oltp什么是联机分析处理与OLTP

OLTP和OLAP有何区别?

OLTP和OLAP主要区别有： 1、基本含义不同：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，记录即时的增、删、改、查，比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易。

OLAP即联机分析处理，是数据仓库的核心部心，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

典型的应用就是复杂的动态报表系统。

2、实时性要求不同：OLTP实时性要求高，OLTP?数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。

OLAP的实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据。

3、数据量不同：OLTP数据量不是很大，一般只读/写数十条记录，处理简单的事务。

OLAP数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大。

4、用户和系统的面向性不同：OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理。

OLAP是面向市场的,用于数据分析。

5、数据库设计不同：OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的数据库设计。

OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计。

扩展资料： 一、OLTP On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP) 也称为面向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。

二、OLAP 联机分析处理OLAP是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。

联机分析处理OLAP具有共享多维信息的快速分析的特征（即FASMI）。

其中F是快速性(Fast)，指系统能在数秒内对用户的多数分析要求做出反应；A是可分析性(Analysis)，指用户可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部分；M是多维性(Multi—dimensional)，指提供对数据分析的多维视图和分析；I是信息性(Information)，指能及时获得信息，并且管理大容量信息。

参考资料：百度百科-OLTP百度百科-OLAP

什么是BI工具，ETL工具或OLAP产品？

BI 确切地讲，BI并不是一项新技术，它将数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术与客户关系管理（CRM）等结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的；Mark Hammond从管理的角度看待BI，认为BI是从“根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识），并且在恰当的时间通过恰当的手段把恰当的信息传递给恰当的人”。

ETL ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。

它是构建数据仓库的重要环节。

数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。

数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有：滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等。

即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为“垃圾进，垃圾出”（garbage in, garbage out），系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持。

为了清除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗。

目前有不少数据清洗研究和ETL研究，但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗并使这个过程可视化，此方面研究不多。

本文主要从两个方面阐述ETL和数据清洗的实现过程：ETL的处理方式[19]和数据清洗的实现方法。

联机事务处理OLTP 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，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。

OLAP是什么意思?

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，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。

OLTPOLAP用户操作人员,低层管理人员决策人员,高级管理人员功能日常操作处理分析决策DB 设计面向应用面向主题数据当前的, 最新的细节的, 二维的分立的历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的存取读/写数十条记录读上百万条记录工作单位简单的事务复杂的查询用户数上千个上百个DB 大小100MB-GB100GB-TB OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。

“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。

“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。

通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。

因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。

·钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。

它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。

roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。

·切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。

如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。

·旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。

OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。

ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。

以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。

ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。

维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了"星型模式"。

对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为"雪花模式"。

MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。

以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。

多维数据在存储中将形成"立方块（Cube）"的结构,在MOLAP中对"立方块"的"旋转"、"切块"、"切片"是产生多维数据报表的主要技术。

HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。

如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。

这种方式具有更好的灵活性。

还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。

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。

而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。

根据综合性数据的组织方式的不同，目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。

MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。

在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。

什么是olap工具？olap工具有哪些

联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的数据分析操作，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，了解对象的需求，制定正确的方案。

像FineBI使用OLAP，数据分析很快，而且直观易懂，不用学SQL就可以制作数据图表。

什么是联机分析处理与OLTP

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 持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。

OLTPOLAP用户 操作人员,低层管理人员 决策人员,高级管理人员功能