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OLAP、OLTP的比較

OLTP vs OLAP
  OLTP OLAP
名稱 on-line transaction processing,聯機事務處理

on-line analytical processing,聯機分析處理

也稱DSS(Decision support system)決策支援系統、資料倉庫

用途 日常事務 分析決策
場景 銀行交易、電子商務系統、證券  
載體 RDS 數倉
面向 應用 主題
關注點 DB記憶體效率、併發 資料分析、磁碟I/O
時點 當前 歷史
DB量 100MB-GB 100GB-TB
評估 每秒事務量,執行的SQL量 磁碟子系統的吞吐量(頻寬)
瓶頸

CPU、磁碟子系統

CPU瓶頸常表現在邏輯讀(為得到查詢結果而必須從資料緩衝區讀取的頁數)和計算性函式方面。對於邏輯讀,主要在於優化SQL&減少執行次數。對於計算函式(decode...),頻繁使用會消耗大量CPU時間,造成系統負載過高,因而需儘量避免計算過程(儲存計算結果到統計表...)

磁碟子系統的承載能力一般取決於IO能力. 磁碟物理讀(為得到查詢結果而必須從磁碟中讀取到資料緩衝區的資料)一般都是單塊讀,但讀的次數頻繁到磁碟子系統都不能承載其IO時,就會出現效能問題

頻寬
優化 Cache技術、B-tree索引技術

分割槽技術、並行技術

記憶體上可優化的餘地很小,增加CPU 處理速度和磁碟I/O 速度是最直接的提高資料庫效能的方法

SQL優化非常重要,因為它的資料量大,做全表掃描和索引對效能影響很大

查詢

繫結變數

併發大,請求密集且這些請求的SQL大多重複

點陣圖索引、物化檢視

多數時候是報表作業,執行基本上是聚合類SQL操作