操作型数据库与数据仓库的区别

17 Mar 2025 | 4 分钟阅读
Operational Database and Data Warehouse

操作型数据库是数据仓库的信息来源。它包含用于运行企业日常运营的详细信息。 数据会随着更新的进行而频繁更改,并反映最新交易的当前值。

操作型数据库管理系统,也称为OLTP(在线事务处理数据库),用于实时管理动态数据。

数据仓库系统为用户或知识工作者提供数据分析和决策支持。 这些系统可以以特定格式组织和呈现信息,以适应各种用户的不同需求。 这些系统称为在线分析处理 (OLAP) 系统。

数据仓库和OLTP数据库都是关系数据库。 但是,这两个数据库的目标是不同的。

操作型数据库数据仓库
操作型系统旨在支持大容量事务处理。数据仓库系统通常旨在支持大容量分析处理(即 OLAP)。
操作型系统通常关注当前数据。数据仓库系统通常关注历史数据。
操作型系统中的数据主要根据需要定期更新。非易失性,可以定期添加新数据。 一旦添加很少更改。
它专为实时业务处理和流程而设计。它专为按主题领域、类别和属性分析业务指标而设计。
它针对一组简单的事务进行了优化,通常每次每个表添加或检索单行。它针对范围加载和高复杂性、不可预测的查询进行了优化,这些查询访问每个表的许多行。
它针对事务期间传入信息的验证进行了优化,使用验证数据表。加载了一致、有效的信息,无需实时验证。
它支持数千个并发客户端。相对于 OLTP,它支持少量并发客户端。
操作型系统通常面向流程。数据仓库系统通常面向主题
操作型系统通常经过优化,可以快速插入和更新少量关联数据。数据仓库系统通常经过优化,可以快速检索相对大量的数据。
数据输入数据输出
访问的数据量较少。访问的数据量大。
关系数据库是为在线事务处理 (OLTP) 而创建的数据仓库专为在线分析处理 (OLAP) 而设计

OLTP和OLAP的区别

Operational Database and Data Warehouse

OLTP系统

OLTP系统处理操作数据。 操作数据是包含在特定系统操作中的那些数据。 例如,ATM 交易和银行交易等。

OLAP系统

OLAP 处理历史数据或档案数据。 历史数据是长期获得的数据。 例如,如果我们收集过去 10 年的航班预订信息,这些数据可以为我们提供许多有意义的数据,例如预订趋势。 这可能会提供有用的信息,例如旅行高峰期、什么样的人乘坐各种舱位(经济舱/商务舱)等。

OLTP 和 OLAP 系统之间的主要区别在于单个事务中分析的数据量。 OLTP 管理许多并发客户,并且查询一次仅触及单个记录或有限的文件组。 OLAP 系统必须能够对数百万个文件进行操作才能回答单个查询。

特性OLTPOLAP
特征它是一个用于管理操作数据的系统。它是一个用于管理信息数据的系统。
用户职员、客户和信息技术专业人员。知识工作者,包括经理、主管和分析师。
系统定位OLTP 系统是面向客户的,事务和查询处理由职员、客户和信息技术专业人员完成。OLAP 系统面向市场,知识工作者(包括经理)进行数据分析执行人员和分析师。
数据内容OLTP 系统管理当前的详细数据,这些数据也用于决策。OLAP 系统管理大量的历史数据,提供汇总和聚合的功能,并在不同的粒度级别存储和管理数据。 此信息使数据更容易在知情决策中使用。
数据库大小100 MB-GB100 GB-TB
数据库设计OLTP 系统通常使用实体关系 (ER) 数据模型和面向应用程序的数据库设计。OLAP 系统通常使用星型或雪花模型以及面向主题的数据库设计。
视图 (View)OLTP 系统主要关注企业或部门内部的当前数据,而不参考历史信息或不同组织中的数据。由于组织的进化过程,OLAP 系统通常跨越数据库模式的多个版本。 OLAP 系统还处理来自各种组织的数据,集成来自多个数据存储的信息。
数据量不是很庞大由于数据量很大,OLAP 数据存储在多个存储介质上。
访问模式OLTP 系统的访问模式主要由短的原子事务组成。 这样的系统需要并发控制和恢复技术。对 OLAP 系统的访问主要是只读方法,因为这些数据仓库存储历史数据。
访问模式读/写主要写
插入和更新最终用户建议的简短且快速的插入和更新。定期长时间运行的批处理作业会刷新数据。
访问的记录数十位数百万
规范化完全规范化部分规范化
处理速度非常快这取决于包含的文件数量,批处理数据刷新,复杂的查询可能需要数小时,并且可以通过创建索引来提高查询速度。

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