数据仓库数据库和 OLTP 数据库之间的区别？
数据仓库数据库
数据仓库是一种技术，通常用于收集和管理来自多个来源的数据，以为业务提供有意义的业务洞察力。数据仓库是专门为支持管理决策的目标而创建的。
简单来说，数据仓库定义了一个独立于组织的操作数据库维护的数据库。数据仓库系统能够集成多个应用系统。它们通过支持用于分析的整合的历史数据的可靠平台来提供数据处理。
数据仓库提供了一个 OLTP 系统，它支持 OLTP 数据库在数据积累时卸载数据，并通过支持可能使 OLTP 操作复杂化和降级的服务（如果它们在 OLTP 数据库中实现）。
OLTP 数据库
OLTP（在线事务处理）的特点是大量的短在线事务（INSERT、UPDATE 和 DELETE）。OLTP 操作的基本含义是非常快速的查询处理，在多访问环境中保持记录完整性，以及每秒事务数的可靠性。在 OLTP 数据库中，有真实的和当前的数据，用于存储事务数据库的模式是实体模型（通常是 3NF）。
OLTP 数据库的主要功能是通过有效访问数据操作和查看机制来简单地控制数据的插入和更新。通常，在 OLTP 设计的数据库中的单个操作中只应操作单个记录或小记录集。
OLTP 系统通常只处理数据的当前状态。例如，三年前离职的员工的记录不适合人力资源系统。旧数据可以在几种稳定的存储介质上实现，无法在线访问。
让我们看看数据仓库数据库和 OLTP 数据库之间的比较。
| 数据仓库数据库 | OLTP 数据库 |
|---|---|
| It is produced for analysis of business measures by categories and attributes. | 它是为实时业务操作而生成的。 |
| It can be optimized for the number of loads and large, complex, unpredictable queries that access several rows per table. | 它可以针对一组公共事务进行优化，通常在每个表中一次插入或检索一行。 |
| It can be loaded with consistent, true data and needed no real-time validation. | 它可以开发用于在交易期间验证传入数据并使用验证数据表。 |
| It provides some concurrent users relative to OLTP. | 它提供了数千个并发用户。 |