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天善智能数据仓库基础知识讲解（OLAP&OLTP）
原文地址：天善智能数据仓库基础知识讲解（OLAP&OLTP）现在我们已经提供了更加高清、内容更丰富的视频教程，您可以前往优酷观看，或者天善学院观看。该视频是天善智能Cognos网络培训班上课实录，由天善金牌讲...
天善智能 发表了文章 • 2015-10-11 23:24
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关于OLTP和OLAP的疑问
BAO胖子 回复了问题 • 2015-09-10 12:04
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OLAP和OLTP的区别?
andrea_zhou 回复了问题 • 2013-06-28 08:59
首先，定义给出，OLTP（on-line transaction process）联机事务处理，OLAP(on-line analytic process)联机分析处理。前者用于业务处理，强调系统的快速、稳定、以及一致性。后者用于企业分析处理，强调业务的表达以... 显示全部 »
首先，定义给出，OLTP（on-line transaction process）联机事务处理，OLAP(on-line analytic process)联机分析处理。前者用于业务处理，强调系统的快速、稳定、以及一致性。后者用于企业分析处理，强调业务的表达以及分析交互性，后者的数据通常来源与前者。
他们的产生要追溯到蛮久之前了，最开始阶段，约莫60年代时，是只有OLTP的，发展到了90年代，93年的时候，跟现在很多企业以及能认识到的一样，关系数据库之父E.F.CODE认为OLTP已满足不了企业的数据查询分析统计等需求，提出了多维数据库多维分析的概念，他发表了OLAP的12项准则，由此OLAP的概念便慢慢被行业接受开来。
对应到我们现在的BI项目里，OLTP系统通常会指的是我们的各个业务系统，用户在其中每天进行着重复的操作，单据录入，档案维护，使得企业业务运营正常展开，OLAP系统可指我们的多维数据库，亦可以意指我们的BI系统，具体情况下会有不同意思。强调的是用于分析的系统，用于监控企业运用，发现问题，分析问题。
OLAP又可分为MOLAP、ROLAP、HOLAP，MOLAP存定义存聚合数，ROLAP通常存定义不存聚合（有时也有聚合表），HOLAP介于上述两者之间。
大概10年前的时候,MOLAP是很流行的，大部分项目中都要配置OLAP数据库，即多维数据库，那些年将BI的技术定义为三大块：数据仓库、OLAP、数据挖掘，也是这个情况了。十年河东十年河西，果然，现在很多企业都放弃了MOLAP，转向ROLAP产品了，这一状况，也与现在硬件的升级，内存等资源的性价比更合理有关。现在的主流产品，BIEE、BO、COGNOS的FM，都是类ROLAP的，微软SSAS、ORACEL收购的HYPERION的ESSBASE(不知还有无，以前真的很火），COGNOS TR，SAP BW等，都以MOLAP为基础的。至于现在新出现的Qlikview，设计为在内存中进行关联组合查询，就有点不太好归类了。
他们的产生要追溯到蛮久之前了，最开始阶段，约莫60年代时，是只有OLTP的，发展到了90年代，93年的时候，跟现在很多企业以及能认识到的一样，关系数据库之父E.F.CODE认为OLTP已满足不了企业的数据查询分析统计等需求，提出了多维数据库多维分析的概念，他发表了OLAP的12项准则，由此OLAP的概念便慢慢被行业接受开来。
对应到我们现在的BI项目里，OLTP系统通常会指的是我们的各个业务系统，用户在其中每天进行着重复的操作，单据录入，档案维护，使得企业业务运营正常展开，OLAP系统可指我们的多维数据库，亦可以意指我们的BI系统，具体情况下会有不同意思。强调的是用于分析的系统，用于监控企业运用，发现问题，分析问题。
OLAP又可分为MOLAP、ROLAP、HOLAP，MOLAP存定义存聚合数，ROLAP通常存定义不存聚合（有时也有聚合表），HOLAP介于上述两者之间。
大概10年前的时候,MOLAP是很流行的，大部分项目中都要配置OLAP数据库，即多维数据库，那些年将BI的技术定义为三大块：数据仓库、OLAP、数据挖掘，也是这个情况了。十年河东十年河西，果然，现在很多企业都放弃了MOLAP，转向ROLAP产品了，这一状况，也与现在硬件的升级，内存等资源的性价比更合理有关。现在的主流产品，BIEE、BO、COGNOS的FM，都是类ROLAP的，微软SSAS、ORACEL收购的HYPERION的ESSBASE(不知还有无，以前真的很火），COGNOS TR，SAP BW等，都以MOLAP为基础的。至于现在新出现的Qlikview，设计为在内存中进行关联组合查询，就有点不太好归类了。
我来八一八吧。
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... 显示全部 »
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... 显示全部 »
我来八一八吧。
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。
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。
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BAO胖子 回复了问题 • 2015-09-10 12:04
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