

数据架构之OLAP or OLTP该怎么选？数据库系统如何搭建？

Sophie外贸笔记

2025-10-15

导读：数据架构之OLAP or OLTP该怎么选？数据库系统如何搭建？

用我们四川泸州话说，耗儿才知耗儿洞，专业的人做专业的事。俗话说：是故弟子不必不如师，师不必贤于弟子，闻道有先后，术业有专攻，如是而已。（意为领悟道理存在时间差异，学术技艺各有专长领域。）

最近和几个做数据开发的朋友聊天，发现大家或多或少都踩过坑：

业务明明需要实时处理订单，却因为用了分析型数据库，结果写入卡得不行；
想好好分析下用户行为，手里的事务型数据库却跑不出复杂报表；
更头疼的是，团队里还总为 “该不该上 HTAP” 吵来吵去。

其实这些问题，说到底还是没把 OLTP 和 OLAP 的本质搞明白。

今天给大家分享的是一份数据开发架构技术选型文章，文章讲清楚了数据架构选型的解决方案和技术实现，非常具备开发指导意义。（这份文章还是基于手工数据开发为基础的，当然如果现在公司都已经实现大数据治理产品化了，可以忽略）。

版权声明

此文章PPT来源于某圈内好友业内对外培训材料，版权归微信公众号：数据集成与治理原作者所有。珂珂进行深度解读，大家一起学习进步，欢迎转载分享。

文章解读

《深度解读~数据架构开发技术选型指南》

你有没有遇到过这些头疼事：

今天我就用最直白的语言，结合我这些年在一线踩过的坑、趟过的路，给大家讲清楚这三个问题：

OLTP和OLAP有啥本质区别？
不同业务场景到底该怎么选？
数据库系统又该怎么搭？

一、OLTP和OLAP，到底有啥区别？

要分清楚 OLTP 和 OLAP，不用看那些复杂定义，就看它们干的是啥活儿。

1. OLTP：负责业务的实时 “执行”

OLTP，全称是在线事务处理（Online Transaction Processing），简单说就是“处理你每天用的那些‘点一下就生效’的操作”。

举个最常见的例子：

你在淘宝下单买件衣服，点击“提交订单”的瞬间，系统要做几件事——

扣减库存
生成订单号
记录用户地址
更新账户余额

这些操作都得在毫秒级完成，用户不能等，也不能出错。

这类操作有四个特点：

高频短事务：每次操作就改个几行数据，但并发量特别大。就像双 11 那会儿，每秒几十万笔订单，全靠它撑着；
必须保证一致性：比如你付了 100 块买东西，账户扣款和订单金额得对上，要么都成，要么都不成，这就是常说的 ACID 特性；
数据结构不能瞎改：用户表、订单表这些，字段都是固定的，改一下可能整个业务流程就乱了；
响应必须快：谁能忍下单后等 3 秒才出结果？所以处理时间得控制在毫秒级。

简单说，OLTP 就是业务的“执行者”，负责把日常业务稳稳当当跑起来。

2. OLAP：负责从数据里“挖价值”

OLAP 全称是 Online Analytical Processing，核心是从历史数据里找出有用的信息，帮着做决策。

比如：

电商分析大促期间的复购率
零售看区域销售趋势
银行评估客户信用风险

这些都是 OLAP 的活儿。它的特点也很明显：

低频长查询：一次分析可能要扫几百万、几千万甚至上亿条数据。
计算起来复杂：要做表关联、分组聚合、窗口函数这些，有些复杂。
数据结构灵活：想加个“直播带货”的标签，或者把日数据改成周数据，随时能弄；
响应时间没那么急：只要能让分析师来回调条件查就行，比如先看 A 维度，再换 B 维度。

说白了，OLAP 就是“决策脑”，靠分析数据给业务指方向。

注意点：

别混用场景：用 OLTP 做分析，最后业务肯定崩溃；用 OLAP 处理交易，写入慢、事务没保障，用户体验很差。
别盲目追新：HTAP 虽然说能兼顾两者，但真比不过专业的 OLTP 和 OLAP。就像全能选手，单打独斗可能干不过专项冠军。
注意技术在发展：现在实时数仓、湖仓一体这些技术，让两者边界有点模糊了，但核心的差异——事务特性、数据操作类型，还是存在的。

二、怎么选？四个维度帮你定

知道了本质差异，接下来就说说怎么选。我总结了四个维度，照着看，基本错不了。

维度 1：看业务是“做事”还是“分析”

如果业务核心是处理用户的实时操作，比如下单、支付，还得保证操作准确，那就选 OLTP；如果是要从历史数据里找规律，比如用户分群、销售预测，需要复杂查询，那就选 OLAP。

举个例子：

电商的订单系统肯定是 OLTP，用户下单得实时扣库存、生成订单；
而大促后的复盘系统，要分析不同渠道、商品的销售情况，这就得用 OLAP。

怎么高效搭建系统？

借助数据集成平台，比如FineDataLink，实现可视化多源异构数据整合，通过DAG+低代码开发模式，快速消灭信息孤岛，同时将计算压力转移，降低对业务系统的压力。

维度 2：看数据是“常变”还是“基本不动”

OLTP靠行式存储、B+ 树索引、事务日志这些技术，保证写得快、数据准。

所以：

数据要实时写、写完马上查，比如订单状态，就得用 OLTP。

OLAP用列式存储、预计算这些招，让查询效率更高。

所以：

数据是历史沉淀，比如前一天的订单记录，写完基本不动，那就用 OLAP。

就像：

银行的核心交易系统，每秒几万笔转账，必须是 OLTP；
但客户画像系统，每天同步一次数据用来分析，用 OLAP 就合适。

维度 3：看谁在用这个系统

如果是客服、柜员、运营这些一线人员用，他们就做点修改用户信息、提交审批之类的操作，选 OLTP。界面就是表单加按钮，要的是快和方便；
如果是分析师、数据科学家在用，他们要写 SQL、用 BI 工具分析数据，比如看退货率和物流时效的关系，那就选 OLAP。界面得有查询编辑器和图表，方便他们来回试。

维度 4：看对性能的要求

对单次操作的延迟特别敏感，比如支付超过 1 秒用户就跑了，必须选 OLTP。它靠缓存、读写分离这些技术，把响应时间压到毫秒级；
要同时处理大量查询，比如上百个分析师同时跑报表，那就选 OLAP。它用分布式计算、列存压缩这些办法，能扛住大查询量。

三、系统怎么搭？一步一步来

搞清楚需求了，接下来就是搭系统。我分 OLTP 和 OLAP 两种情况说，都是干货，记好了。

场景 1：OLTP 系统搭建，核心是“稳、快、准”

搭 OLTP 系统，目标很明确：少花钱、扛住高频业务、数据不能丢。

（1）第一步：看业务规模选数据库

中小业务（QPS 小于 1 万）：开源的 MySQL、PostgreSQL 就行。生态成熟，支持 ACID，搞个主从复制实现读写分离，足够用了；
高并发业务（QPS 大于 10 万）：得用分布式事务数据库，比如 TiDB、OceanBase。能通过加节点扩展，支持强一致性，电商大促、金融交易就靠它们；
要求毫秒级响应：可以加个 Redis 当缓存，把商品库存这些高频访问的数据放内存里，减轻主库压力。

用过来人的经验告诉你，别一开始就上复杂的，够用就行。

（2）第二步：架构设计

（3）第三步：监控和备份

实时监控：用 Prometheus+Grafana 监控 QPS、延迟、锁等待这些指标，慢查询赶紧处理；
定期备份：全量备份加增量日志，比如 MySQL 用 Percona XtraBackup 加 Binlog，确保数据丢了能快速恢复，最好 5 分钟内；
容灾得做好：跨机房部署主备节点，比如阿里云的“三地五中心”，别因为一个机房出问题，业务就停了。

特别提醒：千万别为了方便分析就乱加索引，写操作会变慢，最后整个系统都受影响。

场景 2：OLAP 系统搭建，关键是“快、活、省”

搭 OLAP 系统，就是要用合理的成本，让复杂查询跑得顺，数据接入也方便。

（1）第一步：选引擎，看数据量和查询复杂度

（2）第二步：数据怎么进来，怎么存

批量导入：前一天的订单数据，用FineDataLink从关系库导到 Hive，或者直接用数据库的导出工具；
实时摄入：像直播带货的实时 GMV，就得用 Kafka+Flink。Kafka 先存着数据，Flink 清洗转换后写到 OLAP 数据库；
存储优化：用列式存储减少 IO，按维度分区，比如订单表按月分，按指标排序，比如用户行为表按用户 ID 排，查起来就快

（3）第三步：查询怎么优化，跑得更快

预计算结果：经常查的，比如“每日各品类销售额”，在FineDataLink中建个物化视图提前算好存着，不用每次查都重新算；
用向量化执行：现在的 OLAP 数据库，比如 ClickHouse、StarRocks，都支持把数据按列打包成向量，用 CPU 指令级优化来算处理更快；
资源分开用：用资源组或者容器化，把 BI 工具的查询和分析师的即席查询分开，别让大查询占了小查询的资源。