olap和oltp的区别是什么

1、适用人员不同：OLTP主要供基层人员使用，进行一线业务 *** 作。OLAP则是探索并挖掘数据价值，作为企业高层进行决策的参考。

2、面向内容不同：OLTP面向应用，OLAP面向主题；

4、数据特点不同：OLTP的数据特点是当前的、最新的、细节的,二维的、分立的；而OLTP则是历史的,聚集的,多维的，集成的,统一的；

5、存取能力不同：OLTP可以读/写数十条记录，而OLAP则可以读上百万条记录；

6、工作事件的复杂度不同：OLTP执行的是简单的事务，而OLAP执行的是复杂任务；

7、可承载用户数量不同：OLTP的可承载用户数量为上千个，而OLAP则是上百万个；

8、DB大小不同：OLTP的DB大小为100GB，而OLAP则可以达到100TB；

9、执行时间要求不同：OLTP具有实时性，OLAP对时间的要求不严格。

扩展资料：

OLTP与OLAP的实际应用

OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。

例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。

这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。

多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

应用OLTP，就必须重新定义OLTP在企业信息化体系结构中的地位。OLTP不再只是一套能处理订单的老式应用程序。对典型的OLTP系统处理的大规模数据流更新进行同时分析，这种情况很罕见，因为一般认为这不是OLTP的目的。

数据仓库更新固有的延迟阻碍着对最新数据的近实时分析。组织如果要对于数据的变化迅速作出反应，IT部门就必须让OLTP产生比以往更大的作用。

数据挖掘DM与联机分析处理DLAP都属于分析型工具，但两者之间有着明显的区别。DM是一种挖掘型工具，DM它能自动地发现隐藏在数据中的模式( Pattern)。DM是一种有效地从大量数据中发现潜在数据模式、作出预测性分析的分析工具，它是现有的一些人工智能、统计学等成熟技术在特定的数据库领域中的应用。DM与其他分析型工具最大的不同在于:它的分析过程是自动的。一个成熟的DM系统，除了具有良好的核心的技术外，还应该具有开放性的结构，友好的用户接口。DM的用户不必提出确切的问题，而只需DM去挖掘隐藏的模式并预测未来的趋势，这样更有利于发现未知的事实。 OLAP是一种自上而下、不断深入的分析工具:用户提出问题或假设，OLAP负责从上至下深入地提取出关于该问题的详细信息，并以可视化的方式呈现给用户。与DM相比，OGAP更多地依靠用户输入问题和假设，但用户先入为主的局限性可能会限制问题和假设的范围，从而影响最终的结论。因此，作为验证型分析工具，QLAP更需要对用户需求有全面而深入的了解。 显然，从对数据分析的深度的角度来看，SLAP位于较浅的层次，而Dh}所处的位置则较深。如果按EF Codd的数据分析模型来区分这两者，那么应该说OLAP实现了解释模型和思考模型，而DNd则实现了更深的第四层—公式模型。所处分析模型层次的不同决定了这两者的分析能力和所能回答的问题种类也不相同。

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