OLTP 和 OLAP 的区别

联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)主要是执行基本的.日常的事务处理,比如数据库记录的增.删.改.查.比如在银行存取一笔款,就是一个事务交易. OLTP的特点一般有: 1.实时性要求高: 2.数据量不是很大: 3.交易一般是确定的,所以OLTP是对确定性的数据进行存取:(比如存取款都有一个特定的金额) 4.并发性要求高并且严格的要求事务的完整,安全性.(比如这种情况:有可能你和你的家人同时在不同的银行取同一个帐号的款), 联机分析处理OLAP(On

我在这里不会介绍OLTP和OLAP的概念,这些入行的DBA都是必懂的.今天的话题是绑定变量为什么适合在OLTP系统而不宜于OLAP系统.从某种角度上我们可以这样看待OLTP和OLAP系统,OLTP系统小查询多而OLAP系统基本都是大查询,而它们致命的区别就是执行时间上(结果集有很大的区别),所以我们也可以说OLTP系统适合短查询.OLAP系统则适合长查询.不管怎样,在OLTP系统,我们需要注重小查询的快速执行,为此而能够做的优化操作之一就是提高SQL命中率.使用索引(索引访问小结果集),而绑定变

一.前言       在大数据推动行业发展的年代,大型企业级应用往往选择多种数据库产品,分别支持在线交易.报表生成.日志存储.离线分析等,用以驱动业务的高速发展,但这种组合式解决方案,需要精细的控制不同产品间的数据流转和一致性问题,使用难度颇高,每个数据库产品间的数据同步和冗余,也带来了很高的成本开销,进一步限制了企业级应用的发展.       近年来Gartner提出了HTAP数据库概念,一个数据库既能支持OLTP(在线事务处理),又能支持OLAP(在线分析处理),涵盖大部分企业级应用的需求,

1.2 OLTP与OLAP 数据库系统一般分为两种类型,一种是面向前台应用的,应用比较简单,但是重吞吐和高并发的OLTP类型:一种是重计算的,对大数据集进行统计分析的OLAP类型.Greenplum属于后者,下面简单介绍下这两种数据库系统的特点.OLTP(On-Line Transaction Processing,联机事务处理)系统也称为生产系统,它是事件驱动的.面向应用的,比如电子商务网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统.OLTP的基本特点是:数据在系统中产生:基于交易的处理系统(Tra

OLTP:On_line Transaction Processing 联机事务处理 OLAP:On_line Analytical Processing 联机分析处理 OLTP顾名思义,以业务处理为主.OLAP则是专门为支持复杂的分析操作而设计的,侧重于对决策人员和高层管理人员的决策支持,可以应分析人员的要求快速.灵活地进行大数据量的复杂查询处理,并以一直直观的形式把查询结果提供. OLTP与OLAP 的主要区别有以下几点: (1).所面向的用户和系统:OLTP是面向客户的,由职员或客户进行事

标签 PostgreSQL , LLVM , JIT , 并行 , 列存储 , GPU , 向量计算 , HLL , 流计算 , OSS对象存储结合   背景 总量100TB,日增量1TB(日增约100亿记录)左右.这样的体量应该可以覆盖目前绝大多数企业的数据库体量. 提到100TB级别,OLTP和OLAP的混合场景,大家可能会想到Oracle的一体机extradata,没错Oracle在这方面做得确实是非常棒的,但是价格也是很漂亮的. Oracle主要通过几个方面来提升它在这个级别的性能: 共

本文由Postgres中国区主席.阿里云数据库专家萧少聪所写. 发布会回顾:点此进入 话题讨论:联姻Greenplum的HybridDB,是否能挑战AWS Redshift的霸主地位? 以下为文章正文: 2016年我们可以看到,越来越多的互联网企业及新型的创业公司都已经开始基于云计算实现IT架构.阿里云在当前已经实现了平台化作为商业模式.简单来说,阿里云主要提供网络.计算.存储等服务,并以此来吸引 PaaS 和 SaaS 类的合作伙伴,同时自身又扮演者"应用超市"的角色,将自家及合作伙

HybridDB(基于Greenplum)经过长达四个月时间的公测,终于开始商业化的征程.为我们客户提供计算分析能力. 在这之前,我们团队做了许多技术.产品上的打磨,其中OSS的高效访问与处理是其中较为重要的一环.这个功能可以给用户在数据流转方面带来质的变化. 缘起 在传统的OLAP方案中,链路是比较长的,数据流转的代价较为高昂.而且往往常用的数据同步工具未必能够满足需求,复杂的分析在同步上会需要一些功能的定制.而且资源的不够弹性.管理上的诸多麻烦,也带来成本的上升. 那么在云环境中,这一情况可

作用 联机分析处理是共享多维信息的.针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术.它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速.稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人员对数据进行深入观察.决策数据是多维数据,多维数据就是决策的主要内容.OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持,可以根据分析人员的要求快速.灵活地进行大数据量的复杂查询处理,并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员,以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况,了解对象的需求,制定正确的方案.