1. OLAP与OLTP的区别？

OLTP(Online transaction processing):在线/联机事务处理。典型的OLTP类操作都比较简单，主要是对数据库中的数据进行增删改查，操作主体一般是产品的用户。

OLAP(Online analytical processing):指联机分析处理。通过分析数据库中的数据来得出一些结论性的东西。比如给老总们看的报表，用于进行市场开拓的用户行为统计，不同维度的汇总分析结果等等。操作主体一般是运营、销售和市场等团队人员。

单次OLTP处理的数据量比较小，所涉及的表非常有限，一般仅一两张表。而OLAP是为了从大量的数据中找出某种规律性的东西，经常用到count()、sum()和avg()等聚合方法，用于了解现状并为将来的计划/决策提供数据支撑，所以对多张表的数据进行连接汇总非常普遍。

为了表示跟OLTP的数据库（database）在数据量和复杂度上的不同，一般称OLAP的操作对象为数据仓库（data warehouse），简称数仓。数据库仓库中的数据，往往来源于多个数据库，以及相应的业务日志。

2. MySQL等OLTP数据库能处理OLAP业务吗？

MySQL一般作为OLTP数据库使用，也能执行一些OLAP操作，但这不是MySQL擅长的领域。虽然OLTP和OLAP都是通过SQL来执行，但SQL语句只是描述了我想要什么，而并没有说明应该怎么做（不考虑hint等），即确定最优的执行计划。由于OLTP操作比较简单，所涉及的表也少，因此不需要相应的数据库具有强大的执行优化能力，比如说MySQL在查询优化这块就比较弱，但这其实没有给它的大规模普及使用造成多大伤害。

当然，MySQL也在快速进步，尤其是最新的8.0版本，在查询优化模块添加了很多众望所归的功能特性，包括窗口函数，通用表达式和更强大的Join能力等。

而OLAP类操作不一样，没有强大的执行计划产生和优化能力，执行这类操作肯定不会有多高的效率，甚至会寸步难行。当然，如果总数据量较小，SQL也相对简单，那MySQL也是能够应付的。在MySQL高可用实例的从库做些报表类查询也有不少案例。

3. OLAP的查询跟OLTP查询具体有那些不一样？

OLTP查询一般仅涉及单表，点查为主，返回的是记录本身或该记录的多个列。即使是范围查询，基本上也会通过limit来限制返回的记录数。

而OLAP则不同，表中单条记录本身并不是查询所关心的，比较典型的特点包括有聚合类算子、涉及多表Join。这些操作都非常耗计算资源，而且数据仓库相比数据库在数据量上大很多，因此，OLAP类查询经常表现为cpu-bound而不是io-bound。

OLTP和OLAP发展到现在已经比较成熟，业界也有些公认的benchmark来进行性能评估。对于OLTP来说，有sysbench和tpcc测试套件，对于OLAP来说，有tpch和tpcds 2种。

4. 是否有可能将OLAP和OLTP统一起来？

    目前有个趋势是将OLTP和OLAP相融合，在同一个系统中同时提供TP和AP 2种服务，即HTAP产品，国内的数据库创业公司PingCAP的TiDB即是其中的佼佼者。

但由于两者服务类型相差甚大，完全融合是很难的，如何解决AP业务对要求更高实时性和稳定性的TP业务带来影响，如何同时提供2种服务且2种服务与业界其他系统相比具备足够竞争力，这些都是很大的挑战。

在目前的HTAP系统中，一般通过存储层的数据多副本来进行针对AP和TP业务的不同方式的优化，使用多个副本来以行存方式更好满足TP业务，通过增加一个副本来以列存方式为AP业务提供服务。

在存储系统上，配置独立的计算/查询系统，分别满足TP和AP不同的要求。比如TP系统很重要的一个特点就是事务的ACID，而AP系统更加关心分布式并行查询能力。

5. 数仓有哪些基础知识和概念？

OLAP的查询语句比OLTP更复杂，显然是因为两则操作的数据集和目的都是不一样的。数据库模型是2维的关系-实体模型。而数仓则是多维立方体模型。

02 说说数仓中数据的前世今生？

1. 数仓中的数据从何而来？

OLAP对应的数据载体叫做数据仓库，因为它不是数据的生产者，其中的数据都是从其他地方搬运过来的，而搬运和清洗的过程就是ETL流程（Extract-Transform-Load，即数据抽取、转换和加载）。

这些数据归纳起来大体有3种：

• 结构化数据：一般来自于数据库，比如MySQL等关系型数据库的表中保存的记录（rows）。即承担OLTP功能的数据载体。这类数据最好处理，因为数据表达方式作为规范，约束性最好；

• 半结构化数据：该部分数据来源较多，包括用户行为日志（如app的页面访问记录）、平台或管理服务日志（tomcat、mysql等服务日志）等等，也包括存储于MongoDB等NoSQL数据库中的记录（Docs等）。这些数据一般以Json或XML等形式存在，在ETL时难度较大。

• 非结构化数据：包括图片、音频、视频和网页等，这些数据非常复杂，信息量也很大，一般不会直接抽取出来直接保存到数仓中，而是记录他们的元数据信息（metadata），举图片为例，可能保存该图片的产生时间、格式、大小等等，至于图片本身，一般通过url链接保存在对象或文件存储系统中。

2. 数仓的作用有哪些？

• 进行交互式/即席查询（ad-hoc）；

• 用于报表类查询（BI Reporting）；

• 进行数据分析类查询（Data Analytics）；

• 用于数据挖掘类查询（Data Mining）；

3. 数据在数仓中是如何组织的？

数仓中数据的存在方式跟数仓索要发挥的作用息息相关，即该数仓要承载什么样的业务模型。

基于业务模型设计对应的数据仓库的数据模型，进而针对性实现不同的ETL操作将外部数据经过不同程度的过滤、聚合等处理之后引入到数仓之中。

4. 什么是多维数据模型？

上图为一个采用简单星型模型组织起来的多维数据模型，用来存储商品销售情况。在这张图中的6个表又可分为2种类型，分别是最中间的事实表，和围绕其展开的维度表。

事实表（Fact Table）用来记录具体事件，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情。事实表是主干，简明扼要得介绍一个事实。例子中就通过一条事实表记录说明了某个地方（地域ID）的某人（用户ID）在某个时间（时间ID）通过某种方式（支付ID）买了某产品（产品ID）。

维度表（Dimension Table ）是依赖事实表而存在的，每个维度表都是对事实表中的每个列/字段进行展开描述。

比如事实表中的用户ID，就可以进一步展开成一张维度表，记录该用户ID实体的用户名、联系信息、地址信息、年龄、性别和注册方式等等；

一般来说，对于数仓，事实表的增删改操作相比维度表更为频繁，模型建立后，维度表中的数据保持相对稳定。

通过事实表和维度表组织起来的数仓多维数据模型，相比原本分散在数据库等各处的数据，能够有更有目的更高效的查询效率，比如可以查询汇总地域维度中某个省的商品销售情况，也可以通过时间维度分析每个季度的某类商品销售趋势。将多个维度表跟事实表进行不同程度的连接，可以展开得到各种各样的分析结果，满足商品运营等数据使用者的不同需求。

7.数据立方体及其常见操作

数据立方体（Data Cube）在进行OLAP查询时，基于数据立方体的多维分析操作包括：

钻取（Drill-down）：是往更细粒度深挖。从上一个层次到下一层，即深入该层内部。比如书籍中可以分计算机、数理化、文史地等。

上卷（Roll-up）：与钻取往深度挖相反，即从细粒度数据向上层聚合，如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据。上面的钻取和上卷通过摊薄和加厚来改变维度的粒度。

而切片和切块相似，是对维度进行筛选，获取其中一部分相同的样本。

切片（Slice）：选择维中特定的值进行分析，比如只选择电子产品的销售数据，或浙江一个省粒度进行分析。

切块（Dice）：选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析，比如选择2010年第一季度到2010年第二季度的销售数据。与切片不同的是，切块的粒度更大，会选择一个维度中某个区间或范围的值，而不仅仅是某个值。

旋转（Pivot）：维的位置的互换，就像是二维表的行列转换。旋转并未减少或增加要分析的样本。而是根据不同的目的，改变了分析的角度。