OLTPとOLAPプレゼンテーション
オンライントランザクション処理のOLTP（オンライントランザクション処理）：データ処理は、大きく分けて2つのカテゴリに分けることができ 、 オンライン（オンライン分析処理）分析処理OLAP 。OLTPは、従来のリレーショナルあるデータベースなどの銀行取引などの主要なアプリケーション、主に基本的な、日常の取引、。OLAPデータウェアハウスシステムは、意思決定支援に焦点を当てた、洗練された分析操作をサポートし、メインアプリケーションであり、かつ直感的なクエリ結果を提供します。
OLTPの システムが同時動作を強調し、バインド変数を強調し、メモリのコマンドレートの指標を重視し、データベースのメモリ効率を重視し、
OLAPの システムは、データ分析を重視し、SQLの実行市場を重視し、ディスクI / Oを強調し、パーティションを強調しました。
OLTPとOLAPの間の比較：
また、オンライン・トランザクション処理（オンライン・トランザクション処理）として知られているOLTP、時間、非常に高いトランザクションシステムを表し、上のオンラインシステムは、一般的に小さな問題に非常に利用できるだけでなく、小さなクエリベースは、彼らのシステムを評価し、その一般的な外観2番目のトランザクションと実行SQLごとの実行回数。このようなシステムでは、トランザクションが秒あたりに処理単一データベースは、多くの場合、Selectステートメント、数千、あるいは数十秒あたり何千ものの実行量、数百、あるいは数千以上のものです。典型的なOLTPシステムなどeBayの米国事業のデータベースとして、電子商取引システム、銀行・証券は、典型的なOLTPデータベースです。
最も発生しやすいボトルネックはCPUとディスクサブシステムであるOLTPシステム。
（1）CPUのパフォーマンスのボトルネックは、多くの場合、論理的に総計算機能やプロセス、スピードが、単一のステートメントの実行が、実行時間が非常にある場合、単一の論理文は、実行回数の読み取りを乗じ、合計読み取りロジックに等しいを読みます論理読み取りのより多くの、そして、それはまた、偉大な量を引き起こす可能性があります。設計と最適化方法の方法は、単一の読み取り文ロジックを減らす、または実行のその数を減らすことです。さらに、そのようなそのようなデコード頻繁な使用のような自己定義関数などの計算機能の一部は、システム上の負荷の増加をもたらす、CPUの多くの時間を消費する、設計方法、または最適化法正しい、のように、演算処理を回避する必要がありますテーブルに結果を保存する良い方法です。
（2）OLTP環境におけるディスクサブシステムは、その運搬能力は、一般ためOLTP環境におけるそのIOPSの処理能力に依存して、物理ディスク読み取り一般的にシーケンシャルリードファイルDB、単一のブロックが、このリード読み出されます回数が非常に頻繁に。あなたの場合、頻繁にディスクサブシステムは、その大きなパフォーマンスの問題のIOPSを運ぶことができないときに発生します。
技術やB-tree索引付けテクノロジーをキャッシュするために、より一般的な方法のOLTPの設計と最適化、キャッシュは声明の多くは、それゆえ、ウェブキャッシュをディスクサブシステムからのデータを必要とせず、OLTPシステム用のOracleデータ・バッファが非常に重要である取得することを決めました。実施計画でも安定していますが、バインド変数を使用してくださいように、また、インデックスの使用は、できるだけ簡単な文では、基本的なパーティショニング技術、MVの技術を使用せずに、分散トランザクションを最小限に抑えるために、関連するテーブルを最小限にするために解析した文を減らします、並列処理とビットマップインデックス。バッチ更新は、輻輳を回避する際に高いため、並行性のため、すぐにバッチを提出します。
OLTPシステムは、非常に頻繁に非常に頻繁にシステムを提出したSQL文データの変更のブロックです。データ・ブロックについては、これまで再利用を達成するために、可変結合SQL技術として使用して、SQLのために、メモリに格納されたデータブロックのうち、可能な限り、それによって大幅に向上、物理I / Oと繰り返しSQLの解析を減少させるべきですデータベースのパフォーマンス。
変数は、ここでのパフォーマンスに影響を与えるの結合に加えて、ホット速い（ホット・ブロック）があるかもしれません。ブロックは、同時に複数のユーザに読み取られると、Oracleは、一貫性を維持するために、ユーザによってラッチシリアライゼーションオペレーションを使用することが必要です。ユーザーは、ラッチを取得すると、他のユーザーはより明白にするために待っている、ユーザーより多くのデータブロックを得るために待つことができます。これは速い熱の問題です。そのような熱は、エンドブロックをロールバックすることができる、高速のデータブロックであってもよいです。データ・ブロック・インデックスは、ロールバック・データ・ブロックの再分布データの目的を達成するための転置インデックスを作成することを検討している場合、当該データブロックの場合は、通常、データベース内のデータの不均一な分布につながる、いくつかを追加するために、より適切なものとすることができますこの競合を避けるためにロールバックします。
また、オンライン分析処理（オンライン分析処理）として知られているOLAP、システムは、時々 、私たちは、データウェアハウスと呼んでいるもの、DSSの意思決定支援システムと呼ばれます。このようなシステムでは、文の実行時間が非常に長くなる可能性があるため、データは非常に読み、評価基準のステートメントを達していません。したがって、このようなシステムでは、標準の評価は、多くの場合、MB / sが到達することができますどのくらいのトラフィックなど、ディスクサブシステムのスループット（帯域幅）、です。
ディスクサブシステムのスループットは、多くの場合、この時点では、ディスクの数に依存し、キャッシュ実質的に影響、読まれている基本的にDBファイルを読み出し/書き込みダイレクトパスを読んで散在するデータベースのタイプです。このような光ファイバインターフェイスの4Gbなどのディスクより大きな帯域幅の数を使用し、よりすべきです。
OLAPシステムでは、多くの場合、パーティショニング、パラレル技術を使用して。
データベース負荷がパーティションの交換の方法によって達成することができるようなパーティショニング技術OLAPシステムの重要性は、主に、データベースの管理に反映され、バックアップがパーティションテーブルスペースをバックアップすることによって達成することができ、データは、パフォーマンス上のパーティションとして、パーティションを削除することによって削除することができそれはテーブルの多数を走査することができるという効果は、高速（走査単一パーティション）となります。パーティションが結合平行場合はさらに、テーブル全体が走査されるようにしてもよいすぐになります。要するに、ゾーニングの主な機能は、管理を容易にすることである、それは絶対にクエリのパフォーマンスを向上させるために保証するものではありません、時にはパーティションが時々低性能の改善を、もたらすでしょう。
走査しながらマルチノードRACと組み合わせたOracle 10gのパーティションと並列技術に加えて、そのような全表スキャンとして、タスクにも非常に良い選択と等しくノードRACの複数の割り当てアップ。
OLAPシステムでは、システム全体の実行が小さいため、実行時間分析のための時間が、それは無視することができ、結合（BIND）変数の使用を必要としない、との計画が表示され、実行のミスを避けることができます。しかし、OLAPは、ビットマップ索引を広範囲に使用することが、マテリアライズド・ビューをすることができ、大規模な業務のために、限り速度を最適化しようと、可能な限り、意図的に実行速度を遅くするためにも、早くOLTP要件を提出する必要はありません。
本当の目的は、システムは通常、多数の同時ユーザー、ユーザーの要求は非常に集中、そのような特徴を持っており、これらのSQL要求のほとんどは再利用することができ、OLTPシステムに変数をバインドすることです。
データベースレポートにジョブを実行する時間のほとんどOLAPシステムのために、重合は、この時点で、モードはALL_ROWSを最適化するように設定されている、ことによって、そのような基として、本質的にSQL型操作を行う適切です。より多くのマルチサイトページング操作クラスのデータベースのいくつかのために、設定FIRST_ROWSが良いだろう。しかし、時にはOLAPシステムのため、我々はページングのケースを持って、我々は、各ヒントにSQLを使用して検討することができます。以下のような：
表Aから選択A * ;.
セパレート設計と最適化は、
盲目的に引き継ぐためにOLAP技術を使用していない、そのような可用性の高いOLTP環境のように、デザインに特別な注意を払います。
パーティショニングは、仮定は、他の条件は、その後、ローカル索引場合、インデックスはスキャンの複数を有するであろう場所を使用として広く使用分割キーワードフィールドではなく、性能がより低くなります。グローバルインデックス場合、つまり彼らは、パーティションを失いました。
実際の生活の中などの主要なタスクの完了は、書籍の翻訳は、あなたは一人一人が異なる章を翻訳し、複数の人を手配することができた場合にのみ、パラレル技術は、あまりにも、一般的に使用され、これは、翻訳速度を向上させることができます。唯一の本を翻訳するだけでなく、異なる人々に異なるラインの翻訳、そして組み合わせを割り当てることならば時間の作業の分布で、人はおそらく翻訳を終えていたので、必要はありません。
OLTP環境で使用する場合はビットマップインデックスは、同じであり、ブロックし、デッドロックが発生する可能性があります。そのユニークな特性のため、OLAPの検索をスピードアップするためしかし、OLAP環境では、それであってもよいです。MV等のトリガー、を含む、本質的に同じである、頻繁にDML OLTPシステム上で、それもライブラリ・キャッシュを待って、ボトルネックになりやすい、とOLAP環境では、それが適切なの使用ためであると検索をスピードアップすることがあります。
OLAPシステムでは、メモリは部屋に最適化することができ、非常に小さく、CPUの処理速度とディスクの増加I / O速度は、データベースのパフォーマンスを向上させるための最も直接的な方法であり、当然のことながら、これはまた、システムコストの増加を意味します。
これらの少し速くデータの再利用にもキャッシュされたので、たとえば、私たちはデータ集約処理の何百万あるいは数千億、このようなデータの膨大な量を除去したい、メモリの動作上のすべてのは、必要な困難なだけでなく、ではありません本当の意味ありませんが、それはまた、物理的なI / Oがかなりある引き起こす可能性があります。したがって、このようなシステムは、多くの場合、上記のディスクI / Oのボトルネックです。
OLAPシステムでは、SQLの最適化は、大量のデータであるため、差額のパフォーマンスポイントの全表スキャンやインデックス操作を行うことは非常に大きいことが重要です。
他の
データベースのテンプレートを構築する過程でから選択するOracle 10gの以前のバージョンは持っている：
データウェアハウス（データウェアハウス）
汎用（汎用、汎用の）
新しいデータベースの
トランザクション処理（トランザクション処理）
データベースの構築プロセスにおけるOracleバージョン11gのテンプレートの選択肢は以下のとおりです。
汎用のトランザクション処理や
カスタムデータベース
データウェアハウス
これらのテンプレートの個人的な理解は、以下のとおりです。
オンライン分析処理（OLAP、オンライン分析処理 ）、 データボリューム、以下DML。データ・ウェアハウスのテンプレート
オンライントランザクション処理（OLTP、オンライントランザクション処理 ）、 少ないデータ、頻繁にDML、並列トランザクション処理とよりますが、一般的に短いです。汎用またはトランザクション・テンプレートの使用。
意思決定支援システム（DDS、意思決定支援システム）、典型的な動作は、全表スキャン、長い問い合わせ、長いトランザクションが、排他的に小さな、多くの場合、取引システムの庶務の数です。