OLAP和OLTP的区别以及适合场景还没学清楚？一篇看懂！

作者：finedatalink

发布时间：2023.8.7

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OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）是数据仓库中的两个重要概念，虽然都是处理数据的方法，但在目标、适用场景和处理方式上存在明显的差异。

OLAP的处理过程和目标对象

OLAP（联机分析处理）主要用于对数据进行分析和挖掘，以获取各种商业智能和决策支持信息。它针对的是多维数据（如：时间、地域、维度、度量等）进行复杂的查询和统计分析，在处理大规模数据上表现出色。OLAP系统提供了丰富的数据切片、切块、钻取等功能，帮助用户深入理解数据背后的模式和趋势，提供决策的依据。

OLTP的处理过程和目标对象

OLTP（联机事务处理）则主要用于处理实时的交易和事务数据，例如订单处理、账务操作等。OLTP系统强调高并发、高可用性和数据的一致性，它将数据的新增、修改和删除作为核心操作，通过事务处理保证数据的完整性和可靠性。OLTP数据库通常使用关系型数据库（如：MySQL、Oracle等）来存储和管理数据，它们采用行存储的方式，适用于频繁的数据交互和高并发的事务处理。

OLAP和OLTP的适用场景差异

除了处理方式不同，OLAP和OLTP还有明显的适用场景差异。OLAP适合于那些需要进行复杂查询和多维分析的场景，例如市场调研、销售分析、业务报表等。OLAP系统通常具备较高的数据冗余和预聚合，以提高查询性能和降低复杂度。而OLTP则适用于需要高并发的实时事务处理场景，例如在线购物、银行转账等。OLTP数据库追求数据的一致性和实时性，通过索引和表关联等技术提高数据的查询效率。

总结起来，OLAP和OLTP在目标、适用场景和处理方式上都存在明显的差异。

OLAP主要解决复杂的查询和多维分析需求，帮助企业更好地进行决策和战略规划。

OLTP则专注于实时事务的处理，确保数据的一致性和可靠性。

了解和合理应用这两个概念，有助于企业更好地管理和利用数据资源，提升竞争力和战略洞察力。

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近日，FineDataLink新增数据源Doris。Doris作为一款简单易用、高性能和统一的分析数据库，有丰富的生态环境，兼容MySQL，适合OLAP分析，不仅可以支持高并发的点查询场景，还能支持高吞吐的复杂分析场景。