多维分析和机器学习工作负载等任务
Posted: Tue Jan 07, 2025 6:14 am
OLAP 系统需要高性能 CPU、用于内存处理的大容量内存以及海量存储解决方案，例如可扩展的数据仓库或基于云的存储。 OLAP 系统还受益于分布式计算框架和GPU 加速，可以执行诸如在海量数据集上运行复杂聚合、
OLTP 与 OLAP：总结
下表总结了 OLTP 和 OLAP 之间的差异以进行比较：
方面
联机事务处理
联机分析处理
目的和用途
实时管理事务任务，例如订购和 秘鲁电话数据 库存更新。
支持复杂的数据分析以进行战略决策，例如趋势分析和预测。
数据类型和复杂性
管理当前、详细且结构良好的运营数据。
处理跨多种数据类型的历史数据、聚合数据或摘要数据。
咨询类型和频率
简单的高频查询以实现快速更新（例如插入销售记录）。
用于分析的不频繁且复杂的查询（例如，计算同比增长）。
系统布局与设计
使用规范化模式（例如第三范式）来减少冗余并保持一致性。
使用非规范化架构（例如星型或雪花架构）和 OLAP 多维数据集来优化查询。
性能考虑因素
优先考虑最短响应时间，以确保对用户的实时响应。
它专注于处理大型数据集的大规模查询的性能和计算能力。
硬件要求
要求高并发、低延迟、高可用性，具有并行处理能力。
它需要高处理能力、大内存和可扩展的存储来容纳海量数据。
OLTP和OLAP实际案例
如前所述，OLTP 和 OLAP 具有独特的用例。本节将介绍这些系统的更多用例，以及进一步巩固概念的示例。
OLTP 用例
医院管理系统： OLTP 系统为医院数据库提供数据，用于管理患者登记、预约安排和患者医疗记录的实时更新。例如，当医生开药时，系统会更新患者的历史记录并联系药房检查库存。
零售和供应链管理： 在零售业，OLTP 系统监控实时库存水平、订单处理和供应商通信。例如，当客户在线购买时，系统会更新库存、处理付款并生成发货订单。
银行和金融服务：OLTP 系统用于 ATM、网上银行和支付网关的实时交易处理。例如，当客户转账时，系统立即借记一个账户并贷记另一个账户，从而保持交易的完整性。
电子商务平台：OLTP系统可以实时管理电子商务网站上的用户登录、购物车更新、订单跟踪和支付处理，确保用户体验流畅且易于接受。
OLAP 用例
医疗保健分析： OLAP 系统分析患者数据以识别趋势，例如疾病爆发或治疗效果。例如，医院可以使用 OLAP 研究流感季节患者入院的历史数据并预测未来的资源需求。分析患者数据需要仔细准备数据集，这是“客户分析：准备建模数据”等项目中强调的一项技能。
运营效率分析：制造商使用 OLAP 来优化生产流程。通过分析历史生产数据，他们可以识别瓶颈，预测维护需求并提高工作流程效率，减少停机时间和成本。
销售和营销分析：团队使用 OLAP 系统来分析销售趋势、客户细分和活动有效性。例如，OLAP 工具可以比较各地区的同比收入，以确定表现出色的市场或产品线。
财务规划和预测：组织利用 OLAP 进行预算规划、盈利能力分析和风险评估。例如，公司可以使用 OLAP 分析历史支出数据并预测未来的支出模式，以与业务目标保持一致。
特色 OLTP 和 OLAP 系统示例
以下是每个类别中一些最常用的系统：
联机事务处理系统
MySQL ：一种流行的开源关系数据库，广泛用于管理电子商务应用程序和内容管理系统中的事务数据。
Oracle数据库：以其可靠性和可扩展性而闻名，支持金融和医疗保健等行业的高性能OLTP操作。学习Oracle SQL可以提高您有效管理这些数据库的能力。
PostgreSQL ：具有强大 ACID 合规性的开源数据库，非常适合银行和物流等实时交易系统。
Microsoft SQL Server ：一个强大的数据库平台，可为 ERP 系统等事务工作负载提供高可用性和优化性能。
联机分析处理系统
Amazon Redshift ：基于云的数据仓库，旨在对海量数据集运行复杂的 OLAP 查询，在面向分析的行业中很受欢迎。
Google BigQuery ：一个高度可扩展的无服务器数据仓库，擅长快速处理大规模分析查询。
Microsoft Azure 分析服务：提供企业级 OLAP 功能，允许企业创建用于高级分析的多维模型。
Snowflake ：基于云的数据平台，以其灵活性、可扩展性和对 OLAP 类型查询的支持而闻名，非常适合数据存储和分析。
数据库类型的概述可以指导您了解不同系统如何支持 OLTP 和 OLAP 架构。
OLTP 和 OLAP 可以一起工作吗？
答案是肯定的！在实践中，我经常看到它们结合在一起工作。
集成 OLTP 和 OLAP 系统使团队能够将实时操作与战略分析结合起来。
以下是结合这些系统的一些优点：
改进决策
当 OLTP 和 OLAP 系统协同工作时，团队可以简化操作，同时从数据中提取有价值的见解。例如，电子商务公司可以使用 OLTP 跟踪实时库存和订单交易，并利用 OLAP 分析购买趋势、客户偏好和季节性需求。这种组合使决策者能够对实时变化做出快速反应，同时基于可靠的分析来规划长期战略。
全面的数据管理
OLTP 确保日常事务的管理，保持运营数据的准确和最新。 OLAP 反过来聚合并分析这些数据，以提供业务绩效的全面视图。它们共同形成了一个完整的数据管理链，原始交易数据无需人工干预即可转换为可操作的信息。
更快的洞察力
团队无需手动将数据从事务系统传输到分析平台，而是可以自动化流程，确保及时获得洞察。例如，物流公司可以使用 OLTP 跟踪货运状态，并使用 OLAP 仪表板分析交付性能和瓶颈。
改善客户体验
借助集成系统，公司可以通过将实时客户数据与分析见解相结合来提供个性化服务。例如，订阅服务可以使用 OLTP 来监控用户活动（例如，观看的视频或阅读的文章），并使用 OLAP 根据过去的行为和趋势生成建议。这种集成为用户带来了更具吸引力和个性化的体验。
最终，有效集成 OLTP 和 OLAP 系统需要全面的数据策略。
结论
OLTP 和 OLAP 在数据管理中发挥着不同但同样重要的作用。 OLTP 系统负责操作工作流程，而 OLAP 系统则帮助将数据转换为可操作的信息。
如果您想加深对数据平台的了解并了解有关这些范例的更多信息，我建议您查阅以下 DataCamp 资源：
英语教学与英语教学
数据存储概念
数据库设计
OLTP 与 OLAP：总结
下表总结了 OLTP 和 OLAP 之间的差异以进行比较：
方面
联机事务处理
联机分析处理
目的和用途
实时管理事务任务，例如订购和 秘鲁电话数据 库存更新。
支持复杂的数据分析以进行战略决策，例如趋势分析和预测。
数据类型和复杂性
管理当前、详细且结构良好的运营数据。
处理跨多种数据类型的历史数据、聚合数据或摘要数据。
咨询类型和频率
简单的高频查询以实现快速更新（例如插入销售记录）。
用于分析的不频繁且复杂的查询（例如，计算同比增长）。
系统布局与设计
使用规范化模式（例如第三范式）来减少冗余并保持一致性。
使用非规范化架构（例如星型或雪花架构）和 OLAP 多维数据集来优化查询。
性能考虑因素
优先考虑最短响应时间，以确保对用户的实时响应。
它专注于处理大型数据集的大规模查询的性能和计算能力。
硬件要求
要求高并发、低延迟、高可用性，具有并行处理能力。
它需要高处理能力、大内存和可扩展的存储来容纳海量数据。
OLTP和OLAP实际案例
如前所述，OLTP 和 OLAP 具有独特的用例。本节将介绍这些系统的更多用例，以及进一步巩固概念的示例。
OLTP 用例
医院管理系统： OLTP 系统为医院数据库提供数据，用于管理患者登记、预约安排和患者医疗记录的实时更新。例如，当医生开药时，系统会更新患者的历史记录并联系药房检查库存。
零售和供应链管理： 在零售业，OLTP 系统监控实时库存水平、订单处理和供应商通信。例如，当客户在线购买时，系统会更新库存、处理付款并生成发货订单。
银行和金融服务：OLTP 系统用于 ATM、网上银行和支付网关的实时交易处理。例如，当客户转账时，系统立即借记一个账户并贷记另一个账户，从而保持交易的完整性。
电子商务平台：OLTP系统可以实时管理电子商务网站上的用户登录、购物车更新、订单跟踪和支付处理，确保用户体验流畅且易于接受。
OLAP 用例
医疗保健分析： OLAP 系统分析患者数据以识别趋势，例如疾病爆发或治疗效果。例如，医院可以使用 OLAP 研究流感季节患者入院的历史数据并预测未来的资源需求。分析患者数据需要仔细准备数据集，这是“客户分析：准备建模数据”等项目中强调的一项技能。
运营效率分析：制造商使用 OLAP 来优化生产流程。通过分析历史生产数据，他们可以识别瓶颈，预测维护需求并提高工作流程效率，减少停机时间和成本。
销售和营销分析：团队使用 OLAP 系统来分析销售趋势、客户细分和活动有效性。例如，OLAP 工具可以比较各地区的同比收入，以确定表现出色的市场或产品线。
财务规划和预测：组织利用 OLAP 进行预算规划、盈利能力分析和风险评估。例如，公司可以使用 OLAP 分析历史支出数据并预测未来的支出模式，以与业务目标保持一致。
特色 OLTP 和 OLAP 系统示例
以下是每个类别中一些最常用的系统：
联机事务处理系统
MySQL ：一种流行的开源关系数据库，广泛用于管理电子商务应用程序和内容管理系统中的事务数据。
Oracle数据库：以其可靠性和可扩展性而闻名，支持金融和医疗保健等行业的高性能OLTP操作。学习Oracle SQL可以提高您有效管理这些数据库的能力。
PostgreSQL ：具有强大 ACID 合规性的开源数据库，非常适合银行和物流等实时交易系统。
Microsoft SQL Server ：一个强大的数据库平台，可为 ERP 系统等事务工作负载提供高可用性和优化性能。
联机分析处理系统
Amazon Redshift ：基于云的数据仓库，旨在对海量数据集运行复杂的 OLAP 查询，在面向分析的行业中很受欢迎。
Google BigQuery ：一个高度可扩展的无服务器数据仓库，擅长快速处理大规模分析查询。
Microsoft Azure 分析服务：提供企业级 OLAP 功能，允许企业创建用于高级分析的多维模型。
Snowflake ：基于云的数据平台，以其灵活性、可扩展性和对 OLAP 类型查询的支持而闻名，非常适合数据存储和分析。
数据库类型的概述可以指导您了解不同系统如何支持 OLTP 和 OLAP 架构。
OLTP 和 OLAP 可以一起工作吗？
答案是肯定的！在实践中，我经常看到它们结合在一起工作。
集成 OLTP 和 OLAP 系统使团队能够将实时操作与战略分析结合起来。
以下是结合这些系统的一些优点：
改进决策
当 OLTP 和 OLAP 系统协同工作时，团队可以简化操作，同时从数据中提取有价值的见解。例如，电子商务公司可以使用 OLTP 跟踪实时库存和订单交易，并利用 OLAP 分析购买趋势、客户偏好和季节性需求。这种组合使决策者能够对实时变化做出快速反应，同时基于可靠的分析来规划长期战略。
全面的数据管理
OLTP 确保日常事务的管理，保持运营数据的准确和最新。 OLAP 反过来聚合并分析这些数据，以提供业务绩效的全面视图。它们共同形成了一个完整的数据管理链，原始交易数据无需人工干预即可转换为可操作的信息。
更快的洞察力
团队无需手动将数据从事务系统传输到分析平台，而是可以自动化流程，确保及时获得洞察。例如，物流公司可以使用 OLTP 跟踪货运状态，并使用 OLAP 仪表板分析交付性能和瓶颈。
改善客户体验
借助集成系统，公司可以通过将实时客户数据与分析见解相结合来提供个性化服务。例如，订阅服务可以使用 OLTP 来监控用户活动（例如，观看的视频或阅读的文章），并使用 OLAP 根据过去的行为和趋势生成建议。这种集成为用户带来了更具吸引力和个性化的体验。
最终，有效集成 OLTP 和 OLAP 系统需要全面的数据策略。
结论
OLTP 和 OLAP 在数据管理中发挥着不同但同样重要的作用。 OLTP 系统负责操作工作流程，而 OLAP 系统则帮助将数据转换为可操作的信息。
如果您想加深对数据平台的了解并了解有关这些范例的更多信息，我建议您查阅以下 DataCamp 资源：
英语教学与英语教学
数据存储概念
数据库设计