OLTP/OLAP

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數據處理大體能夠分紅兩大類：聯機事務處理OLTP（on-line transaction processing）、聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是傳統的關係型數據庫的主要應用，主要是基本的、平常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是數據倉庫系統的主要應用，支持複雜的分析操做，側重決策支持，而且提供直觀易懂的查詢結果。 

OLTP 系統強調數據庫內存效率，強調內存各類指標的命令率，強調綁定變量，強調併發操做；
OLAP 系統則強調數據分析，強調SQL執行市場，強調磁盤I/O，強調分區等。 

 

 OLTP，也叫聯機事務處理（Online Transaction Processing），表示事務性很是高的系統，通常都是高可用的在線系統，以小的事務以及小的查詢爲主，評估其系統的時候，通常看其每秒執行的Transaction以及Execute SQL的數量。在這樣的系統中，單個數據庫每秒處理的Transaction每每超過幾百個，或者是幾千個，Select 語句的執行量每秒幾千甚至幾萬個。典型的OLTP系統有電子商務系統、銀行、證券等，如美國eBay的業務數據庫，就是很典型的OLTP數據庫。

 

OLTP比較經常使用的設計與優化方式爲Cache技術與B-tree索引技術，Cache決定了不少語句不須要從磁盤子系統得到數據，因此，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，這樣執行計劃也穩定，並且必定要使用綁定變量，減小語句解析，儘可能減小表關聯，儘可能減小分佈式事務，基本不使用分區技術、MV技術、並行技術及位圖索引。由於併發量很高，批量更新時要分批快速提交，以免阻塞的發生。 
OLTP 系統是一個數據塊變化很是頻繁，SQL 語句提交很是頻繁的系統。 對於數據塊來講，應儘量讓數據塊保存在內存當中，對於SQL來講，儘量使用變量綁定技術來達到SQL重用，減小物理I/O 和重複的SQL 解析，從而極大的改善數據庫的性能。

 

OLAP，也叫聯機分析處理（Online Analytical Processing）系統，有的時候也叫DSS決策支持系統，就是咱們說的數據倉庫。在這樣的系統中，語句的執行量不是考覈標準，由於一條語句的執行時間可能會很是長，讀取的數據也很是多。因此，在這樣的系統中，考覈的標準每每是磁盤子系統的吞吐量（帶寬），如能達到多少MB/s的流量。

 

在OLAP系統中，常使用分區技術、並行技術。
    分區技術在OLAP系統中的重要性主要體如今數據庫管理上，好比數據庫加載，能夠經過分區交換的方式實現，備份能夠經過備份分區表空間實現，刪除數據能夠經過分區進行刪除，至於分區在性能上的影響，它可使得一些大表的掃描變得很快（只掃描單個分區）。另外，若是分區結合並行的話，也可使得整個表的掃描會變得很快。總之，分區主要的功能是管理上的方便性，它並不能絕對保證查詢性能的提升，有時候分區會帶來性能上的提升，有時候會下降。
    並行技術除了與分區技術結合外，在Oracle 10g中，與RAC結合實現多節點的同時掃描，效果也很是不錯，可把一個任務，如select的全表掃描，平均地分派到多個RAC的節點上去。

聯機分析處理（OLAP,On-line Analytical Processing），數據量大，DML少。使用數據倉庫模板
     聯機事務處理（OLTP,On-line Transaction Processing），數據量少，DML頻繁，並行事務處理多，可是通常都很短。使用通常用途或事務處理模板。

     決策支持系統（DDS，Decision support system)，典型的操做是全表掃描，長查詢，長事務，可是通常事務的個數不多，每每是一個事務獨佔系統。