OLAP OLTP的介紹和比較

2021-08-18 02:25:36 字數 4059 閱讀 3776

注: ** olap、oltp的介紹和比較

oltp與olap的介紹

資料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是傳統的關係型資料庫的主要應用,主要是基本的、日常的事務處理,例如銀行交易。olap是資料倉儲系統的主要應用,支援複雜的分析操作,側重決策支援,並且提供直觀易懂的查詢結果。 

oltp系統強調資料庫記憶體效率,強調記憶體各種指標的命令率,強調繫結變數,強調併發操作;

olap系統則強調資料分析,強調sql執行市場,強調磁碟i/o,強調分割槽等。 

oltp與olap之間的比較:   

(1)cpu出現瓶頸常表現在邏輯讀總量與計算性函式或者是過程上,邏輯讀總量等於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,那麼,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,一些計算型的函式,如自定義函式、decode等的頻繁使用,也會消耗大量的cpu時間,造成系統的負載公升高,正確的設計方法或者是優化方法,需要盡量避免計算過程,如儲存計算結果到統計表就是乙個好的方法。

(2)磁碟子系統在oltp環境中,它的承載能力一般取決於它的iops處理能力. 因為在oltp環境中,磁碟物理讀一般都是db file sequential read,也就是單塊讀,但是這個讀的次數非常頻繁。如果頻繁到磁碟子系統都不能承載其iops的時候,就會出現大的效能問題。

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碟子系統獲得資料,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,這樣執行計畫也穩定,而且一定要使用繫結變數,減少語句解析,儘量減少表關聯,儘量減少分布式事務,基本不使用分割槽技術、mv技術、並行技術及位圖索引。因為併發量很高,批量更新時要分批快速提交,以避免阻塞的發生。 

oltp 系統是乙個資料塊變化非常頻繁,sql 語句提交非常頻繁的系統。 對於資料塊來說,應盡可能讓資料塊儲存在記憶體當中,對於sql來說,盡可能使用變數繫結技術來達到sql重用,減少物理i/o 和重複的sql 解析,從而極大的改善資料庫的效能。

這裡影響效能除了繫結變數,還有可能是熱快(hot block)。 當乙個塊被多個使用者同時讀取時,oracle 為了維護資料的一致性,需要使用latch來序列化使用者的操作。當乙個使用者獲得了latch後,其他使用者就只能等待,獲取這個資料塊的使用者越多,等待就越明顯。 這就是熱快的問題。 這種熱快可能是資料塊,也可能是回滾端塊。 對於資料塊來講,通常是資料庫的資料分布不均勻導致,如果是索引的資料塊,可以考慮建立反向索引來達到重新分布資料的目的,對於回滾段資料塊,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決策支援系統,就是我們說的資料倉儲。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,讀取的資料也非常多。所以,在這樣的系統中,考核的標準往往是磁碟子系統的吞吐量(頻寬),如能達到多少mb/s的流量。

磁碟子系統的吞吐量則往往取決於磁碟的個數,這個時候,cache基本是沒有效果的,資料庫的讀寫型別基本上是db file scattered read與direct path read/write。應盡量採用個數比較多的磁碟以及比較大的頻寬,如4gb的光纖介面。

在olap系統中,常使用分割槽技術、並行技術。

分割槽技術在olap系統中的重要性主要體現在資料庫管理上,比如資料庫載入,可以通過分割槽交換的方式實現,備份可以通過備份分割槽表空間實現,刪除資料可以通過分割槽進行刪除,至於分割槽在效能上的影響,它可以使得一些大表的掃瞄變得很快(只掃瞄單個分割槽)。另外,如果分割槽結合並行的話,也可以使得整個表的掃瞄會變得很快。總之,分割槽主要的功能是管理上的方便性,它並不能絕對保證查詢效能的提高,有時候分割槽會帶來效能上的提高,有時候會降低。

並行技術除了與分割槽技術結合外,在oracle 10g中,與rac結合實現多節點的同時掃瞄,效果也非常不錯,可把乙個任務,如select的全表掃瞄,平均地分派到多個rac的節點上去。

在olap系統中,不需要使用繫結(bind)變數,因為整個系統的執行量很小,分析時間對於執行時間來說,可以忽略,而且可避免出現錯誤的執行計畫。但是olap中可以大量使用位圖索引,物化檢視,對於大的事務,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。

繫結變數真正的用途是在oltp系統中,這個系統通常有這樣的特點,使用者併發數很大,使用者的請求十分密集,並且這些請求的sql 大多數是可以重複使用的。

對於olap系統來說,絕大多數時候資料庫上執行著的是報表作業,執行基本上是聚合類的sql 操作,比如group by,這時候,把優化器模式設定為all_rows是恰當的。 而對於一些分頁操作比較多的**類資料庫,設定為first_rows會更好一些。 但有時候對於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。

如分割槽技術,假設不是大範圍地使用分割槽關鍵字,而採用其它的字段作為where條件,那麼,如果是本地索引,將不得不掃瞄多個索引,而效能變得更為低下。如果是全域性索引,又失去分割槽的意義。

並行技術也是如此,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裡,乙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。

對於olap系統,在記憶體上可優化的餘地很小,增加cpu 處理速度和磁碟i/o 速度是最直接的提高資料庫效能的方法,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資料進行聚合處理,這種海量的資料,全部放在記憶體中操作是很難的,同時也沒有必要,因為這些資料快很少重用,快取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碟i/o上面的。

對於olap系統,sql 的優化非常重要,因為它的資料量很大,做全表掃瞄和索引對效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 (資料倉儲)

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

定製資料庫

資料倉儲

個人對這些模板的理解為:

聯機分析處理(olap,on-line analytical processing),資料量大,dml少。使用資料倉儲模板

聯機事務處理(oltp,on-line transaction processing),資料量少,dml頻繁,並行事務處理多,但是一般都很短。使用一般用途或事務處理模板。

決策支援系統(dds,decision support system),典型的操作是全表掃瞄,長查詢,長事務,但是一般事務的個數很少,往往是乙個事務獨佔系統。

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