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
olap
使用者操作人員,底層管理人員
決策人員,高階管理人員
功能日常操作處理
分析決策
db設計
面向應用
面向主題
資料當前的,新的,細節的,二維的,分立的
歷史的,聚集的,多維整合的,統一的
訪問讀寫數十上百條資料
讀百萬級資料
db大小
100mb~~gb
100gb~~tb
時間要求
實時性對時間的要求不嚴格
主要應用
資料庫資料倉儲
oltp系統最容易出現瓶頸的地方就是cpu與磁碟子系統。 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.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。
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。
olap 細分
olap有多種實現方法，根據儲存資料的方式不同可以分為rolap、molap、holap。
rolap表示基於關聯式資料庫的olap實現（relational olap）。以關聯式資料庫為核心,以關係型結構進行多維資料的表示和儲存。rolap將多維資料庫的多維結構劃分為兩類表:一類是事實表,用來儲存資料和維關鍵字;另一類是維表,即對每個維至少使用乙個表來存放維的層次、成員類別等維的描述資訊。維表和事實表通過主關鍵字和外關鍵字聯絡在一起,形成了"星型模式"。對於層次複雜的維,為避免冗餘資料占用過大的儲存空間,可以使用多個表來描述,這種星型模式的擴充套件稱為"雪花模式"。特點是將細節資料保留在關係型資料庫的事實表中，聚合後的資料也儲存在關係型的資料庫中。這種方式查詢效率最低，不推薦使用。
molap表示基於多維資料組織的olap實現（multidimensional olap）。以多維資料組織方式為核心,也就是說,molap使用多維陣列儲存資料。多維資料在儲存中將形成"立方塊（cube）「的結構,在molap中對"立方塊"的"旋轉」、「切塊」、"切片"是產生多維資料包表的主要技術。特點是將細節資料和聚合後的資料均儲存在cube中，所以以空間換效率，查詢時效率高，但生成cube時需要大量的時間和空間。
holap表示基於混合資料組織的olap實現（hybrid olap）。如低層是關係型的，高層是多維矩陣型的。這種方式具有更好的靈活性。特點是將細節資料保留在關係型資料庫的事實表中，但是聚合後的資料儲存在cube中,聚合時需要比rolap更多的時間,查詢效率比rolap高，但低於molap。
還有其他的一些實現olap的方法，如提供乙個專用的sql server，對某些儲存模式（如星型、雪花型）提供對sql查詢的特殊支援。
olap工具是針對特定問題的聯機資料訪問與分析。它通過多維的方式對資料進行分析、查詢和報表。維是人們觀察資料的特定角度。例如，乙個企業在考慮產品的銷售情況時，通常從時間、地區和產品的不同角度來深入觀察產品的銷售情況。這裡的時間、地區和產品就是維。而這些維的不同組合和所考察的度量指標構成的多維陣列則是olap分析的基礎，可形式化表示為（維1，維2，……，維n，度量指標），如（地區、時間、產品、銷售額）。多維分析是指對以多維形式組織起來的資料採取切片（slice）、切塊（dice）、鑽取（drill-down和roll-up）、旋轉（pivot）等各種分析動作，以求剖析資料，使使用者能從多個角度、 多側面地觀察資料庫中的資料，從而深入理解包含在資料中的資訊。
根據綜合性資料的組織方式的不同，目前常見的olap主要有基於多維資料庫的molap及基於關聯式資料庫的rolap兩種。molap是以多維的方式組織和儲存資料，rolap則利用現有的關聯式資料庫技術來模擬多維資料。在資料倉儲應用中，olap應用一般是資料倉儲應用的前端工具，同時olap工具還可以同資料探勘工具、統計分析工具配合使用，增強決策分析功能。
數倉分層概念
把複雜問題簡單化 將乙個複雜的任務分解成多個步驟來完成，每一層只處理單一的步驟，比較簡單和容易理解。清晰資料結構 每乙個資料分層都有它的作用域，這樣我們在使用表的時候能更方便地定位和理解。便於維護資料的準確性，當資料出現問題之後，可以不用修復所有的資料，只需要從有問題的步驟開始修復。減少重複開發 規...
數倉的基本知識及概念
四特點 面向主題，整合的，相對穩定，保留歷史 事務性資料 業務系統，交易流水，登入日誌 決策性資料 主要用於查詢分析 也可以近似認為是oltp 聯機事務處理 和olap 聯機分析處理 的區別 olap多維分析方法 切片 切塊 鑽取 轉軸 cube 多維資料集，按多個維度項不同組合的資料集合 1.確定...
數倉概念理解精華彙整 1
資料倉儲更多代表的是一種對資料的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl 排程 建模在內的完整的理論體系。現在所謂的大資料更多的是一種資料量級的增大和工具的上的更新。兩者並無衝突，相反，而是一種更好的結合。ods全稱是operational data store，運算元據儲存 這一層面的資料卻不等同...