數據庫的OLTP和OLAP區別

    上週末參加了開源中國瀋陽區線下活動，其中巨杉數據庫宣講人講解了巨杉數據庫的技術架構，因爲對數據庫可能只停留在SQL優化等級別認知，聽完巨杉演講後也補充了一些技術名次和知識體系。

    在演講中提到了OLTP和OLAP概念，這裏主要講解一下這兩個概念。這裏主要是利用白話意思理解

    一、OLTP和OLAP概念理解

        OLTP聯機事務處理，就是咱們一般所說的關係型數據庫，記錄了實時的增刪改查數據。 　　

        OLAP聯機分析處理，是數據倉庫的核心，是對OLTP的歷史數據進行加工，分析處理，用於處理商業智能，決策支持等重要的決策信息。 　　

      二、兩者之間區別：　　

            （1）OLTP是明細的數據，OLAP是彙總數據 　　

            （2）OLTP記錄實時的數據，OLAP包含2-3年曆史數據

    總結：

        對於OLTP和OLAP是否能夠共存，正常業務場景下需求方即想在一些實時數據中作頻繁的統計，這種方式原本就會形成服務器壓力過大（即便將OLAP的業務轉到後半夜執行），若是作通常統計能夠按照傳統的方式實現必定程度的共存，若是是互聯網級別的數據，建議引入大數據分析。

        這裏提到這兩個概念後，也對將來的數據庫發展作個展望，目前市面上的數據庫產品，mysql（關係型），redis（nosql），hadoop（文件大數據庫），目前在項目過程當中選用相應的產品。那麼將來數據庫是否會集大成者，好比mysql既能夠作關係數據庫，也能夠實現緩存數據庫功能，同時還能夠作數據挖掘，數據分析的工做呢？