OLTP、OLAP与HTAP

OLTP、OLAP与HTAP OLAP、OLTP的介绍和比较 HTAP

OLTP与OLAP

数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、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。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。

• OLTP：系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；
• OLAP：系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。

OLTP与OLAP之间的比较：

HTAP

数据库系统一般可以按照负载类型分成操作型数据库（Operational Support System）和决策型数据库（Decision Support System）。操作型数据库主要用于应对日常流水类业务，主要是面向消费者类的业务；决策型数据库主要应对的是企业报表类，可视化等统计类业务，主要面向企业类的业务。
针对两类系统的数据管理和系统设计方式都有很大差异。 (1）对OLTP的数据模型采用基本的约束E-R图模型，而OLAP的数据模型则需要采用特殊的“星型模型”，数据立方等数据仓库相关的技术。 （2）对OLTP的数据存储通常采用行式组织，而OLAP采用列式组织。 （3）OLTP的业务通常对实时要求比OLAP高很多。 （4）传统的数据库，为了同时支持两类业务。通常采用两个数据源, 分别对两套系统进行优化设计。

OLTP的数据定期会通过etl（提取，转换，加载）工具把数据同步导入OLAP系统中。这就涉及到数据源滞后的问题。 OLAP的数据滞后，导致分析出来的结果时效性不够，对决策支持类系统的要求不够。比如说，双11期间，用户购物的行为和推荐系统的推荐结果之间的时间差越短，越有可能提高销量。

HTAP是混合 OLTP 和 OLAP 业务同时处理的系统，2014年Garnter公司给出了严格的定义：混合事务/分析处理(HTAP)是一种新兴的应用体系结构，它打破了事务处理和分析之间的“墙”。它支持更多的信息和“实时业务”的决策。

直接在单一数据源上不加区分的处理TP和AP的方案，目前还不能有效实现。

当前的方案是进行一个折中。采用快照的方式，分开处理OLTP和OLAP请求。让OLAP的请求在OLTP的最新的一致性快照上执行。同时对外暴露一套接口，从而从逻辑来看是一套系统。虽然内部是分开处理OLTP和OLAP的。

这种折衷方案，重要的一点，就是保证快照是尽可能的保持“新”，快照不能太过滞后OLTP的数据。这就需要系统频繁的做快照操作。

目前两种流行的方案，一个是采用linux的系统快照能力，提供HTAP服务的方案，比如Hyper数据库系统。另一种是类似hana的方案，定期生成增量数据，然后合并到AP系统。如下图。