关于OLTP和OLAP的疑问
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网上的OLTP和OLAP资料很多，我也了解他们的内容和用途，但是对于实际的应用，还是无法结合，有几点疑问，恳请大家解惑
1、我们平常设计数据库时，基本都是OLTP类型，而如果需要大数据量的查询，才考虑加入OLAP，是吗？
2、如果目前有OLTP，现在需要加入OLAP，那么OLAP是和OLAP使用相同的数据库，但是重新建立适合OLAP的数据库架构？
3、同2，如果重新建立OLAP的数据库，那么OLAP所需的动辄几十T，上百T的数据如何从OLTP的数据库中获取？
4、如果对OLTP和OLAP有什么看法或者建议，请指点一二。
1、我们平常设计数据库时，基本都是OLTP类型，而如果需要大数据量的查询，才考虑加入OLAP，是吗？
2、如果目前有OLTP，现在需要加入OLAP，那么OLAP是和OLAP使用相同的数据库，但是重新建立适合OLAP的数据库架构？
3、同2，如果重新建立OLAP的数据库，那么OLAP所需的动辄几十T，上百T的数据如何从OLTP的数据库中获取？
4、如果对OLTP和OLAP有什么看法或者建议，请指点一二。
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4 个回复
andrea_zhou - 咨询顾问、BA 2015-09-09 回答
赞同来自: 梁勇 、天桥下的郑成功 、罗大龙
OLAP，这个东西啊，他的出现有好些年头了，E.F.Codd都对OLAP好像有过12条定义，你有兴趣的话可以去看看。
OLAP是分ROLAP和MOLAP的，区别是ROLAP存汇总的定义不存数，而MOLAP存定义也存数了。
毫无疑问，ROLAP省空间，但是在机器性能不够好的时候会慢，而MOLAP费空间，但是速度会快一些（事实上，数据量太大的时候，两者都慢）。MOLAP走的是牺牲空间换取时间的路子。
因此呢，在OLAP发展的历程中，是十年河东十年河西再十年河东，最开始是ROLAP然后是火了MOLAP，然后现在机器性能上来之后又是ROLAP了。机器性能上来了，表现在HANA可以搞几个T的内存配置机器。而大数据平台下也有相应的OLAP方案了。
好了。你的问题
1、OLAP是为了大量数据的查询而生，这也不算错，不过我宁愿认为数据仓库系统或者决策支持系统（BI前身的术语）的出现，是做业务和做统计功能的分离的需要。好像也是E.F.Codd大神那么多年前提出来的，真的很多年。
OLAP的牛，在于它的多维，在于灵活的切片旋转上钻下钻。在于可以基于它让用户自己动起来。探索问题，定位原因。这个我以前有帖子说过，有空的话可以看看。http://www.flybi.net/question/47
2、OLAP必然是基于数据仓库比较好。如果你做CUBE，MOLAP，则会基于数据仓库或者数据集市去加载CUBE。如果你用ROLAP，你最好基于数据仓库去建立语义层，譬如COGNOS的FM，BIEE和BO也有类似的层。
3、几十几百T的MOLAP，我估计一般服务器承载不了。或者ROLAP可以，毕竟你查询如果涉及到的数据量不大的时候应该还可以。
数据抽取没什么特别，制定好增量策略，没有谁会总是跑全量，因此你需要描述一下你的增量。
而且，并非业务系统里所有字段，所有表都是有必要进数仓的。
4、其他，也没太多了，其实OLAP理解了之后，真的很好学，也很好用，是BI里一个不过时的概念。多维的概念，理解了就好，非常的强大。曾经在一次，碰到客户一个高级总监，他一直说Root cause分析这些的，说到底，还是基于OLAP的多维分析再上钻下钻切片等。 现实世界很复杂，但是很多东西以多维的角度来理解，就发现会变简单很多。
悟 - 取是能力，舍是境界 2015-09-06 回答
赞同来自: xiaolu_bi
问题1、我们平常设计数据库基本都是OLTP类型，是因为我们日常的系统都是基于事务的业务或应用系统。我们需要事务来保证数据的一致性、正确性。然而我们的业务系统产生的数据也是需要以各种形式来呈现的，如查询、统计、报表等等。当数据量日积月累足够多的时候，基于OLTP类型的数据查询分析，因为各种事务锁、各种业务关联，会导致查询分析相当的慢和复杂。这时候忽略事务的OLAP应用而生。
问题2、个人觉得OLTP的读写分离，算是OLAP的一个过渡和方向吧。使用OLAP还是要重新架构数据库结构的，最佳方案还是使用数据仓库和多维数据集。
问题3、OLTP到OLAP的转化用到了ETL（抽取、转换、加载）。
问题4、慢慢学习吧，BI是个大课题。
BAO胖子 - 15年BI经验，涉足电力，快消品，医药，信息服务等行业的BI老兵。 2015-09-10 回答
赞同来自: 梁勇
和传统数据库的功能需求相比，OLAP有一些特殊的功能性需求，丰富的维度结构是其灵魂，而其还有清晰的维度层次定义（层，代，祖先，后裔之类）。此外，它对维和维计算有有效的规范和丰富的函数，比如去年同期这类计算有很方便的函数，求兄弟结点，父结点之类的也有相应的办法，这里还有MDX语言的支持。此外还有预计算等功能（ROLAP和MOLAP里面实现各有不同）。
OLAP的一个特点是各个产品的差异性非常大，ESSBASE和TM1，MS Analytics这些完全就是不同的东西，这个也没有办法，历史原因造成的，功能也不尽相同。其中OLAP产品里还有非常重要的功能就是分摊计算，但这应该不属于OLAP的标准功能。
以上。
天桥下的郑成功 - Hadoop大数据开发工程师、数仓架构师、熟悉数据仓库设计、Hadoop、Spark、HBase、Hive、SSIS等开发 2015-09-06 回答
赞同来自:
2. 可以使用不同结构，还是看需求结合公司情况
3. SSIS或者其他ETL工具
4. 还是结合公司自身情况来选择做不做OLAP
这是介绍区别的:
http://blog.chinaunix.net/uid- ... .html