【数据库的应用类型】
最近在学习《MySQL技术内幕：SQL编程》并做了笔记，本博客是一篇笔记类型博客，分享出来，方便自己以后复习，也可以帮助其他人
对于sql开发人员来说，需要了解开发的数据库应用于哪种类型，下面对数据库的应用做了分类
数据库的应用类型：
- OLTP(OnLine transaction processing，联机事务处理)
OLTP也被称之为面向交易的处理系统，其基本特征是立即将用户的数据推送到计算中心处理，及时响应，所以OLTP又被称之为实时系统(Real Time System)
OLTP数据库通常具有以下特征：
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支持大量的并发用户定期添加修改数据
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反映随时变化的单位状态，但是不保存其历史记录
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包含大量数据，其中包括用于验证事务的大量数据
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具有复杂的结构
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可以进行优化以对事务活动做出响应
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提供用于支持单位日常运营的技术基础结构
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个别事务能够很快地完成，并且只需要访问相对较少的数据
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OLAP(Online analysis process，联机分析处理)
OLAP数据库分为一个或多个多维数据集，每个多维数据集都由多维数据集管理员组织和设计，以适应用户检索和分析数据的方式，从而更易于创建和使用所需的数据透视表和数据透视图。OLAP的主要特点是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型。这里的维指的就是用户的分析角度。举个例子，例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类型、分销渠道、地理分布、客户群类等也分别是不同的维度。
OLAP的基本概念：
- 维（Dimension）：是用户观察数据的特定角度，是问题的一类属性，属性集合构成一个维
- 维的层次（Level）：用户观察的某个角度，或者说某个维，都可能存在各个细节的描述方面（比如时间维度包括日期、月份、季度、年等）
- 度量（Measure）：多维数组的取值
- 维的成员（Member）：即维的一个取值，是数据项在某个维中位置的描述
OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）、切块（Dice）以及旋转（Pivot）等
- 钻取：改变维的层次，变换分析的粒度，它包括向上钻取（Drill-up）、向下钻取（Drill-down ）、上滚（Roll-up）。向上钻取是将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而向下钻取则相反，将汇总数据细分到更细的数据进行分析，或者增加维数
- 切片和切块：在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布，如果剩余的维有两个就是切片，如果有3个及以上，就是切块
- 旋转：变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（如行列的互换）
OLTP和OLAP对比：
OLTP的特点：
- 实时性要求高
- 查询的数据量不是很大
- 交易一般是确定的，OLTP对确定性的数据进行获取
- 并发性要求高，并且严格要求事务的完整性、安全性
OLAP是数据仓库系统的主要应用，OLAP的特点： - 实时性要求不是很高
- 数据量大，用户通过很多数据的统计才能得到想要知道的信息
- OLAP查询是动态的，允许用户随时提出查询的要求
