OLTP針對(duì)大量交易進(jìn)行了優(yōu)化，而OLAP在復(fù)雜的查詢和數(shù)據(jù)分析中表現(xiàn)出色。 1）OLTP系統(tǒng)有效地處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)操作，但在復(fù)雜的查詢中遇到困難。 2）OLAP系統(tǒng)是分析工作負(fù)載的理想選擇，但對(duì)於實(shí)時(shí)更新的效率較低。

當(dāng)我們深入研究數(shù)據(jù)庫(kù)世界時(shí)，了解使用在線交易處理（OLTP）與在線分析處理（OLAP）的績(jī)效含義至關(guān)重要。讓我們探索這個(gè)引人入勝的話題，從我的經(jīng)驗(yàn)和我一路上遇到的細(xì)微差別中汲取靈感。

OLTP系統(tǒng)旨在處理大量交易，以確保諸如插入，更新和刪除記錄之類的操作迅速，準(zhǔn)確地進(jìn)行。想想一個(gè)電子商務(wù)平臺(tái)，每次點(diǎn)擊都會(huì)實(shí)時(shí)添加或修改數(shù)據(jù)。另一方面，OLAP系統(tǒng)是用於復(fù)雜的查詢和數(shù)據(jù)分析的，非常適合生成報(bào)告或商業(yè)智能。想像一下，一名數(shù)據(jù)分析師在過(guò)去一年中撤出了銷售趨勢(shì)。

在我的旅程中，我已經(jīng)看到OLTP和OLAP之間的選擇如何顯著影響應(yīng)用程序的性能。讓我們深入研究這一點(diǎn)。

當(dāng)我剛開(kāi)始使用數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，我對(duì)OLTP系統(tǒng)處理交易的速度著迷。我記得優(yōu)化了每毫秒很重要的銀行應(yīng)用程序。 MySQL或PostgreSQL之類的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)是我的首選選擇，因?yàn)樗鼈円驯粌?yōu)化用於快速的原子交易。這是外觀的片段：

 -  OLTP示例：插入新事務(wù)
插入交易中（counce_id，金額，transaction_date）
值（12345，100.00，'2023-10-01'）;

OLTP的美在於它具有最小延遲的並發(fā)交易的能力。但是，我了解到這是有代價(jià)的。 OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)通常在復(fù)雜的查詢中遇到困難。我曾經(jīng)嘗試在OLTP系統(tǒng)上運(yùn)行分析查詢，這花了很長(zhǎng)時(shí)間。那是我意識(shí)到Olap的重要性的時(shí)候。

OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)，例如使用柱狀存儲(chǔ)（例如Apache Cassandra或Amazon Redshift）的數(shù)據(jù)庫(kù)，都是為重大分析工作負(fù)載而設(shè)計(jì)的。它們非常適合切片和劃分大數(shù)據(jù)集。這是您可能在OLAP系統(tǒng)上運(yùn)行的查詢的一個(gè)示例：

 -  OLAP示例：分析銷售趨勢(shì)
選擇product_category，sum（sales_amount）為total_sales
來(lái)自sales_data
sale_date在'2022-01-01'和'2022-12-31'之間
product_category組的組
總訂單deal_sales desc;

在處理聚合和復(fù)雜計(jì)算時(shí)，OLAP的性能優(yōu)勢(shì)是明顯的。但是有一個(gè)漁獲。對(duì)於實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新，OLAP系統(tǒng)不那麼有效。我已經(jīng)看到了必須維護(hù)單獨(dú)的OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)的項(xiàng)目，以平衡實(shí)時(shí)交易和分析報(bào)告的需求。

現(xiàn)在，讓我們更詳細(xì)地談?wù)撔阅艿挠绊憽?OLTP系統(tǒng)針對(duì)重型操作進(jìn)行了優(yōu)化，這意味著它們?cè)跀?shù)據(jù)完整性和交易速度處理至關(guān)重要的情況下表現(xiàn)出色。但是，它們的結(jié)構(gòu)在處理重型操作時(shí)，尤其是涉及加入或複雜查詢的操作時(shí)會(huì)導(dǎo)致性能較慢。

相反，OLAP系統(tǒng)被優(yōu)化用於重讀操作。他們使用柱狀存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)壓縮等技術(shù)，這些技術(shù)會(huì)大大加快查詢性能。但這是以較慢的寫操作為代價(jià)的。以我的經(jīng)驗(yàn)，如果不仔細(xì)管理，將OLTP的數(shù)據(jù)同步到OLAP系統(tǒng)可能是瓶頸。

我遇到的陷阱之一是低估了OLAP系統(tǒng)中對(duì)數(shù)據(jù)新鮮度的需求。儘管它們非常適合歷史分析，但保持其最新情況可能具有挑戰(zhàn)性。我已經(jīng)實(shí)施了ETL流程以定期刷新OLAP數(shù)據(jù)，但這需要仔細(xì)計(jì)劃，以確保數(shù)據(jù)保持相關(guān)而不會(huì)壓倒系統(tǒng)。

要考慮的另一個(gè)方面是可伸縮性。 OLTP系統(tǒng)可以垂直擴(kuò)展（向單個(gè)服務(wù)器添加更多功率）或水平（添加更多服務(wù)器），但這通常需要大量的硬件投資。另一方面，OLAP系統(tǒng)由於其設(shè)計(jì)而傾向於更自然地?cái)U(kuò)展，因此它們更適合大數(shù)據(jù)環(huán)境。

在優(yōu)化方面，我發(fā)現(xiàn)索引策略對(duì)於兩種類型的系統(tǒng)至關(guān)重要。對(duì)於OLTP而言，關(guān)注加快交易處理的索引是關(guān)鍵。對(duì)於OLAP，創(chuàng)建優(yōu)化查詢性能的索引更為重要。這是您如何在OLTP系統(tǒng)中創(chuàng)建索引的快速示例：

 -  OLTP索引示例：加速交易查找
創(chuàng)建index idx_transactions_account_id在事務(wù)上（councel_id）;

對(duì)於OLAP，您可能會(huì)專注於專欄索引：

 -  OLAP索引示例：優(yōu)化查詢性能
創(chuàng)建列索引IDX_SALES_DATA_PRODUCT_CATEGORY在sales_data（product_category）;

在結(jié)束時(shí)，OLTP和OLAP之間的選擇不僅僅是性能。這是關(guān)於了解您的應(yīng)用程序的需求。我了解到，有時(shí)使用OLTP和OLAP的混合方法可能是最好的解決方案。通過(guò)利用每種優(yōu)勢(shì)，您可以創(chuàng)建一個(gè)強(qiáng)大的系統(tǒng)，該系統(tǒng)有效地處理交易，同時(shí)提供強(qiáng)大的分析能力。

請(qǐng)記住，成功的關(guān)鍵在於了解權(quán)衡並相應(yīng)地計(jì)劃您的數(shù)據(jù)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)。無(wú)論您是處理實(shí)時(shí)交易還是進(jìn)入數(shù)據(jù)分析，正確的選擇都可以使您的應(yīng)用程序的性能有所不同。

以上是使用OLTP與OLAP有什麼含義？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！