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。

区别OLTP还是OLAP

在数据库的设计中，就算完全掌握了以上的方法，但是，在不同的数据库类型上，使用起来也是大有差别的，这就需要设计者弄清楚自己的业务类型。如果没有正确地识别自己的业务类型，就盲目地开始设计数据库，或者是盲目地寻求优化方法，则往往是把OLAP的方法使用在OLTP上，或者是把OLTP的方法使用在OLAP上。如果这样，很可能会适得其反。

什么是OLTP

OLTP，也叫联机事务处理（Online Transaction Processing），表示事务性非常高的系统，一般都是高可用的在线系统，以小的事务以及小的查询为主，评估其系统的时候，一般看其每秒执行的Transaction以及Execute SQL的数量。在这样的系统中，单个数据库每秒处理的Transaction往往超过几百个，或者是几千个，Select 语句的执行量每秒几千甚至几万个。典型的OLTP系统有电子商务系统、银行、证券等，如美国eBay的业务数据库，就是很典型的OLTP数据库。

注意：如果不特殊指定，本书中的高可用数据库都是指OLTP类型的数据库。

OLTP系统最容易出现瓶颈的地方就是CPU与磁盘子系统。

CPU出现瓶颈常表现在逻辑读总量与计算性函数或者是过程上，逻辑读总量等于单个语句的逻辑读乘以执行次数，如果单个语句执行速度虽然很快，但是执行次数非常多，那么，也可能会导致很大的逻辑读总量。设计的方法与优化的方法就是减少单个语句的逻辑读，或者是减少它们的执行次数。另外，一些计算型的函数，如自定义函数、decode等的频繁使用，也会消耗大量的CPU时间，造成系统的负载升高，正确的设计方法或者是优化方法，需要尽量避免计算过程，如保存计算结果到统计表就是一个好的方法。关于逻辑读与CPU处理能力的详细计算方法，在第12章还有详细介绍。

磁盘子系统在OLTP环境中，它的承载能力一般取决于它的IOPS处理能力，关于IOPS，在第2章中有详细介绍。因为在OLTP环境中，磁盘物理读一般都是db file sequential read，也就是单块读，但是这个读的次数非常频繁。如果频繁到磁盘子系统都不能承载其IOPS的时候，就会出现大的性能问题。另外，在第2章中，还会详细介绍存储子系统的IOPS承载力的计算问题。

OLTP比较常用的设计与优化方式为Cache技术与B-tree索引技术，Cache决定了很多语句不需要从磁盘子系统获得数据，所以，Web cache与Oracle data buffer对OLTP系统是很重要的。另外，在索引使用方面，语句越简单越好，这样执行计划也稳定，而且一定要使用绑定变量，减少语句解析，尽量减少表关联，尽量减少分布式事务，基本不使用分区技术、MV技术、并行技术及位图索引。因为并发量很高，批量更新时要分批快速提交，以避免阻塞的发生。

什么是OLAP

OLAP，也叫联机分析处理（Online Analytical Processing）系统，有的时候也叫DSS决策支持系统，就是我们说的数据仓库。在这样的系统中，语句的执行量不是考核标准，因为一条语句的执行时间可能会非常长，读取的数据也非常多。所以，在这样的系统中，考核的标准往往是磁盘子系统的吞吐量（带宽），如能达到多少MB/s的流量。

磁盘子系统的吞吐量则往往取决于磁盘的个数，这个时候，Cache基本是没有效果的，数据库的读写类型基本上是db file scattered read与direct path read/write。应尽量采用个数比较多的磁盘以及比较大的带宽，如4Gb的光纤接口。关于磁盘子系统的带宽承载量计算，在第2章也将有详细介绍。

在OLAP系统中，常使用分区技术、并行技术。如分区技术可以使得一些大表的扫描变得很快（只扫描单个分区），而且方便管理。另外，如果分区结合并行的话，也可以使得整个表的扫描会变得很快。并行技术除了与分区技术结合外，在Oracle 10g中，与RAC结合实现多节点的同时扫描，效果也非常不错，可把一个任务，如select的全表扫描，平均地分派到多个RAC的节点上去。

在OLAP系统中，不需要使用绑定（BIND）变量，因为整个系统的执行量很小，分析时间对于执行时间来说，可以忽略，而且可避免出现错误的执行计划。但是OLAP中可以大量使用位图索引，物化视图，对于大的事务，尽量寻求速度上的优化，没有必要像OLTP要求快速提交，甚至要刻意减慢执行的速度。

分开设计与优化

以上描述了OLTP与OLAP的特点，在设计上要特别注意，如在高可用的OLTP环境中，不要盲目地把OLAP的技术拿过来用。如分区技术，假设不是大范围地使用分区关键字，而采用其它的字段作为where条件，那么，如果是本地索引，将不得不扫描多个索引，而性能变得更为低下。如果是全局索引，又失去分区的意义。

并行技术也是如此，一般在完成大型任务时才使用，如在实际生活中，翻译一本书，可以先安排多个人，每个人翻译不同的章节，这样可以提高翻译速度。如果只是翻译一页书，也去分配不同的人翻译不同的行，再组合起来，就没必要了，因为在分配工作的时间里，一个人或许早就翻译完了。

位图索引也是一样，如果用在OLTP环境中，很容易造成阻塞与死锁。但是，在OLAP环境中，可能会因为其特有的特性，提高OLAP的查询速度。MV也是基本一样，包括触发器等，在DML频繁的OLTP系统上，很容易成为瓶颈，甚至是Library Cache等待，而在OLAP环境上，则可能会因为使用恰当而提高查询速度。

够古老的。。。