olap和oltp类业务

OLAP（联机分析处理）

OLAP 面向分析型业务，主要用于复杂查询和数据挖掘，支持决策制定。

特点

• 处理历史数据，数据量大且随时间积累。
• 查询复杂，涉及多表关联、聚合计算（如 SUM、AVG）。
• 读多写少，通常批量导入数据（ETL）。
• 列式存储更常见（如 Parquet），适合压缩和快速扫描特定列。

典型场景

• 生成财务报表或销售趋势分析。
• 用户行为分析（如漏斗模型）。
• 数据仓库（如 Snowflake、Redshift、doris）。

技术选型

• 数据库：ClickHouse、Druid、Greenplum。
• 存储优化：列存储、分区、物化视图。

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OLTP（联机事务处理）

OLTP 面向事务型业务，处理高并发的日常操作。

特点

• 处理当前数据，强调实时性（如订单创建）。
• 简单查询（点查、范围查），单次操作数据量小。
• 写密集，需支持 ACID 事务（如银行转账）。
• 行式存储为主（如 MySQL），适合频繁更新。

典型场景

• 电商下单、支付系统。
• 用户注册、登录验证。
• ERP 系统中的库存管理。

技术选型

• 数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle。
• 优化方向：索引、分库分表、读写分离。

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核心区别对比

维度	OLAP	OLTP
数据时效	历史数据	当前数据
查询复杂度	高（聚合、多表）	低（简单读写）
吞吐量	低 QPS，高延迟	高 QPS，低延迟
事务支持	通常弱或无	强（ACID）

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混合架构（HTAP）

现代数据库（如 TiDB、Oracle Exadata）尝试融合两者，通过行列混合存储或实时分析引擎满足 OLTP 和 OLAP 需求。