OLTP OLAP
对象 业务开发人员 分析决策人员
功能 日常事务处理 面向分析决策
模型 关系模型 多维模型
数据量 几条或几十条记录 >百万于万条记录
操作类型 增、删、查、改(CRUD) 查询为主
总体概括 联机事务处理 在线分析处理

2、OLAP分类


  • MOLAP基于多维数组的存储模型,也是OLAP最初的形态,特点是对数据进行预计算,以空间换效率,明细和聚合数据都保存在cube中。但生成cube需要大量时间和空间。

  • ROLAP基于关系模型进行存储数据,不需要预计算,按需即时查询。明细和汇总数据都保存在关系型数据库事实表中。其特点是与事务实体对应,关系清晰;但一般需要较为复杂的数据准备。在响应前端需求时,一般较快,但取决于计算引擎能力。

  • HOLAP,混合模型,细节数据以ROLAP存放,聚合数据以MOLAP存放。这种方式相对灵活,且更加高效。可按企业业务场景和数据粒度进行取舍,没有最好,只有最适合。

3、OLAP基本操作


  • 钻取:维的层次变化,从粗粒度到细粒度,汇总数据下钻到明细数据。如通过季度销售数据钻取每个月的销售数据

  • 上卷:钻取的逆,向上钻取。从细粒度到粗粒度,细粒度数据到不同维层级的汇总。eg. 通过每个月的销售数据汇总季度、年销售数据

  • 切片特定维数据(剩余维两个)。eg. 只选电子产品销售数据

  • 切块维区间数据(剩余维三个)。eg. 第一季度到第二季度销售数据

  • 旋转维位置互换(数据行列互换),通过旋转可以得到不同视角的数据。

4、OLAP选型


druid

  • 实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统,用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。

  • 实时的数据消费,真正做到数据摄入实时、查询结果实时。

  • 扩展性强,支持 PB 级数据

  • 极高的高可用保障,支持滚动升级。

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

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最后

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