OLTP与OLAP有什么区别

OLTP(on-linetransactionprocessing)翻译为联机事务处理。OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)翻译为联机分析处理。

OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理 *** 作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。

当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做OLAP了。

因为OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中，而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析，这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中，然后由数据仓库来统一提供OLAP分析。所以我们常说OLTP是数据库的应用，OLAP是数据仓库的应用，下面用一张图来简要对比。

作为一个程序员，在开发的过程中会发现，有框架同无框架，做起事来是完全不同的概念，关系到开发的效率、程序的健壮、性能、团队协作、后续功能维护、扩展等方方面面的事情。

快速开发框架，其实就是某种应用的半成品，就是一组组件，供你选用完成你自己的系统。简单说就是使用别人搭好的舞台，你来做表演。而且，快速开发框架一般是成熟的，不断升级更新的软件

JNPF开源平台功能强大，结构扎实的框架，可承载的类型就更多，适用性就更强。

1可视化编辑：大量可视化控件效果，实现全程可视化编辑 *** 作，支持自定义样式和自定义数据库，所见即所得的实现大屏可视化页面开发；

2无代码设计：零编码式拖拽控件到页面中，针对不同的控件进行内容设值和数据绑定，无须任何代码即可快速搭建专业、美观、酷炫的大屏展示；

3自由布局：拖拽式自由布局页面，提供智能图形推荐，多种控件、表格、报表图形等可随意切换，且不受维度和度量的限制；

4灵活控件：丰富的交互控件和图表组件，通过图形化的界面，画布采用网格系统，自动吸附每个控件的布局，做到整齐划一；

5灵活拓展：设计器提供丰富的二次开发接口，支持自行改进和增加组件，无需换包或打补丁，为实施人员提供了许多便利；

6高适配部署：用户可按实际屏幕尺寸自定义任意画布大小，适配各种拼接大屏场景，基于WEB渲染，无需额外安装软件；

BI工程师：主要是报表开发，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQLServer、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。掌握BI相关工具，如ETL工具（如SSIS）、OLAP工具（如SSAS）和前端展示工具。熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据挖掘相关算法。

BI工程师与数据库管理员的工作内容不同，前者是负责开发工作，后者是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作。

数据库管理员（Database，简称DBA），是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。

在国外，也有公司把DBA称作数据库工程师(DatabaseEngineer)，两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务724小时的稳定高效运转，但是需要区分一下DBA和数据库开发工程师(DatabaseDeveloper)：

1)数据库开发工程师的主要职责是设计和开发数据库管理系统和数据库应用软件系统，侧重于软件研发；

2)DBA的主要职责是运维和管理数据库管理系统，侧重于运维管理。

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数学与应用数学专业培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练，能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。

数学与应用数学专业属于基础专业。无论是进行科研数据分析、软件开发，还是从事金融保险，国际经济与贸易、化工制药、通讯工程、建筑设计等，都离不开相关的数学知识。可见数学与应用数学专业是从事其他相关专业的基础。随着科技事业的发展和普及，数学专业与其他相关专业的联系将会更加紧密，数学知识将会得到更广泛的应用。

数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。

1数据挖掘能做什么

1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：

分类（）

估值（Estimation）

预言（Prediction）

相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）

聚集（Clustering）

描述和可视化（Descriptionand）

2)数据挖掘分类

以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘

直接数据挖掘

目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以

理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

间接数据挖掘

目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系

分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘

3)各种分析方法的简介

分类（）

首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分

类模型，对于没有分类的数据进行分类。

例子：

axyk申请者，分类为低、中、高风险

b分配客户到预先定义的客户分片

注意：类的个数是确定的，预先定义好的

估值（Estimation）

估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的

输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。

例子：

a根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数

b根据购买模式，估计一个家庭的收入

c估计realestate的价值

一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的

连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运

用估值，给各个客户记分（Score0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。

预言（Prediction）

通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用

于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。

预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时

间后，才知道预言准确性是多少。

相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）

决定哪些事情将一起发生。

例子：

a超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A=>B(关联规则)

b客户在购买A后，隔一段时间，会购买B（序列分析）

聚集（Clustering）

聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先

定义好的类，不需要训练集。

例子：

a一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病

b租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群

聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一

类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。

描述和可视化（Descriptionand）

是对数据挖掘结果的表示方式。

2数据挖掘的商业背景

数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有

价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。

1)数据挖掘作为研究工具（Research）

2)数据挖掘提高过程控制（ProcessImprovement）

3)数据挖掘作为市场营销工具（Marketing）

4)数据挖掘作为客户关系管理CRM工具(CustomerManagement)

3数据挖掘的技术背景

1)数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力

2)数据挖掘和机器学习（MachineLearning）

机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物

机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决

策树）

数据挖掘由来

数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴

的，面向商业应用的AI研究。选择数据挖掘这一术语，表明了与统计、精算、长期从事预

言模型的经济学家之间没有技术的重叠。

3)数据挖掘和统计

统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等

4)数据挖掘和决策支持系统

数据仓库

OLAP（联机分析处理）、DataMart（数据集市）、多维数据库

决策支持工具融合

将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。

4数据挖掘的社会背景

数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上

客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中

神秘，它不可能是完全正确的。

客户的行为是与社会环境相关连的，所以数据挖掘本身也受社会背景的影响。比如说，在

美国对银行xyk客户信用评级的模型运行得非常成功，但是，它可能不适合中国

数据库与数据仓库的本质差别如下：

1、逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。

2、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。

3、产品实现层面：数据库和数据仓库软件是有些不同的，数据库通常使用行式存储，如SAPASE，Oracle,MicrosoftSQLServer，而数据仓库倾向使用列式存储，如SAPIQ，SAPHANA。

大数据正在如何改变数据库格局

提及“数据库”，大多数人会想到拥有30多年风光历史的RDBMS。然而，这可能很快就会发生改变。

一大批新的竞争者都在争夺这一块重要市场，他们的方法是多种多样的，却都有一个共同点：极其专注于大数据。推动新的数据迭代衍生品大部分都是基于底层大数据的3V特征：数量，速度和种类。本质上来讲，今天的数据比以往任何时候都要传输更快，体积更大，同时更加多样化。这是一个新的数据世界，换言之，传统的关系数据库管理系统并没有真正为此而设计。“基本上，他们不能扩展到大量，或快速，或不同种类的数据。”一位数据分析、数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这就是哈特汉克斯最近发现。截至到2013年左右，营销服务机构使用不同的数据库，包括MicrosoftSQLServer和Oracle真正应用集群（RAC）的组合。“我们注意到，数据随着时间的增长，我们的系统不能足够快速的处理信息”一位科技发展公司的负责人肖恩说到。“如果你不断地购买服务器，你只能继续走到这幺远，我们希望确保自己有向外扩展的平台。”最小化中断是一个重要的目标，Iannuzzi说到，因此“我们不能只是切换到Hadoop。”相反，却选择了拼接机器，基本上把完整的SQL数据库放到目前流行的Hadoop大数据平台之上，并允许现有的应用程序能够与它连接，他认为。哈特汉克斯现在是在执行的初期阶段，但它已经看到了好处，Iannuzzi说，包括提高容错性，高可用性，冗余性，稳定性和“性能全面提升”。一种完美风暴推动了新的数据库技术的出现，IDC公司研究副总裁CarlOlofson说到。首先，“我们正在使用的设备与过去对比，处理大数据集更加快速，灵活性更强”Olofson说。在过去，这样的集合“几乎必须放在旋转磁盘上”，而且数据必须以特定的方式来结构化，他解释说。现在有64位寻址，使得能够设置更大的存储空间以及更快的网络，并能够串联多台计算器充当单个大型数据库。“这些东西在不可用之前开辟了可能性”Olofson说。与此同时，工作负载也发生了变化。10年前的网站主要是静态的，例如，今天我们享受到的网络服务环境和互动式购物体验。反过来，需要新的可扩展性，他说。公司正在利用新的方式来使用数据。虽然传统上我们大部分的精力都放在了对事务处理_销售总额的记录，比如，数据存储在可以用来分析的地方_现在我们做的更多。应用状态管理就是一个例子假设你正在玩一个网络游戏。该技术会记录你与系统的每个会话并连接在一起，以呈现出连续的体验，即使你切换设备或各种移动，不同的服务器都会进行处理，Olofson解释说。数据必须保持连续性，这样企业才可以分析问题，例如“为什么从来没有人穿过水晶厅”。在网络购物方面，为什么对方点击选择颜色后大多数人不会购买某个特殊品牌的鞋子。“以前，我们并没试图解决这些问题，或者我们试图扔进盒子也不太合适”Olofson说。Hadoop是当今新的竞争者中一个重量级的产品。虽然他本身不是一个数据库，它的成长为企业解决大数据扮演关键角色。从本质上讲，Hadoop是一个运行高度并行应用程序的数据中心平台，它有很强的可扩展性。通过允许企业扩展“走出去”的分布方式，而不是通过额外昂贵的服务器“向上”扩展，“它使得我们可以低成本地把一个大的数据集汇总，然后进行分析研究成果”Olofson说。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族产品，其中包括MongoDB-目前第四大流行数据库管理系统，比照DB引擎和MarkLogic非结构化数据存储服务。“关系型数据库一直是一项伟大的技术持续了30年，但它是建立在不同的时代有不同的技术限制和不同的市场需求，”MarkLogic的执行副总裁乔·产品帕卡说。大数据是不均匀的，他说。许多传统的技术，这仍然是一个基本要求。“想象一下，你的笔记本电脑上唯一的程序是Excel”帕卡说。“设想一下，你要和你的朋友利用网络保持联系_或者你正在写一个合约却不适合放进行和列中。”拼接数据集是特别棘手的“关系型，你把所有这些数据集中在一起前，必须先决定如何去组织所有的列，”他补充说。“我们可以采取任何形式或结构，并立即开始使用它。”NoSQL数据库没有使用关系数据模型，并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素，MarkLogic为企业定身量做，提供更为周全的选择。NoSQL储存市场有相当大的增长，据市场研究媒体，不是每个人都认为这是正确的做法-至少，不是在所有情况下。NoSQL系统“解决了许多问题，他们横向扩展架构，但他们却抛出了SQL，”一位CEO-MonteZweben说。这反过来，又为现有的代码构成问题。SpliceMachine是一家基于Hadoop的实时大数据技术公司，支持SQL事务处理，并针对OLAP和OLAP应用进行实时优化处理。它被称为替代NewSQL的一个例子，另一类预期会在未来几年强劲增长。“我们的理念是保持SQL，但横向扩展架构”Zweben说。“这是新事物，但我们正在努力试图使它让人们不必重写自己的东西。”深度信息科学选择并坚持使用SQL，但需要另一种方法。公司的DeepSQL数据库使用相同的应用程序编程接口（API）和关系模型如MySQL，意味着没有应用变化的需求而使用它。但它以不同的方式处理数据，使用机器学习。DeepSQL可以自动适应使用任何工作负载组合的物理，虚拟或云主机，该公司表示，从而省去了手动优化数据库的需要。该公司的首席战略官ChadJones表示，在业绩大幅增加的同时，也有能力将“规模化”为上千亿的行。一种来自Algebraix数据完全不同的方式，表示已经开发了数据的第一个真正的数学化基础。而计算器硬件需在数学建模前建成，这不是在软件的情况下，Algebraix首席执行官查尔斯银说。“软件，尤其是数据，从未建立在数学的基础上”他说，“软件在很大程度上是语言学的问题。”经过五年的研发，Algebraix创造了所谓的“数据的代数”集合论，“数据的通用语言”Silver说。“大数据肮脏的小秘密是数据仍然放在不与其他数据小仓融合的地方”Silver解释说。“我们已经证明，它都可以用数学方法来表示所有的集成。”配备一个基础的平台，Algebraix现在为企业提供业务分析作为一种服务。改进的性能，容量和速度都符合预期的承诺。时间会告诉我们哪些新的竞争者取得成功，哪些没有，但在此期间，长期的领导者如Oracle不会完全停滞不前。“软件是一个非常时尚行业”安德鲁·门德尔松，甲骨文执行副总裁数据库服务器技术说。“事情经常去从流行到不受欢迎，回再次到流行。”今天的许多创业公司“带回炒冷饭少许抛光或旋转就可以了”他说。“这是一个新一代孩子走出学校和重塑的东西。”SQL是“唯一的语言，可以让业务分析师提出问题并得到答案，他们没有程序员，”门德尔松说。“大市场将始终是关系型。”至于新的数据类型，关系型数据库产品早在上世纪90年代发展为支持非结构化数据，他说。在2013年，甲骨文的同名数据库版本12C增加了支持JSON（JavaScript对象符号）。与其说需要一个不同类型的数据库，它更是一种商业模式的转变，门德尔松说。“云，若是每个人都去，这将破坏这些小家伙”他说。“大家都在云上了，所以在这里有没有地方来放这些小家伙？“他们会去亚马逊的云与亚马逊竞争？”他补充说。“这将是困难的。”甲骨文有“最广泛的云服务”门德尔松说。“在现在的位置，我们感觉良好。”Gartner公司的研究主任里克·格林沃尔德，倾向于采取了类似的观点。“对比传统强大的RDBMS，新的替代品并非功能齐全”格林沃尔德说。“一些使用案例可以与新的竞争者来解决，但不是全部，并非一种技术”。展望未来，格林沃尔德预计，传统的RDBMS供货商感到价格压力越来越大，并为他们的产品增加新的功能。“有些人会自由地带来新的竞争者进入管理自己的整个数据生态系统”他说。至于新的产品，有几个会生存下来，他预测“许多人将被收购或资金耗尽”。今天的新技术并不代表传统的RDBMS的结束，“正在迅速发展自己”IDC的Olofson。赞成这种说法，“RDBMS是需要明确定义的数据_总是会有这样一个角色。”但也会有一些新的竞争者的角色，他说，特别是物联网技术和新兴技术如非易失性内存芯片模块（NVDIMM）占据上风。

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