OLTP（Online Transaction Processing）
在线事务处理。
面向业务操作的、高频、小数据量、强调实时性和一致性的数据库系统。
典型特征：
- 主要做增删改查（尤其是写操作多）
- 每次处理的数据量很小（一条订单、一次登录）
- 要求高并发、低延迟
- 强调 ACID 事务一致性
- 表结构通常高度规范化（第三范式）
典型场景：
- 电商下单、支付系统
- 银行转账
- 外卖下单
- 登录注册
- 广告曝光、点击上报（实时写入）
OLAP（Online Analytical Processing）
在线分析处理。
你可以把它理解成：
面向分析决策的、低频次、大数据量、强调复杂查询和统计能力的系统。
典型特征：
- 主要做复杂查询、统计、报表、多维分析
- 一次查询可能扫描百万、千万甚至上亿行
- 延迟可以接受（秒级到分钟级）
- 不强调高并发，而强调高吞吐和复杂计算能力
- 表结构通常是星型模型或雪花模型（反规范化）
典型场景：
- 数据分析报表
- 多维分析（按地区、时间、品类统计销售额）
- 广告收入分析、用户行为分析
- 数据仓库、数据集市
小结
- OLTP： 面向业务，写多读少，强调实时性。
- OLAP： 面向分析，读多写少，强调复杂查询。
常见架构示例
- OLTP：MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle（传统业务库）
- OLAP：ClickHouse、Snowflake、BigQuery、Hive、Impala、Greenplum
- 混合：TiDB、OceanBase（同时支持 OLTP + OLAP，但通常会分场景使用）
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