OLTP與OLAP的介紹
數(shù)據(jù)處理大致可以分成兩大類：聯(lián)機事務處理OLTP（on-line transaction processing）、聯(lián)機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應用，支持復雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。
OLTP系統(tǒng)強調(diào)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存效率，強調(diào)內(nèi)存各種指標的命令率，強調(diào)綁定變量，強調(diào)并發(fā)操作；
OLAP系統(tǒng)則強調(diào)數(shù)據(jù)分析，強調(diào)SQL執(zhí)行市場，強調(diào)磁盤I/O，強調(diào)分區(qū)等。
OLTP與OLAP之間的比較：
OLTP，也叫聯(lián)機事務處理（Online Transaction Processing），表示事務性非常高的系統(tǒng)，一般都是高可用的在線系統(tǒng)，以小的事務以及小的查詢?yōu)橹?，評估其系統(tǒng)的時候，一般看其每秒執(zhí)行的Transaction以及Execute SQL的數(shù)量。在這樣的系統(tǒng)中，單個數(shù)據(jù)庫每秒處理的Transaction往往超過幾百個，或者是幾千個，Select 語句的執(zhí)行量每秒幾千甚至幾萬個。典型的OLTP系統(tǒng)有電子商務系統(tǒng)、銀行、證券等，如美國eBay的業(yè)務數(shù)據(jù)庫，就是很典型的OLTP數(shù)據(jù)庫。
OLTP系統(tǒng)最容易出現(xiàn)瓶頸的地方就是CPU與磁盤子系統(tǒng)。
（1）CPU出現(xiàn)瓶頸常表現(xiàn)在邏輯讀總量與計算性函數(shù)或者是過程上，邏輯讀總量等于單個語句的邏輯讀乘以執(zhí)行次數(shù)，如果單個語句執(zhí)行速度雖然很快，但是執(zhí)行次數(shù)非常多，那么，也可能會導致很大的邏輯讀總量。設計的方法與優(yōu)化的方法就是減少單個語句的邏輯讀，或者是減少它們的執(zhí)行次數(shù)。另外，一些計算型的函數(shù)，如自定義函數(shù)、decode等的頻繁使用，也會消耗大量的CPU時間，造成系統(tǒng)的負載升高，正確的設計方法或者是優(yōu)化方法，需要盡量避免計算過程，如保存計算結(jié)果到統(tǒng)計表就是一個好的方法。
（2）磁盤子系統(tǒng)在OLTP環(huán)境中，它的承載能力一般取決于它的IOPS處理能力. 因為在OLTP環(huán)境中，磁盤物理讀一般都是db file sequential read，也就是單塊讀，但是這個讀的次數(shù)非常頻繁。如果頻繁到磁盤子系統(tǒng)都不能承載其IOPS的時候，就會出現(xiàn)大的性能問題。
OLTP比較常用的設計與優(yōu)化方式為Cache技術與B-tree索引技術，Cache決定了很多語句不需要從磁盤子系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)，所以，Web cache與Oracle data buffer對OLTP系統(tǒng)是很重要的。另外，在索引使用方面，語句越簡單越好，這樣執(zhí)行計劃也穩(wěn)定，而且一定要使用綁定變量，減少語句解析，盡量減少表關聯(lián)，盡量減少分布式事務，基本不使用分區(qū)技術、MV技術、并行技術及位圖索引。因為并發(fā)量很高，批量更新時要分批快速提交，以避免阻塞的發(fā)生。
OLTP 系統(tǒng)是一個數(shù)據(jù)塊變化非常頻繁，SQL 語句提交非常頻繁的系統(tǒng)。 對于數(shù)據(jù)塊來說，應盡可能讓數(shù)據(jù)塊保存在內(nèi)存當中，對于SQL來說，盡可能使用變量綁定技術來達到SQL重用，減少物理I/O 和重復的SQL 解析，從而極大的改善數(shù)據(jù)庫的性能。
這里影響性能除了綁定變量，還有可能是熱快（hot block）。 當一個塊被多個用戶同時讀取時，Oracle 為了維護數(shù)據(jù)的一致性，需要使用Latch來串行化用戶的操作。當一個用戶獲得了latch后，其他用戶就只能等待，獲取這個數(shù)據(jù)塊的用戶越多，等待就越明顯。 這就是熱快的問題。 這種熱快可能是數(shù)據(jù)塊，也可能是回滾端塊。 對于數(shù)據(jù)塊來講，通常是數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分布不均勻?qū)е?，如果是索引的?shù)據(jù)塊，可以考慮創(chuàng)建反向索引來達到重新分布數(shù)據(jù)的目的，對于回滾段數(shù)據(jù)塊，可以適當多增加幾個回滾段來避免這種爭用。
OLAP，也叫聯(lián)機分析處理（Online Analytical Processing）系統(tǒng)，有的時候也叫DSS決策支持系統(tǒng)，就是我們說的數(shù)據(jù)倉庫。在這樣的系統(tǒng)中，語句的執(zhí)行量不是考核標準，因為一條語句的執(zhí)行時間可能會非常長，讀取的數(shù)據(jù)也非常多。所以，在這樣的系統(tǒng)中，考核的標準往往是磁盤子系統(tǒng)的吞吐量（帶寬），如能達到多少MB/s的流量。
磁盤子系統(tǒng)的吞吐量則往往取決于磁盤的個數(shù)，這個時候，Cache基本是沒有效果的，數(shù)據(jù)庫的讀寫類型基本上是db file scattered read與direct path read/write。應盡量采用個數(shù)比較多的磁盤以及比較大的帶寬，如4Gb的光纖接口。
在OLAP系統(tǒng)中，常使用分區(qū)技術、并行技術。
分區(qū)技術在OLAP系統(tǒng)中的重要性主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫管理上，比如數(shù)據(jù)庫加載，可以通過分區(qū)交換的方式實現(xiàn)，備份可以通過備份分區(qū)表空間實現(xiàn)，刪除數(shù)據(jù)可以通過分區(qū)進行刪除，至于分區(qū)在性能上的影響，它可以使得一些大表的掃描變得很快（只掃描單個分區(qū)）。另外，如果分區(qū)結(jié)合并行的話，也可以使得整個表的掃描會變得很快?？傊謪^(qū)主要的功能是管理上的方便性，它并不能絕對保證查詢性能的提高，有時候分區(qū)會帶來性能上的提高，有時候會降低。
并行技術除了與分區(qū)技術結(jié)合外，在Oracle 10g中，與RAC結(jié)合實現(xiàn)多節(jié)點的同時掃描，效果也非常不錯，可把一個任務，如select的全表掃描，平均地分派到多個RAC的節(jié)點上去。
在OLAP系統(tǒng)中，不需要使用綁定（BIND）變量，因為整個系統(tǒng)的執(zhí)行量很小，分析時間對于執(zhí)行時間來說，可以忽略，而且可避免出現(xiàn)錯誤的執(zhí)行計劃。但是OLAP中可以大量使用位圖索引，物化視圖，對于大的事務，盡量尋求速度上的優(yōu)化，沒有必要像OLTP要求快速提交，甚至要刻意減慢執(zhí)行的速度。
綁定變量真正的用途是在OLTP系統(tǒng)中，這個系統(tǒng)通常有這樣的特點，用戶并發(fā)數(shù)很大，用戶的請求十分密集，并且這些請求的SQL 大多數(shù)是可以重復使用的。
對于OLAP系統(tǒng)來說，絕大多數(shù)時候數(shù)據(jù)庫上運行著的是報表作業(yè)，執(zhí)行基本上是聚合類的SQL 操作，比如group by，這時候，把優(yōu)化器模式設置為all_rows是恰當?shù)摹?而對于一些分頁操作比較多的網(wǎng)站類數(shù)據(jù)庫，設置為first_rows會更好一些。 但有時候?qū)τ贠LAP 系統(tǒng)，我們又有分頁的情況下，我們可以考慮在每條SQL 中用hint。 如：
Select a.* from table a;
分開設計與優(yōu)化
在設計上要特別注意，如在高可用的OLTP環(huán)境中，不要盲目地把OLAP的技術拿過來用。
如分區(qū)技術，假設不是大范圍地使用分區(qū)關鍵字，而采用其它的字段作為where條件，那么，如果是本地索引，將不得不掃描多個索引，而性能變得更為低下。如果是全局索引，又失去分區(qū)的意義。
并行技術也是如此，一般在完成大型任務時才使用，如在實際生活中，翻譯一本書，可以先安排多個人，每個人翻譯不同的章節(jié)，這樣可以提高翻譯速度。如果只是翻譯一頁書，也去分配不同的人翻譯不同的行，再組合起來，就沒必要了，因為在分配工作的時間里，一個人或許早就翻譯完了。
位圖索引也是一樣，如果用在OLTP環(huán)境中，很容易造成阻塞與死鎖。但是，在OLAP環(huán)境中，可能會因為其特有的特性，提高OLAP的查詢速度。MV也是基本一樣，包括觸發(fā)器等，在DML頻繁的OLTP系統(tǒng)上，很容易成為瓶頸，甚至是Library Cache等待，而在OLAP環(huán)境上，則可能會因為使用恰當而提高查詢速度。
對于OLAP系統(tǒng)，在內(nèi)存上可優(yōu)化的余地很小，增加CPU 處理速度和磁盤I/O 速度是最直接的提高數(shù)據(jù)庫性能的方法，當然這也意味著系統(tǒng)成本的增加。
比如我們要對幾億條或者幾十億條數(shù)據(jù)進行聚合處理，這種海量的數(shù)據(jù)，全部放在內(nèi)存中操作是很難的，同時也沒有必要，因為這些數(shù)據(jù)快很少重用，緩存起來也沒有實際意義，而且還會造成物理I/O相當大。 所以這種系統(tǒng)的瓶頸往往是磁盤I/O上面的。
對于OLAP系統(tǒng)，SQL 的優(yōu)化非常重要，因為它的數(shù)據(jù)量很大，做全表掃描和索引對性能上來說差異是非常大的。
Oracle 11g的版本建庫過程中可供選擇的模板有：
一般用途或事務處理
定制數(shù)據(jù)庫
數(shù)據(jù)倉庫
個人對這些模板的理解為：
聯(lián)機分析處理（OLAP,On-line Analytical Processing），數(shù)據(jù)量大，DML少。使用數(shù)據(jù)倉庫模板
聯(lián)機事務處理（OLTP,On-line Transaction Processing），數(shù)據(jù)量少，DML頻繁，并行事務處理多，但是一般都很短。使用一般用途或事務處理模板。
決策支持系統(tǒng)（DDS，Decision support system)，典型的操作是全表掃描，長查詢，長事務，但是一般事務的個數(shù)很少，往往是一個事務獨占系統(tǒng)。
轉(zhuǎn)自：http://blog.csdn.net/rfb0204421/article/details/6873284
http://76287.blog.51cto.com/66287/885475
