并且我们知道它们都处理数据

[ujjal22]

OLAP系统的特点
OLAP 系统的组成部分是其复杂性和以分析为中心的数据模型。

多维数据结构：将数据组织成立方体，允许跨维度（例如时间、地理位置或产品类别）快速灵活地探索。
复杂查询：运行通常跨越大型数据集的复杂查询。使用多维数据结构编译这些复杂的查询既高效又简单。
历史数据分析：该技术结合当前和历史数据来生成见解。时间是OLAP立方体中的公共轴，因此遍历时间来获取历史数据很简单。
支持商业智能：驱动仪表板、 OLS 报告和预测分析。
OLAP 系统示例
OLAP 系统倾向于关注数据可用性。它们将成为数据仓库、仪表板 秘鲁电话数据 和分析工具之类的东西。

数据仓库：用于聚合来自多个源（通常包括 OLTP 系统）的数据的集中存储库。它们支持对大型数据集进行高效查询和分析。
商业智能仪表板：提供绩效指标的可视化分析。通过将OLAP与强大的可视化工具相结合，我们可以快速直观地了解业务绩效。
销售分析工具：帮助预测趋势并评估盈利能力。
了解 SQL 对于 OLAP 系统中的有效数据分析非常重要。我推荐诸如Analyzing Business Data in SQL 之类的课程，它们提供了查询复杂数据集的基本知识。

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OLTP 与 OLAP：差异
到目前为止，我们已经定义了 OLAP 和 OLTP，，但是它们到底有什么不同呢？本节将介绍它们之间的主要区别。

目的和用途
如前所述，OLTP系统经过优化可以处理实时操作任务，例如订购、库存更新和客户管理。它们专为高速处理而构建，可处理大量短期在线交易。常见示例包括销售点 (POS) 系统、资金转账银行应用程序和 CRM（客户关系管理）系统。

OLAP 系统专为复杂的数据分析和决策支持而设计。它们汇总和处理历史数据和多维数据，帮助组织识别模式、趋势和见解。典型的例子是数据仓库、商业智能仪表板以及用于预测、分析销售业绩和评估市场趋势的预测分析工具。

为了使商业智能发挥作用，评估不同的BI 和分析平台以选择最适合您的 OLAP 系统的平台非常重要。