oltp 和数据库的关系？

一、oltp 和数据库的关系？

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，如银行交易。

二、大数据 oltp

当今社会，大数据技术的发展已经成为各行各业关注的焦点。随着信息化时代的到来，海量数据的处理与管理已经超出了传统数据库系统的范畴，企业和组织纷纷转向使用大数据技术来更好地管理和利用数据资源。

大数据概述

大数据指的是规模巨大、类型繁多的数据集合，这些数据无法被传统的数据管理工具有效处理。大数据的特点主要包括三个方面：数据量大、数据来源多样化、数据处理速度快。随着社会信息化水平的提高，大数据应用已经深入到各行各业，成为推动企业发展的重要因素。

大数据技术应用

在企业中，大数据技术主要应用于数据分析、商业智能、市场营销、风险控制等多个领域。通过大数据技术，企业可以更好地了解客户需求、优化产品设计、提高运营效率，实现精细化管理和个性化服务。

OLTP技术概述

OLTP（联机事务处理）是一种常见的数据库处理方式，用于处理日常的交易性数据。OLTP系统以实时处理数据为特点，支持并发访问和事务处理，保证数据的一致性和完整性。在企业信息化管理中，OLTP技术扮演着至关重要的角色。

大数据与OLTP技术结合

大数据技术和OLTP技术的结合，可以为企业提供更全面、更有效的数据管理和分析解决方案。通过将大数据分析与实时事务处理相结合，企业可以更快速地获取数据见解，并根据数据信息作出即时决策，提升企业竞争力。

未来发展趋势

随着大数据技术不断发展和演进，未来大数据与OLTP技术的结合将更加紧密，更加智能化。随着人工智能、区块链等新兴技术的应用，大数据分析和实时事务处理将进一步融合，形成更加完善的数据处理系统，助力企业数字化转型。

三、什么是OLTP系统？

OLTP

联机事务处理系统

On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP) 也称为面向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。

四、数据库系统领域（oltp，olap都包括）有哪些顶级的实验室呢？

数据库是三大基础软件系统（操作系统，编译系统，数据库）之一。从研究和实际系统结合的角度，我把数据库方向排在三大软件系统之首，因为其起到了承上启下的作用，向下和操作系统及硬件结合，向上和数据及应用结合，因此可研究的子方向非常多，当然研究方向仁者见仁智者见智，我仅仅表达我的观点，仅供参考。下面我以国内外数据库实验室为入口介绍下我认识的或者接触过的教授，希望能对感兴趣的朋友，特别是想申请PhD的同学启到帮助作用。

美国

• MIT数据库组。该实验室包括三位重量级教授：Sam Madden, Mike Stonebraker和Tim Kraska。这三位教授可以说是数据库领域的引领者，Mike Stonebraker是元老级人物，2014年图灵奖获得者，是和Jim Gray并列的数据库始祖，一直以来大范围使用的开源数据库Postgres就是出自他手；Mike虽然年纪已高，但是思维极为活跃，最近一次交流老人家直接在白板上算用多少VoltDB节点就可以解决问题。Sam Madden可以称之为是数据库领域的中流砥柱人物，获得了N多该领域的顶级奖项，各个数据库顶会的组织者和领导者，除此之外，Sam在分布式系统，大数据，网络等方向也颇有建树。Tim Kraska是较为年轻的教授，之前在布朗大学任助理教授，17年去MIT并升任副教授，可见实力超强，目前主要致力于机器学习和数据库的结合，人很open，你如果想邀请他来给talk，他都很愿意。
• Berkeley AMPLab(现为RICE LAB)。Berkeley在数据库的发展使上可谓举足轻重，如BDB，Spark都出自berkeley，无论对学术界还是工业界影响极为深远广泛。上面提到的Mike Stonebraker开始也在Berkeley任教，后来去的MIT。AMPLab之前的掌门人是Mike Franklin（不要和Mike Stonebraker混了，在美国Mike实在太多了），其在数据库领域的影响力仅次于Mike Stonebraker，有兴趣的同学可以查一下两位Mike的论文引用数。Mike Franklin于2016年跳槽去了芝加哥大学，任系主任，正在大张旗鼓扩大芝加哥大学CS的规模和影响力。Mike Franklin我比较熟悉，所以多说几句，Mike虽然不年轻，但是做事非常认真，对所带的学生和博后指导非常仔细，并且人非常nice，我不确定他现在是否还带学生，可以直接发邮件问问，如果带，强烈建议申请。
• CMU数据库组。该实验室也是我曾经待过的地方，可以说那段时间是我人生最充实，最美好的时光，CMU的科研氛围和教授学者会潜移默化的影响你的一生，所以我很推荐来CMU读PhD做研究。回到CMU数据库组，包含两位教授Andy Pavlo和Christos Faloutsos。Andy Pavlo的思维极为活跃，治学严谨，非常热爱写code，对学生非常负责，是Self-driving Database System的主要引领者。除此之外，其PPT和网站做的也很漂亮，最近得了很多奖，包括SIGMOD最佳论文奖，VLDB亚军论文奖等，推荐申请他的PhD，但是他对学生要求比较高，因为经费有限，如果申请之前你有顶会论文还是有戏的。Christos严格来说属于data mining领域，在该领域属于大佬级人物，不过DBMS和data mining原本就属于一家，所以Andy来CMU之前都是Christos教数据库课程。
• Stanford系统组。严格说来，这个实验室并不仅仅focus在数据库领域，我主要想提到的是Peter Bailis。Peter是Berkeley AMPLab博士毕业， 在MIT读了一年博后，加入了Stanford做助理教授。Peter的独立研究能力相当强，他读博期间Berkeley AMPLab已经没多少人做OLTP了，他自己一人独立开展分布式事务研究，取得了非常好的研究成果，并且十分高产，论文数量和质量都很高。加入Stanford之后主要关注系统+机器学习领域，该方向并不是他PhD方向，但是做的风生水起，产出也很不错。可见，牛人在什么领域都是牛人。Peter个子很高，人很热情，只不过现在创业开了家Startup，有兴趣的同学可以等他回归学术界申请他的PhD。

聊完美国计算机四大高校，让我们聊聊其他学校：

• 布朗大学。布朗大学是常青藤之一，其CS包括数据库方向规模并不大，但是小而精，HStore就是MIT、Brown和其他几所学校一起搞的，里面的教授都是圈内人，如Stan Zdonik就是Mike Stonebraker的老友，上面提到的Andy Pavlo和Tim Kraska也出自Brown。
• 马里兰大学。提到马里兰大学主要是因为Daniel Abadi从Yale跳槽去了马里兰，Daniel Abadi非常聪明，对学生的指导也非常认真，工作很实际，代表工作HadoopDB卖了一个好价钱，现在以Calvin为基础在做startup。
• 密歇根大学。密歇根大学是一所很好的综合性大学，其数据库组也是很有名，特别是在数据库测量、自动调参方面有很深的造诣，其中的教授没怎么接触过，就不过多评论了。
• 华盛顿大学。非常不错的大学，校园也很美，数据库组很强。工作有交集是Alvin Cheung，华裔教授（看姓应该是新加坡人，我不确定），其主要方向是programming language和数据库的结合。
• 威斯康辛。老牌数据库名校，很多大佬都是这个学校出来的，如Mike Franklin和后面要提到的Anastasia Ailamaki等。不过近些年有些没落。

上面仅仅是我熟悉的老师所在的高校，关于美国数据库实验室更全面的介绍请看Andy Pavlo的介绍（Yingjun也提到了）：An Updated Guide on Where to Apply for a PhD in Databases in the US (2018)

欧洲

• EPFL(洛桑联邦理工学院)。主要介绍的是Anastasia Ailamaki。Anastasia是威斯康辛PhD毕业并在CMU任教多年，之后回到了欧洲老家。Anastasia是欧洲数据库数一数二的人物，负责EPFL的data intensive实验室，实力很强。
• TUM(慕尼黑工业大学)。Hyper就出自该校，是近些年软硬结合高性能数据库的典范，Thomas Neumann教授带领团队取得的成绩有口皆碑，研究组的PhD同学都很强，如Viktor等人。
• CWI(荷兰): 我和该实验室的Peter Boncz有过一面之交。列式数据库MonetDB出自该实验室，最近他们也在尝试在MonetDB加上AI特性。
• ETH(苏黎世联邦理工学院)：Gustavo Alonso教授，不是很熟悉就不详细介绍了。

其他：

• 新加坡。新加坡国立和南洋理工一直是数据库领域的活跃力量，有兴趣的同学可以google三大会议（SIGMOD, VLDB, ICDE）论文，都可以看到新加坡的身影。
• 澳洲。悉尼大学的Alan Fekete教授是澳洲数据库领域的代表，其早年PhD毕业于Harvard，在数据库领域与MIT和Berkeley合作密切。

中国

• 香港。香港的几所大学在数据库方向都有涉及，但是主要面向分析场景，如港科大的易珂，OLTP涉及较少。
• 人大。人大的计算机学科可以说是以数据库起家的，也是国内最早开展国产数据库系统的高校。代表人物是王珊老师，其早年在美国马里兰大学合作研发数据库系统，归国后继续开展数据库系统的研发工作，人大金仓出自该实验室。
• 哈工大。代表教授是李建中老师。李老师也是早年美国Berkeley学习工作，是中国数据库领域的开创者之一。
• 其他的学校包括东北大学，华中科大，华东师范，北大，清华，北航，复旦，北理工，西北工大，武汉大学等都有专业的数据库实验室或老师，有兴趣的同学可以google之，就不一一介绍了。本人认知有限，如有遗漏敬请谅解。

五、oltp和olap的区别？

OLTP和OLAP主要区别有：

1、基本含义不同：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，记录即时的增、删、改、查，比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易。OLAP即联机分析处理，是数据仓库的核心部心，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。典型的应用就是复杂的动态报表系统。

2、实时性要求不同：OLTP实时性要求高，OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。OLAP的实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据。

3、数据量不同：OLTP数据量不是很大，一般只读/写数十条记录，处理简单的事务。OLAP数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大。

4、用户和系统的面向性不同：OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理。OLAP是面向市场的,用于数据分析。

5、数据库设计不同：OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的数据库设计。OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计。

六、oltp和olap的异同？

？oltp和olap在数据处理和分析方面有着一些明显的异同点。1. 异同点：oltp（联机事务处理）主要用于在线交易处理，旨在处理实时的交易数据。它通常涉及对数据库进行增删改操作，并且需要快速响应和高并发能力。典型的应用包括银行交易、电商订单处理等，它注重的是数据的准确性和实时性。olap（联机分析处理）则主要用于在线分析处理，旨在对海量数据进行复杂的多维度分析和查询。它通常涉及到对数据进行汇总、聚合和计算，以便为决策层提供支持和洞察力。典型的应用包括商业智能、数据挖掘等，它注重的是数据的全面性和可用性。2. 具体在技术层面上来说，oltp和olap的实现方式、数据模型和查询操作等方面也存在一些差异。oltp通常采用关系型数据库，强调事务处理和一致性，而olap则常使用数据仓库和多维数据库，强调数据集成和多维分析。此外，oltp和olap在数据使用的方式和目的上也有所不同。oltp主要用于操作性业务处理，如交易记录和订单操作等，而olap则用于决策性分析，如销售趋势分析和市场调研等。总的来说，oltp和olap是在不同场景下对数据进行处理和分析的方法，它们的目标、数据需求和技术实现都有所差异。了解它们的异同点有助于更好地利用它们来满足不同的业务需求。

七、olap和oltp是什么？

OLAP和OLTP是两种不同的数据库处理技术。

OLAP（联机分析处理）是一种多维数据分析技术，它用于快速处理大量数据和提供灵活的数据处理方式，使用户能够对数据进行更深入的挖掘和分析。

OLAP适用于数据分析、数据挖掘、报表制作等领域。

OLTP（联机事务处理）是一种在操作层面上优化的数据处理技术，适用于企业中的各种业务处理，如订单处理、交易处理等。

与OLAP不同的是，OLTP需要实时访问和更新数据库，以及确保数据的准确性和一致性。

OLAP和OLTP的区别在于两种技术处理数据的方式不同。

OLAP适用于数据分析、决策支持系统、报表等，而OLTP适用于企业系统中的各种业务处理。

因此，企业系统应根据业务需求使用不同的技术。

八、说明OLAP和OLTP概念？

OLTP和OLAP都是数据处理的方式，但是它们分别应用于不同的场景。OLTP代表联机事务处理，它通常用于日常交易处理，如一次在线订单、银行转账、预订航班等。OLAP代表联机分析处理，在业务分析和决策支持方面发挥作用。以下是它们的区别：

1. 数据库设计：OLTP通常有一个归一化的数据库结构，以避免重复数据。而OLAP则具有多维的结构，以满足对大量历史数据进行高级分析的需要。

2. 查询类型： OLTP主要进行简单的增、删、改和查操作，使用基本查询语句来检索数据。而对于OLAP而言，更注重复杂的查询和高级计算，如聚合和数据透视表。

3. 数据量： OLTP系统处理小到中等数量的数据交易，每秒可处理数百笔记录。但是在 OLAP 系统中，需要处理大量（甚至可以达到 TB 级别）历史数据，并且可能需要以不同角度进行多维分析。

4. 目标用户： OLTP适用于日常操作人员及其业务需求; OLAP服务于业务经理、高层管理人员等决策者

总体来说, OLTP更关注迅速地完成会话任务, OLAP则更关注整理大量数据,为管理者提供有价值的见解。

九、olap和oltp的区别？

1 olap和oltp有明显的区别2 原因在于它们的应用场景和数据处理方式不同。olap是面向分析的处理方式，它将历史数据进行多维度的分析和计算，从而帮助决策者做出更加准确的决策；而oltp是面向交易的处理方式，它主要用于处理业务的增、删、改、查等基本操作，保证业务的准确性和及时性。3 在实际应用中，oltp主要用于业务系统的实时交易处理，例如银行的ATM系统；而olap主要应用于决策支持系统中，例如企业的财务报表分析。此外，olap对数据的存储和管理要求较高，需要使用专门的数据仓库技术进行支持，而oltp则不必要求如此高的存储和管理要求。

十、oltp数据挖掘名词解释？

OLTP：

联机事务处理系统(OLTP)，也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据，及时地回答。也称为实时系统(Real time System)。衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)，即用户在终端上送入数据之后，到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。OLTP广泛应用于很行，股票，通信等各个行业。