OLTP（在线事务处理）支持在 ATM 和在线银行、收银机和电子商务以及我们每天与之交互的许多其他服务背后进行快速、准确的数据处理。 什么是 OLTP？ OLTP 或在线事务处理允许大量人员（通常通过 Internet）实时执行大量数据库事务。 数据库事务是对数据库中数据的更改、插入、删除或查询。OLTP 系统（以及它们支持的数据库交易）推动了我们每天进行的许多金融交易，包括网上银行和 ATM 交易、电子商务和店内购物，以及酒店和航空公司预订等等。在每种情况下，数据库交易也保留为相应金融交易的记录。OLT
OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。OLTP 是一种事务处理，而 OLAP 是一种分析处理系统。OLTP 是一个管理互联网上面向交易的应用程序的系统，例如 ATM。OLAP 是一个在线系统，可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLTP 和 OLAP 的区别 OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。OLTP 是一种事务处理，而 OLAP 是一种分析处理系统。OLTP 是一个管理互联网上面向交易的应用程序的系统，例如 ATM。OLAP 是一个在线系统，可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLT
通常来说，我们把业务分为来两类，在**线事务处理系统（OLTP）和在线分析系统（OLAP）**或者DSS（决策支持系统），这两类系统在数据库的设计上是如此的不同，甚至有些地方的设计是像相悖的。
这些术语经常相互混淆，那么它们的主要区别是什么？您如何根据自己的情况选择合适的术语？ 我们生活在一个数据驱动的时代，使用数据做出更明智决策并更快响应不断变化的需求的组织更有可能脱颖而出。您可以在新的服务产品（例如拼车应用程序）以及推动零售的强大系统（电子商务和店内交易）中看到这些数据。 在数据科学领域，有两种类型的数据处理系统：在线分析处理（OLAP）和在线事务处理（OLTP）。主要区别在于，一种使用数据来获得有价值的见解，而另一种则纯粹是可操作的。但是，有一些有意义的方法可以使用这两个系统来解决数据问题
OLTP 是 Online Transaction Processing 的简称，是一个联机事务处理系统，主要目标是数据处理而不是数据分析。OLTP 系统的主要关注点是记录事务当前的更新，插入以及删除操作。OLTP 的查询比较简短，因此需要比较少的处理时间以及比较少的空间。
1、当今的数据处理大致可以分成两大类： 联机事务处理On-Line Transaction Processing 联机分析处理On-Line Analytical Processing
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 在过去的三十年，ERP，CRM和Analytical等分析系统已经发展。但是这些系统储存数据的方式并没有变化。事实上，在这三十年，ERP，CRM和分析系统存储数据的方式没有任何改变。 一般来说，现代的ERP和CRM系统是基于一个已经用了30多年的数据模型，这个模型叫作OLTP，代表的是On Line转换程序。 一般来说，现代Analytical系统是基于一个已经用了30多年的数据模型，叫OL
HTAP是什么HTAP(Hybrid Transaction and Analytical Processing)数据库，也称混合型关系数据库，是能同时提供OLTP和OLAP的混合关系型数据库。在互联网浪潮出现之前，企业的数据量普遍不大，特别是核心的业务数据，通常一个单机的数据库就可以保存。那时候的存储并不需要复杂的架构，所有的线上请求OLTP和后台分析OLAP都跑在同一个数据库实例上。随着互联网的发展，企业的业务数据量不断增多，单机数据库的容量限制制约了其在海量数据场景下的使用。
数据仓库 ( Data Warehousing ) 和 联机分析处理 ( OLAP ) 技术 简介 :
看做什么，如果不需要对数据进行实时处理，那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql（数据库）“导入”到hive（数据仓库）中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下 数据仓库的几个概念 http://www.ppvke.com/Blog/archives/27862 什么是OLTP？ 联 机事务处理系统(OLTP)，也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始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。也 称为实时系统(Real time S
之前介绍了数据库的两种最常见的存储模型：NSM 和 DSM （列式存储的起源：DSM），今天介绍这两种存储模型和 HTAP 的联系。
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具，主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。关于这个项目的详细介绍请看：https://github.com/akopytov/sysbench 。 它主要包括以下几种方式的测试：
数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的、可复现的、可对比的测试。基准测试与压力测试 基准测试可以理解为针对系统的一种压力测试。但基准测试不关心业务逻辑，更加简单、直接、易于测试，数据可以由工具生成，不要求真实；而压力测试一般考虑业务逻辑(如购物车业务)，要求真实的数据。
数据库(OLTP)、数据仓(OLAP)是数据应用本身孵化出的孪生兄弟，却又代表数据应用的两面性。
OLTP 和 OLAP：这两个术语看起来相似，但指的是不同类型的系统。在线事务处理 (OLTP) 实时捕获、存储和处理来自事务的数据。在线分析处理 (OLAP) 使用复杂的查询来分析来自 OLTP 系统的汇总历史数据。 什么是 OLTP？ OLTP 系统在数据库中捕获和维护事务数据。每个事务都涉及由多个字段或列组成的单个数据库记录。示例包括银行和信用卡活动或零售结账扫描。 在 OLTP 中，重点是快速处理，因为 OLTP 数据库经常被读取、写入和更新。如果事务失败，内置系统逻辑可确保数据完整性。 什么是
联机事务处理过程（On-Line Transaction Processing）也就是我们通常称之的OLTP。 联机分析处理过程（On-Line Analysis Processing）则被称为OLAP。
OceanBase 4.3 正式推出列存功能，打造满足实时分析业务的列存能力。本文将作为《列存能力深入剖析解读》的延伸，进一步探讨列存在 OceanBase 数据库架构中应用和演进，以及未来的发展方向。
HTAP系统诞生的初衷，是要打破事务处理和分析处理的界限，使企业能通过HTAP系统更好地发现市场反馈，获得更好的创新。但如何让OLTP和OLAP在系统运行的过程中相互干扰最小，却成了HTAP系统面临的难题。 总体来看，HTAP系统架构的实践可以分成两类：一类是改革，另一类是改良。前者采用One size fits all的策略，用一个大而全的系统同时满足OLTP和OLAP的需求，后者采用One size doesn’t fit all模型，将OLTP和OLAP两种系统组合起来，通过CDC的方式把OLTP上
在大数据和AI时代，数据库成为各类应用不可或缺的重要组成部分。而数据库中的数据依赖存储引擎进行管理，包括数据的存储、查询、更新和删除等。因此，在设计系统时，选择正确的数据库存储引擎方案变得尤为重要。这篇文章将以关系型、NoSQL和NewSQL数据库，以及OLTP、OLAP和HTAP处理方式为切入点，深入探讨不同类型的数据库背后的存储引擎方案选型取舍。
OLAP和OLTP通过ETL衔接。为提升OLAP性能，需在ETL过程进行大量预计算，包括：
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具，主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。项目地址：http://github.com/akopytov/sysbench
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
OLTP(OnLine Transacion Processing)，是传统关系型数据库的主要应用，主要面向基本的、日常的事务处理，例如银行交易等。它是面向交易的处理系统，基本特征是可以立即将原始数据传送并处理，即可以实时的处理数据并给出响应，所以它也称为实时响应系统。
陈现麟，伴鱼技术中台负责人，从 0 到 1 搭建伴鱼技术中台，对分布式架构、服务治理、稳定性建设、高并发高 QPS 系统和中台化的组织架构搭建有一定的经验，崇尚简单优雅的设计，关注云原生和分布式数据库。
最近行业里面有趣的事情比较多，Trino Summit 2022刚开完，有很多有趣的东西。亚马逊re:Invent也在如火如荼召开，视频看得我眼睛发炎，又痒又疼的。
Dag Controller 是 NebulaGraph 企业版的系统，经过反复测试无误后进行了发布，它主要解决的是 OLTP 和 OLAP 的融合问题，以及复杂场景下的图计算问题。也欢迎大家来详细了解下：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.1/graph-computing/0.deploy-controller-analytics/。
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集
近日，第12届中国数据库技术大会（DTCC 2021）在北京国际会议中心召开。作为全球领先的云计算、数据库产品服务商，腾讯云数据库集结多位顶级技术大咖亮相本次大会，围绕当前比较热门的数据库技术主题，共同探讨最前沿的技术趋势与实践。 本期为大家带来腾讯专家工程师朱阅岸老师在本次大会上的分享，主题为“HTAP系统的问题与主义之争”。以下是分享实录： 问题与主义之争其实是上世纪初胡适与李大钊之间的一场论战。胡适主张改良，提倡解决一个个问题，也就是少谈些主义，多研究些问题；而李大钊则主张改革，认为只有解决了这个根
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能
是传统的关系型数据库(Oracle、Mysql...)的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，数据量小(千万级)，准确性及一致性要求高，例如银行交易，商城订单交易。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
本文介绍了 TiDB 数据库的资源管控技术，并通过业务测试验证了效果。资源管控技术旨在解决多业务共用一个集群时的资源隔离和负载问题，通过资源组概念，可以限制不同业务的计算和 I/O 资源，实现资源隔离和优先级调度，提高系统利用率和稳定性。
OPAP系统构建了一个实时查询的系统可以使用者立马能够查询到实时数据。举个简单的例子，当用户参加一项活动时，产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果，并且快速的探索用户的行为特征，从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓：越来接近实时的数据，越有价值。OPAP系统的意义便在于此。
在现代数据库管理系统中，资源管控是优化系统性能、提高用户密度和降低成本的关键因素之一。TiDB 作为一个具有存算分离架构的分布式数据库，面临着在动态业务环境下如何高效管理资源的挑战。自TiDB 7.1 版本引入资源管控功能以来，社区通过大量测试验证了其在资源使用隔离上的有效性。然而，随着业务的不断发展和集群规模的变化(如扩容和缩容)，如何评估 TiDB 的动态容量，以及构建何种架构才能最大化资源管控的能力，成为亟待解决的问题。
对于sql开发人员来说，需要了解开发的数据库应用于哪种类型，下面对数据库的应用做了分类
数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。
新粉请关注我的公众号 今天和大家聊聊圈子里白嫖的事。 某HTAP数据库团队最近在其公众号上写文章，招募对数据库内核开发感兴趣的人员去给他们的开源项目做贡献。 这个贡献是什么呢？简单描述一下，这个HTAP产品，一边是A语言写的OLTP引擎，一边是B语言写的OLAP引擎。 在执行SQL的时候，OLTP里面已经实现的函数，需要在OLAP里用B语言再实现一遍。 否则的话，系统就没办法把包含了这部分函数的SQL操作给下推进OLAP系统执行。那SQL执行起来就死得难看了。 OLTP产品是兼容很成熟的某著名开源数据库，所
基准测试（benchmarking）是性能测试的一种类型，强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
点击▲关注 腾讯云数据库 数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。 在传统的关系数据处理系统中，习惯把系统按照业务特点分为在线事务处理系统(OLTP)和在线分析处理(OLAP)，一般意义上OLTP关注实时在线业务，要求低延时，高吞吐量，总体数据量一般不会特别大；而OLAP系统用来处理大规模数据的报表分析，要求低响应时间。两者因为数据量，查询请求，业
数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。 在传统的关系数据处理系统中，习惯把系统按照业务特点分为在线事务处理系统(OLTP)和在线分析处理(OLAP)，一般意义上OLTP关注实时在线业务，要求低延时，高吞吐量，总体数据量一般不会特别大；而OLAP系统用来处理大规模数据的报表分析，要求低响应时间。两者因为数据量，查询请求，业务要求的不用，加上之前
注: sysbench的版本是1.0.14，MySQL的版本是5.7，Linux是Ubuntu16，运行内存是4G，可用的CPU核数是4。
尝试用最简单的方式解释一下OLAP和OLTP的区别。毕竟对于一个走业务线的数据分析师而言，一些技术问题也没有必要过分深究。
Oracle-Soft Parse/Hard Parse/Soft Soft Parse解读
相信身处于大数据领域的读者多少都能感受到，大数据技术的应用场景正在发生影响深远的变化: 随着实时计算、Kubernetes 的崛起和 HTAP、流批一体的大趋势，之前相对独立的大数据技术正逐渐和传统的在线业务融合。关于该话题，笔者早已如鲠在喉，但因拖延症又犯迟迟没有动笔，最终借最近参加多项会议收获不少感悟的契机才能克服懒惰写下这片文章。
数据库性能优化不是一个简单的任务，不仅仅是SQL层面的优化，它的关键在于对innodb存储引擎的了解，当然，好的存储引擎性能离不开好的硬件系统的支撑，这里我们从cpu，内存，磁盘等方面展开讨论
下载地址：https://github.com/akopytov/sysbench
数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。 在传统的关系数据处理系统中，习惯把系统按照业务特点分为在线事务处理系统(OLTP)和在线分析处理(OLAP)，一般意义上OLTP关注实时在线业务，要求低延时，高吞吐量，总体数据量一般不会特别大；而OLAP系统用来处理大规模数据的报表分析，要求低响应时间。两者因为数据量，查询请求，业务要求的不用，加上之前技
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