事务和分析齐头并重，数据库生态呈多样性发展。传统架构下，企业通常选择建立、维护不同数据库以便支持两类不同的任务，其管理和维护成本往往较高；且在OLTP与OLAP系统间也存在较大的数据延迟，企业难以开展敏捷、实时的数据商业分析活动。目前产业界正基于创新的计算存储框架研发 HTAP 数据库，通过实现基于同一引擎同时支撑业务系统运行和分析决策场景的功能，避免传统架构中在线与离线数据库之间大量的数据交互，提升信息化系统的整体性能。
OLTP与OLAP项目、技术比较
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项目 |
联机事务处理/数据库（OLTP） |
联机分析处理/数据仓库OLAP |
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应用场景 |
面向交易的处理系统（业务系统） |
分析驱动，面向信息的分析过程 |
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典型应用 |
银行交易系统 |
数据仓库 |
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特征 |
业务联机的日常操作，通常是对记录进行查询、修改，快速响应、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等 |
一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策 |
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数据量 |
每次交易涉及的数据量很小；对响应时间要求非常高；总体数据量相对较小。 |
每次查询涉及数据量很大(常涉及多表联结)；响应时间与具体查询有很大关系；总体数据量相对较大 |
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数据 |
来源于系统中交易本身产生的数据 |
不产生数据，数据来源于生产系统操作数据 |
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使用人员 |
操作人员 |
管理人员 |
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用户数量 |
极多 |
较少 |
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交互载体 |
SQL为交互载体 |
以SQL为主要载体，也支持其他语言交互 |
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设计重点 |
尽量避免冗余，为捕获数据而设计 |
有意引入冗余，为分析数据而设计 |
资料来源：公开资料整理，观研天下整理（SYL）
相关行业分析报告参考《中国数据库行业现状深度调研与投资战略预测报告（2023-2030年）》
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