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OLTP与OLAP的介绍

数据处理可以分为两大类：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。OLTP主要用于关系型数据库的日常事务处理，如银行交易，而OLAP则用于数据分析和决策支持。

OLTP系统的特点

• 高性能：关注内存效率，追求高命令率。
• 事务性强：支持高并发操作，执行量以Transaction和SQL次数为衡量标准。
• 优化点：使用绑定变量，减少表关联，避免分布式事务，尽量不使用分区、MV等技术。

OLAP系统的特点

• 数据分析：关注磁盘I/O带宽，支持大数据量的复杂查询。
• 优化点：适当使用分区和并行技术，减少对内存的依赖，允许长查询和长事务。

OLTP与OLAP的比较

OLTP系统的瓶颈

• CPU瓶颈：逻辑读总量和计算函数（如自定义函数、decode）会消耗大量CPU资源。
• 磁盘瓶颈：频繁的单块读操作可能导致IOPS不足。

OLTP系统的优化方法

• 缓存技术：使用Web缓存和Oracle数据缓冲。
• 索引优化：使用简单SQL语句，避免复杂操作。
• 避免热快问题：通过数据分布和增加回滚段来减少争用。

OLAP系统的瓶颈

• 磁盘I/O：大数据量的复杂查询和聚合操作往往成为瓶颈。

OLAP系统的优化方法

• 分区技术：用于数据库管理和查询性能优化。
• 并行技术：结合RAC实现多节点扫描，提升效率。
• 避免过度优化：适当放松执行计划设置，如使用hint优化复杂查询。

数据库模板选择

• OLTP/事务处理：选择通用或事务处理模板，适合小数据量、高并发事务的系统。
• OLAP/数据仓库：选择数据仓库模板，适合大数据量、DML少的分析系统。
• 决策支持系统：通常使用数据仓库模板，支持长查询和长事务。

通过合理选择模板和优化技术，可以充分发挥数据库性能，满足不同的业务需求。

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