SharePoint BI 学习系列一OLTP和OLAP简介

联机事务处理（Online Transaction Process），缩写成 OLTP

• 特点

          OLTP 在进行密集查询时会出现严重的性能问题，为了解决密集查询的性能问题，这就出现了联机分析处理（Online Analysis Process），缩写成 OLAP。为了提高查询效率，数据库中的数据往往就会冗余。在 OLAP 模型中，很多表要进行反范化的处理。为了分析企业中的数据，我们需要一种机制可以提供按不同方向进行钻取，通过这样的分析，我们可以更好的理解数据。这种特征可以在我们进行决策制定时提供大量的好处。，OLAP 系统在绝大多数情况下，数据是只读的，它就是供分析用的，一般来自一个 OLTP 数据库的一个完整副本或者其一部分，然后经过一系列反范化处理后就可以转换成 OLAP 数据库。与 OLTP 数据库中数据是实时的不同，OLAP 数据库中的数据是历史数据，如果需要更新数据，一般都是批量导入。OLAP 数据库的数据一般是独立的，一般用它进行类似数据钻取的操作等。由于在 OLAP 数据库中，数据存储在较少的表中，这样在进行查询时就会减少数据表直接的连接操作，所以其查询性能会大大提高。

• 分类

          OLAP 系统按照其存储器的数据存储格式可以分为关系 OLAP（Relational OLAP，简称ROLAP）、多维 OLAP（Multidimensional OLAP，简称 MOLAP）和混合型 OLAP（Hybrid OLAP，简称 HOLAP）三种类型。

1.ROLAP
          ROLAP 将分析用的多维数据存储在关系数据库中并根据应用的需要有选择的定义一批实视图作为表也存储在关系数据库中。不必要将每一个 SQL 查询都作为实视图保存，只定义那些应用频率比较高、计算工作量比较大的查询作为实视图。对每个针对 OLAP 服务器的查询，优先利用已经计算好的实视图来生成查询结果以提高查询效率。同时用作 ROLAP 存储器的RDBMS 也针对 OLAP 作相应的优化，比如并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、SQL 的 OLAP 扩展(cube,rollup)等等。
2.MOLAP
          MOLAP 将 OLAP 分析所用到的多维数据物理上存储为多维数组的形式，形成“立方体”的结构。维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而总结数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。由于 MOLAP 采用了新的存储结构，从物理层实现起，因此又称为物理 OLAP（PhysicalOLAP）；而 ROLAP 主要通过一些软件工具或中间软件实现，物理层仍采用关系数据库的存储结构，因此称为虚拟 OLAP（VirtualOLAP）。
3.HOLAP
          混合型OLAP（HOLAP）被提出，它能把 MOLAP 和 ROLAP 两种结构的优点结合起来。迄今为止，对 HOLAP 还没有一个正式的定义。但很明显，HOLAP 结构不应该是 MOLAP 与 ROLAP 结构的简单组合，而是这两种结构技术优点的有机结合，能满足用户各种复杂的分析请求。