【数据库架构】什么是 OLTP?

本文涉及的产品
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 【数据库架构】什么是 OLTP?

OLTP(在线事务处理)支持在 ATM 和在线银行、收银机和电子商务以及我们每天与之交互的许多其他服务背后进行快速、准确的数据处理。

什么是 OLTP?

OLTP 或在线事务处理允许大量人员(通常通过 Internet)实时执行大量数据库事务。

数据库事务是对数据库中数据的更改、插入、删除或查询。OLTP 系统(以及它们支持的数据库交易)推动了我们每天进行的许多金融交易,包括网上银行和 ATM 交易、电子商务和店内购物,以及酒店和航空公司预订等等。在每种情况下,数据库交易也保留为相应金融交易的记录。OLTP 还可以推动非金融数据库交换,包括密码更改和短信。

在 OLTP 中,任何数据库事务的共同定义特征是它的原子性(或不可分割性)——事务要么整体成功,要么失败(或被取消)。它不能保持在挂起或中间状态。

OLTP 系统的特点

通常,OLTP 系统执行以下操作:

  • 处理大量相对简单的交易:通常是对数据的插入、更新和删除,以及简单的数据查询(例如,ATM 的余额检查)。
  • 允许多用户访问相同的数据,同时确保数据完整性:OLTP 系统依靠并发算法来确保没有两个用户可以同时更改相同的数据,并且所有事务都以正确的顺序执行。这可以防止人们使用在线预订系统重复预订同一个房间,并保护共同持有的银行账户的持有人免受意外透支。
  • 强调非常快速的处理,响应时间以毫秒为单位:OLTP 系统的有效性是通过每秒可以执行的事务总数来衡量的。
  • 提供索引数据集:这些用于快速搜索、检索和查询。
  • 24/7/365 全天候可用:同样,OLTP 系统处理大量并发事务,因此任何数据丢失或停机都可能产生重大且代价高昂的后果。完整的数据备份必须随时可用。OLTP 系统需要频繁的定期备份和持续的增量备份。

OLTP 与 OLAP

OLTP 经常与在线分析处理或 OLAP 混淆。两者都有相似的首字母缩写词,并且是在线数据处理系统,但这就是相似之处。

  • OLTP 针对执行在线数据库事务进行了优化。OLTP 系统专为一线工作人员(例如,收银员、银行出纳员、部分服务台文员)或客户自助服务应用程序(例如,网上银行、电子商务、旅行预订)而设计。
  • 另一方面,OLAP 针对进行复杂数据分析进行了优化。OLAP 系统专为数据科学家、业务分析师和知识工作者使用而设计,它们支持商业智能 (BI)、数据挖掘和其他决策支持应用程序。

毫不奇怪,OLTP 和 OLAP 系统有几个明显的技术差异:

  • OLTP 系统使用关系数据库,可以容纳大量并发用户和频繁的查询和更新,同时支持非常快的响应时间。OLAP 系统使用多维数据库——一种由多个关系数据库创建的特殊类型的数据库,它支持涉及来自当前和历史数据的多个数据事实的复杂查询。(OLAP 数据库可以组织为数据仓库。)
  • OLTP 查询很简单,通常只涉及一个或几个数据库记录。OLAP 查询是涉及大量记录的复杂查询。
  • OLTP 事务和查询响应时间快如闪电;OLAP 响应时间要慢几个数量级。
  • OLTP 系统经常修改数据(这是事务处理的本质) OLAP 系统根本不修改数据。
  • OLTP 工作负载涉及读取和写入的平衡;OLAP 工作负载是读取密集型的。
  • OLTP 数据库需要的存储空间相对较少;OLAP 数据库处理大量数据集,并且通常需要大量存储空间。
  • OLTP 系统需要频繁或并发备份;OLAP 系统的备份频率要低得多。

值得注意的是,OLTP 系统通常充当 OLAP 系统的信息源。通常,使用 OLAP 执行分析的目标是改进业务战略和优化业务流程,这可以为改进 OLTP 系统提供基础。

要深入了解这些方法之间的差异,请查看“OLAP 与 OLTP:有什么区别?”

OLTP 系统示例

自互联网和电子商务时代出现以来,OLTP 系统已经无处不在。它们几乎存在于每个行业或垂直市场以及许多面向消费者的系统中。OLTP 系统的日常示例包括:

  • ATM 机(这是经典的、最常被引用的示例)和网上银行应用程序
  • 信用卡支付处理(在线和店内)
  • 订单输入(零售和后台)
  • 在线预订(票务、预订系统等)
  • 记录保存(包括健康记录、库存控制、生产调度、索赔处理、客户服务票务和许多其他应用程序)
相关实践学习
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
相关文章
|
7月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
6月前
|
存储 关系型数据库 数据库
高性能云盘:一文解析RDS数据库存储架构升级
性能、成本、弹性,是客户实际使用数据库过程中关注的三个重要方面。RDS业界率先推出的高性能云盘(原通用云盘),是PaaS层和IaaS层的深度融合的技术最佳实践,通过使用不同的存储介质,为客户提供同时满足低成本、低延迟、高持久性的体验。
|
7月前
|
存储 Cloud Native 关系型数据库
PolarDB开源:云原生数据库的架构革命
本文围绕开源核心价值、社区运营实践和技术演进路线展开。首先解读存算分离架构的三大突破,包括基于RDMA的分布式存储、计算节点扩展及存储池扩容机制,并强调与MySQL的高兼容性。其次分享阿里巴巴开源治理模式,涵盖技术决策、版本发布和贡献者成长体系,同时展示企业应用案例。最后展望技术路线图,如3.0版本的多写多读架构、智能调优引擎等特性,以及开发者生态建设举措,推荐使用PolarDB-Operator实现高效部署。
395 3
|
8月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案
本文深入探讨 MySQL 集群架构负载均衡的常见故障及排除方法。涵盖请求分配不均、节点无法响应、负载均衡器故障等现象,介绍多种负载均衡算法及故障排除步骤,包括检查负载均衡器状态、调整算法、诊断修复节点故障等。还阐述了预防措施与确保系统稳定性的方法,如定期监控维护、备份恢复策略、团队协作与知识管理等。为确保 MySQL 数据库系统高可用性提供全面指导。
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
微服务架构下的数据库选择:MySQL、PostgreSQL 还是 NoSQL?
在微服务架构中,数据库的选择至关重要。不同类型的数据库适用于不同的需求和场景。在本文章中,我们将深入探讨传统的关系型数据库(如 MySQL 和 PostgreSQL)与现代 NoSQL 数据库的优劣势,并分析在微服务架构下的最佳实践。
|
设计模式 缓存 关系型数据库
探索微服务架构中的数据库设计挑战
微服务架构因其模块化和高扩展性被广泛应用于现代软件开发。然而,这种架构模式也带来了数据库设计上的独特挑战。本文探讨了在微服务架构中实现数据库设计时面临的问题,如数据一致性、服务间的数据共享和分布式事务处理。通过分析实际案例和提出解决方案,旨在为开发人员提供有效的数据库设计策略,以应对微服务架构下的复杂性。
|
10月前
|
人工智能 JavaScript 安全
【01】Java+若依+vue.js技术栈实现钱包积分管理系统项目-商业级电玩城积分系统商业项目实战-需求改为思维导图-设计数据库-确定基础架构和设计-优雅草卓伊凡商业项目实战
【01】Java+若依+vue.js技术栈实现钱包积分管理系统项目-商业级电玩城积分系统商业项目实战-需求改为思维导图-设计数据库-确定基础架构和设计-优雅草卓伊凡商业项目实战
468 13
【01】Java+若依+vue.js技术栈实现钱包积分管理系统项目-商业级电玩城积分系统商业项目实战-需求改为思维导图-设计数据库-确定基础架构和设计-优雅草卓伊凡商业项目实战
|
10月前
|
SQL 弹性计算 安全
【上云基础系列04】基于标准架构的数据库升级
本文回顾了业务上云从基础到进阶的理念,涵盖基础版和全栈版架构。在“入门级:上云标准弹性架构基础版”的基础上,本文针对数据库升级,重点介绍了高可用数据库架构的升级方案,确保数据安全和业务连续性。最后,附有详细的“上云标准弹性架构”演进说明,帮助用户选择合适的架构方案。
|
9月前
|
存储 SQL 并行计算
【赵渝强老师】达梦数据库MPP集群的架构
达梦数据库提供大规模并行处理(MPP)架构,以低成本实现高性能并行计算,满足海量数据存储和复杂查询需求。DM MPP采用完全对等无共享体系,消除主节点瓶颈,通过多节点并行执行提升性能。其执行流程包括主EP生成计划、分发任务、各EP并行处理及结果汇总返回。为确保高可用性,建议结合数据守护部署。
285 0
|
存储 SQL Apache
Apache Doris 开源最顶级基于MPP架构的高性能实时分析数据库
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能实时分析数据库,以其极高的速度和易用性著称。它支持高并发点查询和复杂分析场景,适用于报表分析、即席查询、数据仓库和数据湖查询加速等。最新发布的 2.0.2 版本在性能、稳定性和多租户支持方面有显著提升。社区活跃,已广泛应用于电商、广告、用户行为分析等领域。
Apache Doris 开源最顶级基于MPP架构的高性能实时分析数据库

热门文章

最新文章