OLTP （在线事务处理），OLAP （在线分析处理）。顾名思义，OLTP 是管理和更新数据库中事务的过程，而 OLAP 是从数据库中检索所需数据以便将其用于分析操作的过程。OLTP 通常比较简单，在系统中查询不费力，而OLAP 是一个复杂的系统，数据量较大，因此需要复杂的查询。
大致上， OLTP 作为实时性高， OLAP 作为离线处理
1.3、在线事务处理 (OLTP)为了让大/中型公司执行他们的管理/业务或销售任务，必须有 OLTP 系统来处理每天发生的大量交易。 
OLTP 系统的一个例子是大型杂货店。例如，一个人购买了 15 件产品并前往柜台进行结算。现在，OLTP 系统将负责处理即将发生的事务。让我们计算一下可能发生的交易数量。
- 第一个应该是将生成并存储在 DB 中的账单发票。
- 第二个事务可能是针对发票在数据库中插入产品信息。
- 如果客户有任何会员卡，并且如果他使用它们，则会发生交易，将从他的卡中扣除积分并更新他的卡的新积分。
- 其他交易是根据客户购买的产品数量减少产品总数。例如，如果大型商店有 3489 包豆腐包，而客户购买了其中的 2 包，则会发生交易，这会将总计数更新为 3489 减 2，即 3487。其他产品也会发生类似的交易。
因此，OLTP 系统的几个示例是：
- 自动柜员机
- 银行
- 商场
- 在线预订火车和航班
- 电子商务
在 OLAP 级别发生的事务非常少，它们有助于企业做出更好的决策。OLAP 系统允许用户分析来自多个数据库的数据；ETL 被强加为来自不同数据库的数据的原因是不同的格式。因此，在将它们存储在数据仓库之前，会强制执行 ETL。 
一家电子商务公司想比较其 2 月和 3 月的销售额数据，还想查看销售地区、州、时间和国家的销售情况。
为了实现这一点，应该有一个系统将来自不同 OLTP 数据库的数据插入到数据仓库并应用 ETL 过程。然后 OLAP 开发人员将从 OLAP 系统中获取数据，并根据业务需求创建不同类型的报表和图表。OLAP 软件的示例是 – SAP BI/BO/BOBJ、Microsoft 的 Power BI、Tableau、Spotify、SAS、Python 和 R、Excel、Apache Spark、Splunk、Google Analytics。
1.5、OLTP 和 OLAP 的优缺点 1.5.1、OLTP 1.5.1.1、优势它通过提供强大的机制来处理和存储交易数据，极大地简化了组织的交易事件。 OLTP 系统非常快速和即时。 他们通过简化单个流程来增加组织的客户数量
1.5.1.2、缺点几乎没有 洞察数据分析 能力。 如果服务器出现故障，事务可能会导致延迟，并且在某些情况下可能会导致数据丢失。 更容易受到黑客的攻击。
1.5.2、OLAP 1.5.2.1、优势用于对来自不同来源的数据进行分析的单一平台。 来自不同来源的数据存储在一个集中位置，从而可以更轻松地访问大量信息。 准确和快速的计算。 高级别安全性。
1.5.2.2、缺点由于许可和高价软件，实施 OLAP 的成本很高。 OLAP 系统的完整端到端监控、实施、升级依赖于该领域的 IT 专家。 由于从 OLTP 到 OLAP 系统的数据插入可能涉及多个数据库，因此与所有数据库团队保持一致可能会带来挑战。
1.6、OLTP 与 OLAP 对比 对比项OLTP（在线事务处理系统）OLAP（在线交易分析系统）流程它用于管理每天发生的事务并更新数据库。它用于从 OLTP 系统中检索数据并对数据进行分析。数据源在这里，OLTP 系统本身就是数据的来源。OLAP 的数据来自不同的 OLTP 数据库。需要无缝运行业务。分析和预测业务，找出业务中的不足和蓬勃发展的领域，并据此采取行动。插入和更新快速、简短地插入和更新用户数据。通常长时间运行的批处理作业负责数据插入。查询负责数据处理的小而简单的查询相对较大和复杂的查询方式它利用传统的DBMS系统它利用数据仓库响应时间OLTP 系统的响应时间以毫秒为单位。OLAP 系统的响应时间更长，可能从几秒到几分钟甚至几小时不等。数据库表规范化OLTP 表高度规范化OLAP 系统通常是非规范化的访问允许读写两种访问大多数情况下允许读访问，很少允许写访问。完整性OLTP 系统需要维护数据完整性。由于 OLAP 系统不会经常修改，因此数据完整性不是强制性的。备份和恢复由于数据可用性在 OLTP 系统中非常重要，因此需要对所有数据库进行完整备份。OLAP 系统得到及时而不是定期的支持。目标它主要是为了市场洞察力。这是为了客户洞察力。 关注我的公众号【宝哥大数据】
