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。
olap oltp 数据库原理
olap oltp 数据库原理
OLTP和OLAP是数据库系统的两种主要类型，它们在数据库原理和应用方面存在显著差异。
OLTP，即联机事务处理，是一种面向交易的处理过程，主要用于处理基本的、日常的事务，如银行交易。
它是事件驱动的、面向应用的，如电子商务网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统。
OLTP系统通常具有高可用性，以小的事务以及小的查询为主，每秒执行的Transaction以及Execute SQL的数量是评估OLTP系统性能的重要指标。
在这样的系统中，单个数据库每秒处理的Transaction往往超过几百个，或者是几千个，Select 语句的执行量每秒几千甚至几万个。
OLAP，即联机分析处理，则是一种软件技术，使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。
OLAP是基于数据仓库的信息分析处理过程，是数据仓库的用户接口部分。
它通常是跨部门的、面向主题的。
与OLTP不同，OLAP更侧重于决策支持，提供直观易懂的查询结果。
总的来说，OLTP和OLAP在数据库原理和应用方面存在显著差异。
OLTP主要关注事务处理速度和系统的可用性，而OLAP则侧重于数据分析、查询和报表生成。
在实际应用中，它们通常会共同使用，以实现更全面、更高效的数据处理和分析。
什么是联机分析处理(OLAP)
OS Java CORBA COM+ Middleware XML&WebService Patterns ONE&NET P2P Development Database Download Doc什么是联机分析处理（OLAP ）(转载自北大高科网站，/)联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd 于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP 的12条准则。
OLAP 的提出引起了很大的反响，OLAP 作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP （on-line transaction processing ）、联机分析处理OLAP （On-Line Analytical Processing ）。
OLTP 是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
下表列出了OLTP 与OLAP 之间的比较。
OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。
“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。
“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。
通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。
因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through 等。
OLAP与OLTP系统的特点与区别
OLAP与OLTP系统的特点与区别在当今互联网时代，数据处理成为各种企业以及组织中不可或缺的重要部分。
随着数据的不断积累和增长，面临着对数据进行分析和处理的需求日益迫切。
OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）系统是常用的数据处理系统，它们在数据处理的不同阶段起着重要的作用。
本文将重点讨论OLAP和OLTP系统的特点和区别。
OLAP系统是一种用于进行多维分析的数据处理系统。
它主要用于对大规模数据集进行查询和分析，以便从多个维度来研究数据。
OLAP系统适用于环境中需要进行复杂多维度分析的场景，例如市场营销、销售预测、业绩评估等。
OLAP系统具有以下几个特点：1. 多维数据分析：OLAP系统可以通过各种维度对数据进行切片和切块，从而进行多维度的数据分析。
用户可以对数据进行透视、钻取和分组操作，以获取细致的数据视图。
2. 超大规模数据处理：OLAP系统能够处理海量的数据，支持从亿级到万亿级的数据规模。
这使得它成为对大数据进行高效处理和分析的理想选择。
3. 快速查询和响应：OLAP系统具有高速查询和响应能力。
它使用了预计算和预聚合技术，将数据预先计算并存储到多维数据库中，从而加快了查询速度和响应时间。
相比之下，OLTP系统主要用于处理和管理日常事务性操作数据，如订单处理、库存管理等。
它具有以下特点：1. 精确和实时的数据处理：OLTP系统对数据的准确性和实时性要求较高，因此它通常处理实时产生的数据。
它需要快速地执行大量的事务，并确保数据的一致性和可靠性。
2. 事务处理：OLTP系统采用了并发控制和锁机制，以确保多个事务的一致性和隔离性。
它支持事务的原子性、一致性、隔离性和持久性特性。
3. 高并发处理能力：OLTP系统通常需要处理大量同时发生的事务。
它使用精细的并发控制和事务管理技术，以支持多用户同时对数据库进行访问和操作。
OLAP和OLTP系统之间的区别主要体现在以下几个方面：1. 数据库设计架构：OLAP系统使用多维数据结构，通常采用星型或雪花型的数据模型，而OLTP系统通常使用关系数据库模型。
大数据导论（4）——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库
⼤数据导论（4）——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库公司内部的数据⾃下⽽上流动，同时完成数据到信息、知识、洞察的转化过程。
⽽企业内部数据，从⽇常OLTP流程中产⽣，实时存储进不同的数据库中。
同时定期被提取、经格式转化、清洗和加载（ETL），以统⼀的格式存储进数据仓库，以供决策者进⾏OLAP处理，并将处理结果可视化。
OLTP & OLAP企业的数据处理可以分成两⼤类：联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。
OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）——数据库的增删查改。
是⾯向“事务”类型的操作。
有⼏个显著的特点：要求速度快/操作涉及的数据量不⼤/要求精准操作。
事物型数据⼤多都具有⾼度规范化。
因此OLTP系统是结构化数据的主要数据源。
OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）——⽀持复杂的分析、查询操作，侧重决策⽀持，并且提供直观易懂的查询结果。
解决了涉及多维度数据的问题（传统数据库⽆法满⾜OLAP所需要的数据信息）。
数据库 & 数据仓库数据库的主要应⽤场景为联机事务处理（OLTP），数据仓库的主要应⽤场景为联机分析处理（OLAP）。
数据库（Database）——⽤于存储电⼦⽂件，⽤户可以对⽂件中的数据运⾏新增、截取、更新、删除等操作。
为对数据库进⾏管理，开发设计出数据库管理系统（Database Management System）。
数据仓库（DataWarehouse）——⽤于存储数据的中央、企业级系统，存储的数据多为历史数据。
特点：数据仓库中的数据围绕企业主题（Subject-Oriented ）、经过集成（Integrated）、定期更新（Time-Variant）、具有⾮易失性（Non-Volatile，不可修改，多以只读格式返回给⽤户）；结构：暂存层、集成层、访问层与OLAP的关系：数据仓库为OLAP解决了数据来源问题，并与OLAP互相促进发展，进⼀步驱动了商务智能的成熟。
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(三)
数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异引言数据仓库（Data Warehouse）是一个用于存储和管理大量数据的系统，旨在支持决策和分析。
数据仓库设计与建模是其中重要的环节，能够帮助我们理解和优化业务流程。
本文将探讨OLAP（在线分析处理）与OLTP（在线事务处理）系统在数据仓库设计与建模中的差异。
一、OLTP系统概述OLTP系统通常用于处理企业日常运营的交易数据，例如销售订单、库存管理和客户管理等。
其主要目标是实现高效的数据交互和事务处理，以确保业务的顺利运行。
OLTP系统的特点如下：1. 数据规模小：OLTP系统在处理的同时，通常只关注少量记录和字段。
它主要关注当前的事务和操作。
2. 数据更新频繁：在OLTP系统中，数据经常被修改、插入或删除。
例如，当客户下订单或更新个人信息时，系统需要立即反应并对数据进行相应的更改。
3. 数据一致性要求高：OLTP系统对数据的一致性要求非常高。
它需要确保数据在整个事务过程中保持一致性，以避免数据冲突和错误。
二、OLAP系统概述OLAP系统用于支持决策分析和数据挖掘。
它从数据仓库中提取大量数据，并对其进行复杂的分析和计算。
OLAP系统的关键特点如下：1. 数据规模大：OLAP系统对数据的规模没有太多限制，可以从多个数据源中提取大量数据。
它主要关注长期的业务趋势和模式。
2. 数据更新频率低：OLAP系统的数据更新频率通常较低。
它关注历史数据和趋势，因此在数据更新方面没有OLTP系统那么严格的要求。
3. 复杂的数据分析和计算：OLAP系统需要对大量数据进行复杂的分析和计算，例如数据切片、钻取、聚合和数据透视等。
这些操作需要耗费大量的计算资源和时间。
三、数据结构差异由于OLTP和OLAP系统在数据处理和目标上的差异，它们在数据结构上也存在一些差异。
下面是一些常见的差异：1. 数据粒度：OLTP系统通常以行级数据存储，而OLAP系统通常以列级数据存储。
这是因为OLAP系统需要大量的数据聚合和计算，而以列级数据存储可以提供更高的性能和效率。
服务器存储容量评估方法
服务器存储容量评估方法在当今数字化时代，服务器存储容量评估方法成为了企业和组织中一项重要的任务。
随着数据量的不断增长，有效评估服务器存储容量成为了确保数据管理和存储运作顺利进行的关键环节。
本文将介绍一些常用的服务器存储容量评估方法，帮助读者选择适合自己需求的评估方法。
一、需求分析在进行服务器存储容量评估之前，首先需要进行需求分析。
需求分析包括以下几个方面的考虑：1. 数据类型和大小：需要明确服务器要存储的数据类型和每种类型数据的大小。
2. 数据增长率：需要了解服务器数据每年的增长率，以便做出长期规划。
3. 数据访问频率：根据数据的访问频率，可以决定数据的存储位置以及存储介质的选择。
二、容量评估方法1. 联机事务处理（OLTP）容量评估方法OLTP是指在线事务处理系统，主要用于处理实时的交易类业务。
评估OLTP容量时需要考虑以下因素：- 平均事务大小：通过统计过去一段时间内的平均事务大小，来评估未来一段时间内的存储需求。
- 事务处理速度：通过测试现有服务器的事务处理速度，来推断未来服务器所需存储容量。
2. 决策支持系统（DSS）容量评估方法DSS是指用于支持决策制定的系统，主要用于分析大量数据和制定决策模型。
评估DSS容量时需考虑以下因素：- 数据存储需求：通过统计过去一段时间内的数据量，来估算未来一段时间内的存储需求。
- 数据分析方法：根据决策支持系统所采用的分析方法，推算出未来的数据分析需求。
3. 文件存储容量评估方法文件存储通常用于存储各种文档、图片和音视频等文件。
评估文件存储容量时需要考虑以下因素：- 文件类型和数量：根据已知的文件类型和数量，推算出未来文件存储的容量需求。
- 文件大小分布：通过统计过去一段时间内不同大小文件的分布情况，来预测未来文件大小的分布。
4. 备份和归档容量评估方法备份和归档通常用于保障数据的安全和长期存储。
评估备份和归档容量时需考虑以下因素：- 备份策略：根据备份策略的频率和保留周期，来计算备份所需的存储容量。
联机分析处理
联机分析处理简介联机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP。
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
操作型应用和分析型应用，特别是在性能上难以两全，人们常常在关系数据库中放宽了对冗余的限制，引入了统计及综合数据，但这些统计综合数据的应用逻辑是分散而杂乱的、非系统化的，因此分析功能有限，不灵活，维护困难。
在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，他们通过专门的数据综合引擎，辅之以更加直观的数据访问界面，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。
1993年，E.F.Codd（关系数据库之父）将这类技术定义为“联机分析处理”。
作用联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。
OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。
它可用于证实人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。
分析型数据库的设计与实现
分析型数据库的设计与实现随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业决策和业务发展的重要手段。
在这个过程中，分析型数据库被广泛使用来存储和管理大规模的数据，并提供高效的数据分析和查询功能。
本文将深入讨论分析型数据库的设计与实现的关键要点和注意事项。
一、分析型数据库的概述分析型数据库是一种专门用于支持数据分析的数据库系统。
与传统的事务性数据库（OLTP）不同，分析型数据库更注重对大规模数据进行复杂查询和多维分析。
它通过采用列式存储和优化的查询引擎来提高数据分析的速度和效率。
二、设计分析型数据库的关键要点1. 数据采集和处理：在设计分析型数据库之前，需要确定数据采集的方式和数据处理的流程。
可以使用ETL（抽取、转换、加载）工具或者实时数据流处理技术来收集和处理数据，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据模型设计：分析型数据库的数据模型设计应考虑到多维数据分析的需求。
可以采用星型模式或雪花模式来建立事实表和维度表之间的关系，以支持复杂的查询操作。
此外，可以使用索引、分区等技术来优化数据存储和查询性能。
3. 数据压缩和存储：大规模的数据集通常需要进行压缩和存储以节省空间。
可采用列式存储方式，只存储需要的列，而非整个行，从而提高存储效率。
此外，还可以使用数据压缩算法来减少数据的存储空间。
4. 查询优化：对于分析型数据库来说，查询性能是至关重要的。
可以通过合理的查询规划、使用索引、调整缓存大小等方式来优化查询性能。
还可以通过查询优化器来选择最优的查询计划，减少查询的响应时间。
三、实现分析型数据库的关键步骤1. 架构设计：分析型数据库的架构设计应根据具体需求和数据量来确定，包括分布式环境的部署、数据划分和副本管理等。
可以采用主备复制、水平切分、分布式存储等技术来实现高可用和高性能。
2. 数据加载：将采集和处理后的数据加载到分析型数据库中。
可以使用批量加载、并行加载等方式来加快数据加载的速度。
此外，还可以使用增量加载技术来实现实时数据的导入。
OLTP与OLAP数据库的设计与应用
OLTP与OLAP数据库的设计与应用随着信息技术的迅猛发展，数据库已成为现代社会中存储、管理和处理数据的关键工具。
在数据库领域中，OLTP（联机事务处理）和OLAP（联机分析处理）数据库是常见的两种类型。
它们在数据处理的方式和应用场景上存在明显的区别。
OLTP数据库主要用于支持日常的业务运营，如订单管理、库存管理和客户服务等。
它的设计目标是快速地处理大量的交易型数据，并保持数据的一致性和可靠性。
OLTP数据库通常采用关系型数据库管理系统（RDBMS）来实现，使用标准化的数据模型和事务处理机制来确保数据的完整性和可恢复性。
它具有以下特点：一、事务处理能力：OLTP数据库能够高效地执行事务，保证数据的一致性和完整性。
它支持并发事务处理，并提供ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）来确保数据的可靠性。
二、即时性要求：OLTP数据库处理的是即时的交易数据，要求系统能够快速地响应用户的请求，实现高性能的数据插入、更新和删除操作。
三、简单数据模型：OLTP数据库使用简单的关系型数据模型来存储和管理数据，数据之间的关系通常是一对多或多对多的关系。
四、数据一致性：OLTP数据库支持ACID操作，确保数据在多个并发事务执行时保持一致，避免数据冲突和丢失。
它通过锁定机制、并发控制和回滚操作来实现数据的一致性。
与之相对应的是OLAP数据库，它主要用于支持在线分析处理和决策支持系统。
OLAP数据库的设计目标是为用户提供快速、灵活和复杂的数据分析功能。
它使用面向主题（subject-oriented）的数据模型，将数据按照维度（dimension）和度量（measure）进行组织和存储。
OLAP数据库的特点包括：一、多维数据模型：OLAP数据库采用多维数据模型，将数据组织为多维数据立方体（data cube）。
用户可以根据不同的维度和度量在立方体中进行灵活的数据切片（slice）、钻取（drill-down）和旋转（pivot）操作，以便进行深入的数据分析。
关系型与非关系型数据库在OLTP与OLAP中的应用
关系型与非关系型数据库在OLTP与OLAP中的应用在数据管理和存储领域，关系型数据库和非关系型数据库是两种常见的数据管理系统。
关系型数据库以结构化数据为基础，使用表格和关系进行数据的存储和管理，而非关系型数据库则更注重灵活性和可伸缩性。
本文将探讨关系型数据库和非关系型数据库在在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）中的应用。
OLTP是指数据库系统通过处理高并发的事务，支持实时的数据录入、更新和查询。
在处理日常业务操作时，可靠性和一致性是关键要素。
这时，关系型数据库常常发挥着重要作用。
相比非关系型数据库，关系型数据库提供了事务管理、ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性）和数据完整性等特性，以保证数据的一致性和可靠性。
此外，关系型数据库还支持SQL查询语言，使得开发人员可以轻松地编写复杂的查询和报表。
关系型数据库的模式化数据结构使其适用于事务性应用。
对于常见的商业应用，关系型数据库的结构化数据模式允许将数据以逻辑和一致的方式组织，确保数据的完整性和一致性。
通过使用事务，关系型数据库可以有效地处理复杂的业务逻辑，保证数据的完整性。
然而，关系型数据库在处理大规模数据时可能遇到性能瓶颈。
OLAP是指对数据库中大量数据的复杂查询和分析，通常用于决策支持和商业智能。
在OLAP场景中，非关系型数据库（如文档数据库、键值存储等）的优势开始显现。
非关系型数据库是以不同的数据模型进行存储的，通常使用分布式架构来实现高可扩展性和高并发性。
与关系型数据库相比，非关系型数据库更适合处理非结构化或半结构化的数据，如JSON、XML等。
对于OLAP的特定需求，非关系型数据库提供了更好的水平扩展能力和低延迟的读写操作。
非关系型数据库可以在分布式系统环境中水平扩展，通过添加更多的节点来增加容量和性能。
这种扩展能力使得非关系型数据库适合处理大数据量和高并发访问的场景。
此外，非关系型数据库通常具有弹性架构，可以方便地进行数据模型的更改和调整，满足不同的业务需求。
衡量oltp指标
衡量OLTP指标1. 什么是OLTP？OLTP（Online Transaction Processing）是一种数据处理方式，用于处理实时的交易性业务。
它主要用于记录和处理各种业务交易，比如银行转账、在线购物和航空订票等。
OLTP系统通常需要在短时间内高效地处理大量的小型事务。
2. OLTP指标的重要性衡量OLTP指标对于评估系统的性能和可靠性至关重要。
通过监控和分析这些指标，可以及时发现潜在问题，并采取相应的措施进行优化和改进。
3. 常见的OLTP指标3.1 响应时间（Response Time）响应时间是衡量一个事务从开始到结束所需的时间。
它直接影响用户体验和系统性能。
通常情况下，响应时间越短越好。
3.2 吞吐量（Throughput）吞吐量是单位时间内系统完成的事务数量。
它反映了系统处理能力的高低。
通常情况下，吞吐量越高越好。
3.3 并发性（Concurrency）并发性是指系统同时处理多个事务的能力。
它与系统资源分配、锁定机制等因素密切相关。
较高的并发性可以提高系统的处理效率和用户体验。
3.4 可用性（Availability）可用性是指系统在给定时间内正常运行的能力。
它反映了系统的稳定性和容错性。
通常情况下，可用性应保持在较高水平。
3.5 数据一致性（Data Consistency）数据一致性是指数据库中的数据始终保持正确、完整和有效。
它与事务的隔离级别、锁定机制等因素密切相关。
较高的数据一致性可以提供更可靠的业务处理。
4. 如何衡量OLTP指标？4.1 监控工具为了衡量OLTP指标，我们需要使用一些专门的监控工具。
这些工具可以帮助我们实时监测系统运行状态，并记录关键指标的变化趋势。
4.2 实时监测响应时间通过监测每个事务的响应时间，我们可以得到一个整体的响应时间分布情况。
这样可以帮助我们发现异常或潜在问题，并及时采取措施进行优化。
4.3 计算吞吐量通过统计单位时间内完成的事务数量，我们可以计算出系统的吞吐量。
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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。