯一性，所以传统针对OLTP数据库的优化方法将负责写入的“一夫”节点性能大幅提升，如使用更快的CPU，增加更多的内存，使用将内存当做磁盘用的傲腾存储，使用IB网络（InfiniBand network）等。
但个体设备的配置提升，会遇到天花板。
于是近年来有人提出将数据库进行分库分表，增加写入节点的数量而提升写入能力。
通过将数据复制到多个只读节点，提升数据读的能力。
比如对于一个记录用户名数据库，按姓名拼音的第一个字母拆成26个数据库，这样就可以将原来只能由一个库来写，变成分别由26个库来写入，从而提升写入能力。
但每个分开的库还是只能有一个写入，还是有种“一夫当关，万夫莫开”的意思。
数据库系统中的多维数据分析与查询优化研究
数据库系统中的多维数据分析与查询优化研究随着互联网时代的到来，数据量急剧增长，如何高效管理和利用数据成为了每个企业不可缺少的部分。
而数据库系统就是为了满足这一需求而被广泛应用的一种计算机软件。
但是，仅仅实现数据的存储和管理远远不能满足实际需求，多维数据分析和查询优化的研究就成为了当下数据库系统中的热门研究方向。
一、多维数据分析所谓多维数据分析，是指将数据从不同的角度进行分析和展示，以便更好地挖掘数据之间的关系和规律，从而为企业的决策提供有效的支持。
多维数据分析一般分为OLAP(Online Analytical Processing)和OLTP(Online Transaction Processing)两种方式。
OLAP在数据仓库中应用广泛， OLAP分析使用多维数据模型，使用不同的维度和度量对数据进行分析、计算、统计和查询，从而能够得到更多的洞察力。
OLAP可以更快速地回答如“销售额最高的五名客户”这类复杂的问题，同时也可以支持各种多维和交互式分析。
利用OLAP，企业可以更好的分析顾客需求、市场变化和销售模型，从而更好的进行业务决策。
相比于OLAP，OLTP更专注于实时的事务处理。
OLTP的目的是使数据处理更快、更稳定和更可靠，在处理每个来自不同事务的条目时，要始终保持一致。
OLTP是许多应用程序的核心，如电子商务平台和在线银行服务。
能够快速将交易数据从源到目的地传输，并能够处理大量并发请求，对于企业开展商业活动是至关重要的。
二、查询优化查询优化是数据库系统的核心之一，其主要目的就是优化查询语句的性能，缩短响应时间，提高整个系统的效率，并减轻服务器资源的负担。
常见的优化方式有查询重构、索引优化、统计信息优化等。
在查询优化中，查询重构是最基础的优化技术之一。
查询重构可以消除对于系统来说重复的查询，减少开销，提高效率。
例如，将一个子查询嵌入主查询中，大大地降低了查询的开销。
另外，索引优化也是查询优化中非常关键的一部分。
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数据仓库与OLAP实践
清华大学出版社
第3章多维数据分析基础与方法
v3.1 多维数据分析基础
v3.2 多维数据分析方法
v3.3 维度表与事实表的连接v3.4 多维数据的存储方式
v3.5 小结
3.1 多维数据分析基础
v多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与处理也不同。
v多维数据分析与OLTP是两类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。
v OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以数据库为基础，而多维数据分析更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。
1. 多维数据集（Cube）
v多维数据集由于其多维的特性通常被形象地称作立方体（Cube），
v多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。
v SQL Server 2000中一个多维数据集最多可包含128个维度和1024个度量值。
2. 度量值（Measure）
v度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。
v例如，销售量、库存量、银行贷款金额等。
v度量值所在的表称为事实数据表，事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。
v事实数据表的主要特点是包含数值数据（事实），而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运
作历史的信息。
v度量值是所分析的多维数据集的核心，它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。
3. 维度（Dimension）
v维度（也简称为维）是人们观察数据的角度。
v例如，企业常常关心产品销售数据随时间的变化情况，这是从时间的角度来观察产品的销售，因此时间就是一个维（时间维）。
v例如，银行会给不同经济性质的企业贷款，比如国有、集体等，若通过企业性质的角度来分析贷款数据，那么经济性质也就成为了一个维度。
v包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。
4. 维的级别（Dimension Level）
v人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在不同的细节程度，我们称这些维度的不同的细节程度为维的级别。
v一个维往往具有多个级别.
v例如描述时间维时，可以从月、季度、年等不同级别来描述，那么月、季度、年等就是时间维的级别。
5. 维度成员（Dimension Member）
v维的一个取值称为该维的一个维度成员（简称维成员）。
v如果一个维是多级别的，那么该维的维度成员是在不同维级别的取值的组合。
v例如，考虑时间维具有日、月、年这3个级别，分别在日、月、年上各取一个值组合起来，就得
到了时间维的一个维成员，即“某年某月某日”。
多维数据集示例
3.2 多维数据分析方法
v多维分析可以对以多维形式组织起来的数据进行上卷、下钻、切片、切块、旋转等
各种分析操作，以便剖析数据，使分析者、决策者能从多个角度、多个侧面观察数据
库中的数据，从而深入了解包含在数据中
的信息和内涵。
1. 上卷（Roll-Up）
v上卷是在数据立方体中执行聚集操作，通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。
沿着时间维上
卷，由“季度”
上升到半年
上卷（续）
v上卷的另外一种情况是通过消除一个或多个维来观察更加概况的数据。
消除“经济
性质”维度
2. 下钻（drill-down）
v下钻是通过在维级别中下降或通过引入某个或某些维来更细致的观察数据。
沿时间维
下钻
v在给定的数据立方体的一个维上进行的选择操作。
切片的结果是得到了一个二维的平面数据。
“时间＝1
季度”
v在给定的数据立方体的两个或多个维上进行的选择操作。
切块的结果是得到了一个子立方体。
(度量值＝“正常”
or “次级”）
And （时间＝“1
季度”or “2季
度”）
5．转轴（pivot or rotate）v转轴就是改变维的方向。
交换“时
间”和
“经济性
质”轴
3.3 维度表与事实表的连接
v维度表和事实表相互独立，又互相关联并构成一个统一的架构。
v构建多维数据集时常用的架构：
§星型架构
§雪花型架构
§星型雪花架构
v在SQL Server 2000中，这些架构的中心都是一个事实数据表。
1. 星型架构
v维度表只与事实表关联，维度表彼此之间没有任何联系，
v每个维度表中的主码都只能是单列的，同时该主码被放置在事实数据表中，作为事实数据表与维表连接的外码。
v星型架构是以事实表为核心，其他的维度表围绕这个核心表呈星型状分布。
星型架构示意图
2．雪花型架构(Snow Schema)
v某个维度表不与事实表直接关联，而是与另一个维表关联。
v可以进一步细化查看数据的粒度。
v维度表和与其相关联的其他维度表也是靠外码关联的。
v也以事实数据表为核心。
雪花型架构示意图
3．星型雪花架构(Star-Snow Schema) v将星型架构和雪花式架构合并在一起使用，而成为星型雪花架构。
3.4 多维数据的存储方式
v SQL Server 2000的Analysis 三种多维数据存储方式:
§MOLAP（多维OLAP）
§ROLAP（关系OLAP）
§HOLAP（混合OLAP）
v ROLAP的数据与计算结果直接由原来的关系数
据库取得，存储维度的数据以数据表形式存储在OLAP服务器上。
v ROLAP将支撑多维数据的原始数据、多维数据
集数据、汇总数据和维度数据都存储在现有的关系数据库中，并用独立的关系表来存放聚集数据。
v不存储源数据副本，占用的磁盘空间最少，但存取速度也比较低。
v MOLAP使用多维数组存储数据，它是一种高性能的多维数据存储格式。
v多维数据在存储中将形成“立方体”的结构。
MOLAP存储模式将数据与计算结果都存储在立方体结构中，并存储在分析服务器上。
v该结构在处理维度时创建。
v存取速度最快，查询性能最好，但占用磁盘空间较多。
v ROLAP与MOLAP存储方式的结合。
v原始数据和ROLAP一样存储在原来的关系数据库中，而聚合数据则以多维的形式存储。
v这样它既能与关系数据库建立连接，同时又利用了多维数据库的性能优势。
v缺点是在ROLAP和MOLAP系统之间的切换会影响它的效率。
三种存储方式的比较
内容MOLAP ROLAP HOLAP 源数据的副本有无无
大小小
占用分析服务器存
储空间
使用多维数据集小较大大
数据查询快慢慢
聚合数据的查询快慢快
使用查询频度经常不经常经常
3.5 小结
v多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。
v度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。
v维度是人们观察数据的角度。
v维的级别是维度的不同的细节程度。
v维度成员是维的一个取值。
v数据集合的常用操作有上卷、下钻、切片、切块和转轴。
v维度表和事实表的连接方式主要有星型架构、雪花型架构以及星型雪花架构。
v多维数据的存储模式有ROLAP、MOLAP和HOLAP。