数据仓库和在线事务处理（OLTP）之间的区别

数据仓库和在线事务处理（OLTP）是企业级应用程序中最常见的两种数据管理系统，但它们的用途和设计目标完全不同。在本文中，我们将深入研究数据仓库和OLTP之间的区别。

什么是OLTP？

在线事务处理（OLTP）是一个面向业务应用程序的关系型数据库管理系统 (RDBMS)，用于支持企业日常运营中的各种事务。 OLTP 数据库通常包含少量数据，但需要频繁的读取和写入。这些事务通常在瞬间完成，并且由并发用户执行。

OLTP 数据库存储现有交易数据和定期读取以供报告和分析使用。时间对 OLTP 数据库是至关重要的，因为每分每秒的性能都会影响到业务流程。

在 OLTP 数据库中，事务的设计和执行通常与业务流程紧密相关。数据必须在瞬间随时可用，因此 OLTP 数据库通常使用高可用性和故障转移技术来确保数据不丢失或不可用。

什么是数据仓库？

数据仓库是一种专门为报告、分析和决策支持而设计的集中式数据存储系统，其目的是为企业提供及时、准确、一致的决策信息。数据仓库通常包含来自多个 OLTP 数据库的数据，收集到这些数据并存储在单一的位置。

数据仓库的设计和执行旨在支持深入和复杂的分析。这些分析可以是针对整个公司、市场或客户，或者是针对单一产品、部门或者甚至单个交易。与 OLTP 不同，数据仓库不需要高度可用性，因为数据在集成后不常常被修改。

在数据仓库中，数据将被转换、清理和聚合，以适合于分析、报告和决策支持。可选数据聚合技术如 ROLAP、MOLAP 和 HOLAP 可以用于加快大规模数据的访问和分析。

OLTP与数据仓库之间的区别

OLTP 数据库和数据仓库的主要区别在于它们被用于不同的应用程序类型。OLTP 通常被用于支持企业运营过程，提供基本、经常性的数据访问和更新。数据仓库则是为了更高级别的分析和报告而设计的，通常在每天或每周汇总 OLTP 数据后进行分析。

结论

OLTP 和数据仓库的区别在于它们被设计用于不同的应用程序类型。OLTP 通常被用于支持业务运营中常见的数据交互和事务处理。数据仓库则是为了更高级别的分析和报告而设计的，通常在每天或每周汇总 OLTP 数据后进行分析。