1、概述

• OLAP在线分析处理（Online Analytical Processing）
  是一种计算机处理数据的方式，主要用于处理企业级的决策分析、战略分析以及业务分析等方面。OLAP主要使用了多维数据分析技术和聚合算法，可以将大量数据划分成各种不同的角度，方便分析数据。
  eg:在线数据检索和分析系统。

• OLTP在线事务处理（Online Transaction Processing）
  是一种计算机处理数据的方式，主要用于处理企业级的常规业务操作，如公司的采购、销售、存储、支付等。OLTP主要强调数据的精确、事务的原子性和并发性。
  eg:ATM，在线交易系统。

2、处理数据类型

OLAP和OLTP处理的数据类型有所不同。

• OLAP处理的数据通常是历史性、汇总性、非实时性、不可变性数据，用于各种分析和决策需求。OLAP处理的数据通常来自于企业内部的数据仓库或者其他分散的信息资源。

• OLTP处理的数据是实时的、明细的、实时性的、可变性数据，主要用于常规业务操作。这样的数据需要在短时间内实时陈列在业务系统中，以满足操作的需求。这些数据通常存储在数据库中，可以被许多业务操作使用。

3、处理数据模式

OLAP和OLTP的查询模式也有所不同。

• OLAP通常使用复杂的查询方式，可以基于不同的维度和度量值进行分析和查询，从而满足特定的分析和需求。因此，OLAP查询通常需要采用复杂的算法和存储结构，例如多维数据库和立方体结构。

  • 数据量:数据量大
  • 操作对象:数据仓库
  • 操作模型:星型或雪花型
  • 数据操作:支持DDL、DML
  • 操作粒度:涉及多表
  • 性能要求:性能要求相对较低

• 相反，在OLTP查询中常常使用基本的、事务相关的查询。因此，OLTP查询通常只需要简单的SQL语句即可实现。包括一些数据的增删改查。

  • 数据量:数据量小
  • 操作对象:数据库
  • 操作模型:实体关系模型(ER)
  • 数据操作:一般不支持更新和删除
  • 操作粒度:记录级
  • 性能要求:高吞吐、低延迟

4、性能要求

OLAP和OLTP对系统性能的要求也有所不同。

• OLAP的工作重点是分析和决策，因此对于处理大数据量时需要更长的时间，会占用更多的系统资源，包括更高的存储要求和处理能力。OLAP处理的数据也需要更加复杂的模型来进行处理和分析，而这些模型可能会影响系统的性能。

• 相反，OLTP的工作重点是快速查询并更新数据，每个事务要求处理的数据量较少，处理时间很短。因此，OLTP需要快速且稳定的响应速度，可扩展性和高可用性。

5、数据安全性

OLAP和OLTP的数据安全性也有所不同。

• OLAP的数据通常来自于企业内部，不涉及到任何敏感或保密数据。因此，OLAP可能没有太高的安全要求，只需要保证数据的完整性和准确性即可。

• 相反，OLTP处理的数据通常是企业核心的业务数据，包括客户、供应商、财务等敏感信息。因此，OLTP需要更高的数据安全措施，包括密码保护、数据加密、访问控制等措施。

6、应用场景

OLAP和OLTP的应用场景也不同。

• OLAP主要用于企业级的决策支持和战略分析等领域。通过OLAP，企业可以根据多种不同的角度分析数据并生成统计报告，从而促进企业的战略决策和组织优化。

• 相反的，OLTP主要用于处理企业日常的业务操作，包括采购、销售、库存管理、银行交易等领域。OLTP要求系统能够在极短的时间内快速响应用户请求，从而保证业务的正常运行。

7、结论

• OLAP主要用于企业级决策和战略分析，需要快速的数据查询和分析技术。
• 相反，OLTP主要用于企业日常操作，需要快速的数据更新和处理技术。