資料處理大致可以分成兩大類：聯機事務處理oltp（on-line transaction processing）、聯機分析處理olap（on-line analytical processing）。oltp是傳統的關係型資料庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。olap是資料倉儲系統的主要應用，支援複雜的分析操作，側重決策支援，並且提供直觀易懂的查詢結果。
oltp系統強調資料庫記憶體效率，強調記憶體各種指標的命令率，強調繫結變數，強調併發操作；
olap系統則強調資料分析，強調sql執行市場，強調磁碟i/o，強調分割槽等。
oltp與olap之間的比較：
分割槽技術在olap系統中的重要性主要體現在資料庫管理上，比如資料庫載入，可以通過分割槽交換的方式實現，備份可以通過備份分割槽表空間實現，刪除資料可以通過分割槽進行刪除，至於分割槽在效能上的影響，它可以使得一些大表的掃瞄變得很快（只掃瞄單個分割槽）。另外，如果分割槽結合並行的話，也可以使得整個表的掃瞄會變得很快。總之，分割槽主要的功能是管理上的方便性，它並不能絕對保證查詢效能的提高，有時候分割槽會帶來效能上的提高，有時候會降低。
並行技術除了與分割槽技術結合外，在oracle 10g中，與rac結合實現多節點的同時掃瞄，效果也非常不錯，可把乙個任務，如select的全表掃瞄，平均地分派到多個rac的節點上去。
在olap系統中，不需要使用繫結（bind）變數，因為整個系統的執行量很小，分析時間對於執行時間來說，可以忽略，而且可避免出現錯誤的執行計畫。但是olap中可以大量使用位圖索引，物化檢視，對於大的事務，盡量尋求速度上的優化，沒有必要像oltp要求快速提交，甚至要刻意減慢執行的速度。
繫結變數真正的用途是在oltp系統中，這個系統通常有這樣的特點，使用者併發數很大，使用者的請求十分密集，並且這些請求的sql 大多數是可以重複使用的。
對於olap系統來說，絕大多數時候資料庫上執行著的是報表作業，執行基本上是聚合類的sql 操作，比如group by，這時候，把優化器模式設定為all_rows是恰當的。 而對於一些分頁操作比較多的**類資料庫，設定為first_rows會更好一些。 但有時候對於olap 系統，我們又有分頁的情況下，我們可以考慮在每條sql 中用hint。 如：
select a.* from table a;
分開設計與優化
在設計上要特別注意，如在高可用的oltp環境中，不要盲目地把olap的技術拿過來用。
如分割槽技術，假設不是大範圍地使用分割槽關鍵字，而採用其它的字段作為where條件，那麼，如果是本地索引，將不得不掃瞄多個索引，而效能變得更為低下。如果是全域性索引，又失去分割槽的意義。
並行技術也是如此，一般在完成大型任務時才使用，如在實際生活中，翻譯一本書，可以先安排多個人，每個人翻譯不同的章節，這樣可以提高翻譯速度。如果只是翻譯一頁書，也去分配不同的人翻譯不同的行，再組合起來，就沒必要了，因為在分配工作的時間裡，乙個人或許早就翻譯完了。
位圖索引也是一樣，如果用在oltp環境中，很容易造成阻塞與死鎖。但是，在olap環境中，可能會因為其特有的特性，提高olap的查詢速度。mv也是基本一樣，包括觸發器等，在dml頻繁的oltp系統上，很容易成為瓶頸，甚至是library cache等待，而在olap環境上，則可能會因為使用恰當而提高查詢速度。
對於olap系統，在記憶體上可優化的餘地很小，增加cpu 處理速度和磁碟i/o 速度是最直接的提高資料庫效能的方法，當然這也意味著系統成本的增加。
比如我們要對幾億條或者幾十億條資料進行聚合處理，這種海量的資料，全部放在記憶體中操作是很難的，同時也沒有必要，因為這些資料快很少重用，快取起來也沒有實際意義，而且還會造成物理i/o相當大。 所以這種系統的瓶頸往往是磁碟i/o上面的。
對於olap系統，sql 的優化非常重要，因為它的資料量很大，做全表掃瞄和索引對效能上來說差異是非常大的。
其他
oracle 10g以前的版本建庫過程中可供選擇的模板有：
data warehouse （資料倉儲）
general purpose （通用目的、一般用途）
new database
transaction processing （事務處理）
oracle 11g的版本建庫過程中可供選擇的模板有：
一般用途或事務處理
定製資料庫
資料倉儲
個人對這些模板的理解為：
聯機分析處理（olap,on-line analytical processing），資料量大，dml少。使用資料倉儲模板
聯機事務處理（oltp,on-line transaction processing），資料量少，dml頻繁，並行事務處理多，但是一般都很短。使用一般用途或事務處理模板。
決策支援系統（dds，decision support system)，典型的操作是全表掃瞄，長查詢，長事務，但是一般事務的個數很少，往往是乙個事務獨佔系統。
資料處理大致可以分成兩大類：聯機事務處理oltp（on-line transaction processing）、聯機分析處理olap（on-line analytical processing）。oltp是傳統的關係型資料庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。olap是資料倉儲系統的主要應用，支援複雜的分析操作，側重決策支援，並且提供直觀易懂的查詢結果。
oltp系統強調資料庫記憶體效率，強調記憶體各種指標的命令率，強調繫結變數，強調併發操作；
olap系統則強調資料分析，強調sql執行市場，強調磁碟i/o，強調分割槽等。
oltp與olap之間的比較：
分割槽技術在olap系統中的重要性主要體現在資料庫管理上，比如資料庫載入，可以通過分割槽交換的方式實現，備份可以通過備份分割槽表空間實現，刪除資料可以通過分割槽進行刪除，至於分割槽在效能上的影響，它可以使得一些大表的掃瞄變得很快（只掃瞄單個分割槽）。另外，如果分割槽結合並行的話，也可以使得整個表的掃瞄會變得很快。總之，分割槽主要的功能是管理上的方便性，它並不能絕對保證查詢效能的提高，有時候分割槽會帶來效能上的提高，有時候會降低。
並行技術除了與分割槽技術結合外，在oracle 10g中，與rac結合實現多節點的同時掃瞄，效果也非常不錯，可把乙個任務，如select的全表掃瞄，平均地分派到多個rac的節點上去。
在olap系統中，不需要使用繫結（bind）變數，因為整個系統的執行量很小，分析時間對於執行時間來說，可以忽略，而且可避免出現錯誤的執行計畫。但是olap中可以大量使用位圖索引，物化檢視，對於大的事務，盡量尋求速度上的優化，沒有必要像oltp要求快速提交，甚至要刻意減慢執行的速度。
繫結變數真正的用途是在oltp系統中，這個系統通常有這樣的特點，使用者併發數很大，使用者的請求十分密集，並且這些請求的sql 大多數是可以重複使用的。
對於olap系統來說，絕大多數時候資料庫上執行著的是報表作業，執行基本上是聚合類的sql 操作，比如group by，這時候，把優化器模式設定為all_rows是恰當的。 而對於一些分頁操作比較多的**類資料庫，設定為first_rows會更好一些。 但有時候對於olap 系統，我們又有分頁的情況下，我們可以考慮在每條sql 中用hint。 如：
select a.* from table a;
分開設計與優化
在設計上要特別注意，如在高可用的oltp環境中，不要盲目地把olap的技術拿過來用。
如分割槽技術，假設不是大範圍地使用分割槽關鍵字，而採用其它的字段作為where條件，那麼，如果是本地索引，將不得不掃瞄多個索引，而效能變得更為低下。如果是全域性索引，又失去分割槽的意義。
並行技術也是如此，一般在完成大型任務時才使用，如在實際生活中，翻譯一本書，可以先安排多個人，每個人翻譯不同的章節，這樣可以提高翻譯速度。如果只是翻譯一頁書，也去分配不同的人翻譯不同的行，再組合起來，就沒必要了，因為在分配工作的時間裡，乙個人或許早就翻譯完了。
位圖索引也是一樣，如果用在oltp環境中，很容易造成阻塞與死鎖。但是，在olap環境中，可能會因為其特有的特性，提高olap的查詢速度。mv也是基本一樣，包括觸發器等，在dml頻繁的oltp系統上，很容易成為瓶頸，甚至是library cache等待，而在olap環境上，則可能會因為使用恰當而提高查詢速度。
對於olap系統，在記憶體上可優化的餘地很小，增加cpu 處理速度和磁碟i/o 速度是最直接的提高資料庫效能的方法，當然這也意味著系統成本的增加。
比如我們要對幾億條或者幾十億條資料進行聚合處理，這種海量的資料，全部放在記憶體中操作是很難的，同時也沒有必要，因為這些資料快很少重用，快取起來也沒有實際意義，而且還會造成物理i/o相當大。 所以這種系統的瓶頸往往是磁碟i/o上面的。
對於olap系統，sql 的優化非常重要，因為它的資料量很大，做全表掃瞄和索引對效能上來說差異是非常大的。
其他
oracle 10g以前的版本建庫過程中可供選擇的模板有：
data warehouse （資料倉儲）
general purpose （通用目的、一般用途）
new database
transaction processing （事務處理）
oracle 11g的版本建庫過程中可供選擇的模板有：
一般用途或事務處理
定製資料庫
資料倉儲
個人對這些模板的理解為：
聯機分析處理（olap,on-line analytical processing），資料量大，dml少。使用資料倉儲模板
聯機事務處理（oltp,on-line transaction processing），資料量少，dml頻繁，並行事務處理多，但是一般都很短。使用一般用途或事務處理模板。
決策支援系統（dds，decision support system)，典型的操作是全表掃瞄，長查詢，長事務，但是一般事務的個數很少，往往是乙個事務獨佔系統。
OLAP OLTP的介紹和比較
oltp與olap的介紹 資料處理大致可以分成兩大類 聯機事務處理oltp on line transaction processing 聯機分析處理olap on line analytical processing oltp是傳統的關係型資料庫的主要應用，主要是基本的 日常的事務處理，例如銀行交...
OLAP OLTP的介紹和比較
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