OLTP和OLAP有何区别?

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。

OLAP（联机分析处理）。

什么是联机分析处理（OLAP）联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。

OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。

OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析 *** 作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

OLAP（Online AnalyticalProcessing）是一种数据处理技术，专门设计用于支持复杂的分析 *** 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。

二十几年前E.F. Codd提出OLAP时，也参照关系数据库提出了12条规则，但后期没有得到发展，其中有些规则在现在看来都已经不再完全适用，或者不是OLAP的特殊规则。因此我们从OLAP的本质定位上，重新确定三条原则，用以解析OLAP的历史发展：

1、提供多维的业务视图（“维”是OLAP存在和核心概念）

2、满足灵活的交互分析（面向决策分析需要及时响应查询需求的变更）

3、提供高速的检索性能（没有人希望查询数据等待太长时间）

OLAP的技术派系

1､传统OLAP

尊重传统是技术领域最缺少的品德，传统OLAP中尤其是Mondrian和SSAS还是有不少用户群的（前者是开源软件），反而选用Cognos、MSTR等的越来越少。

2､可视化OLAP

十几年前，最火爆的BI产品是BO（2007年以68亿美元被SAP收购）。BO里最早的核心技术叫做“动态微立方”，就是把基于语义模型查询的结果集数据以MOLAP的方式存储在内存中，以加快后期交互分析的效率。

现在同样也有各种基于内存计算的软件，但它们是以可视化为主，比如Tableau和Qlikview等

3､大数据OLAP

Hadoop的生态系统诞生于互联网公司，从一开始就有开放的基因，这个OLAP派系最有意思的是Kylin，而且是咱中国人在Apache上的定级项目。

参考资料：百度百科--联机分析处理（OLAP）