OLTPの概念
運用処理は、オンライン トランザクション処理 OLTP (On-Line Transaction Processing) と呼ばれます。主な目的はデータ処理です。これは、特定のビジネス向けのデータベースでの日常的な操作であり、通常は少数のレコードのクエリと変更を行います。
ユーザーは、操作の応答時間、データのセキュリティ、整合性、同時にサポートされるユーザーの数などの問題をより懸念しています。従来のリレーショナル データベース システム (RDBMS) は、データ管理の主な手段として、主に業務処理に使用されます。
OLAPの概念
分析処理はオンライン分析処理OLAP(On-Line Analytical Processing)と呼ばれ、データ分析が主な目的となります。一般に、経営上の意思決定をサポートするために、特定のトピックに関する履歴データに対して複雑な多次元分析が実行されます。データ ウェアハウスは OLAP システムの代表的な例で、主にデータ分析に使用されます。
OLTP と OLAP の比較
OLTP はオンライン トランザクション処理、OLAP はオンライン分析処理です。比較すると大きな違いが多くあります。詳細については、次の表を参照してください。
OLAP エンジンの分類
OLAPは、メモリのデータ格納形式に応じて、MOLAP（多次元OLAP）、ROLAP（リレーショナルOLAP）、HOLAP（ハイブリッドOLAP）に分けられます。
多次元配列に基づくストレージ モデルである MOLAP も OLAP の元の形式であり、データの事前計算、効率化のためのスペースの交換が特徴で、詳細データと集計データの両方がキューブに格納されます。ただし、キューブの生成には多くの時間とスペースが必要です。MOLAP は Kylin、Druid、その他のオープンソース製品を選択できます。
ROLAP はリレーショナル モデルに完全に基づいてデータを保存するため、事前計算が不要で、オンデマンドで即座にクエリを実行できます。詳細データと概要データは両方ともリレーショナル データベースのファクト テーブルに保存されます。
HOLAP、ハイブリッド モデル、詳細データは ROLAP に保存され、集計データは MOLAP に保存されます。この方法は比較的柔軟で効率的です。
オープンソースの OLAP エンジンにはいくつかの種類がありますが、Doris には運用保守コストの低さ、Mysql アクセス プロトコルとの互換性など、多くの利点があることがわかります。 -粒度の高い統計、MPP エンジン ドライバーが使用される ROLAP モードは、モデル設計を簡素化し、事前計算のコストを削減し、強力なリアルタイム コンピューティング機能を通じて優れたリアルタイム インタラクティブ エクスペリエンスをサポートします。
doris は、柔軟な多次元分析、詳細 + 集計、主キー更新を満たせる ROLAP エンジンです。