基于Oracle的OLTP与OLAP数据库优化差异之内存设计
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甲基蓝
2024-04-14
数据库
系统
OLTP
数据量
优化
OLAP
数据
大部分
查询
分析
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基于 Oracle 的 OLTP与 OLAP数据库优化差异之内存设计
要进行数据库优化， 首先应该弄清数据库类型及其特点。 从数据处理角度分类， 数据库
可分为两大类：联机事务处理 OLTP（on-line transaction processing ）和联机分析处理
OLAP（On-Line Analytical Processing ），OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要
是基本的、日常的事务处理，例如银行交易，电信业务等。 OLAP是数据仓库系统的主要应
用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
两类系统处理的数据量不同，技术的使用也是不一样的， 在 OLTP系统中， oracle 、db2
等是主流数据库产品，数据量在几个 TB甚至更小。在 OLAP系统中，除了传统的数据库外，
有越来越多的其他数据库产品出现，如 sysbase IQ,GP ，国产数据库 GBase 8a，达梦 7 等，
数据量大多在几十 TB甚至更高，数据处理主要集中在查询统计分析、大数据量的导入导出
等。在这里，我们主要讨论的还是最通用的 ORACLE数据库的两类系统的优化思路和方式的
差异。
数据库具体是 OLTP还是 OLAP取决于你的业务类型。 OLTP和 OLAP两类系统对数据库要
求截然不同。 除了系统本身自有的特点之外， 在技术方面也存在巨大的差别， 所带来的优化
技术和理念也不太一样。
OLTP主要是交易型数据库，其事务特征为高并发而数据量小，大部分情况都要求瞬间
出结果，系统要求的实时性、稳定性、安全性较高。 这类数据库的系统瓶颈主要在 CPU和内
存上，在优化思路上， 更加关注 CPU的利用率；各种命中率指标， 譬如 SHARED POOL， BUFFER
CACHE的命中率； SQL语句绑定变量等。 由于数据量相对比较小， 因此 OLTP大部分都是集中
式的。
OLAP主要是分析型数据库，并发量比较小，但单个 sql 消耗巨大，大部分查询需要处
理海量数据，用户对响应时间的要求远不如 OLTP用户。由于数据量巨大，这类数据库的系
统瓶颈主要在磁盘 io 上，一些传统的优化指标和手段，如 SHARED POOL， BUFFER CACHE
的命中率等对 OLAP型数据库意义不大，而分区
数据库/系统/OLTP/数据量/优化/OLAP/数据/大部分/查询/分析/
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