OLTP、OLAP、HTAP这三个数据库类型到底有什么区别？
干活时总有人用混，要么选不对数据库，要么用错场景，最后系统卡慢、数据不准，甚至直接影响业务运转。
今天我把这三种类型的核心要点、适用场景、实际应用都说清楚，看完就能对应自己的业务选对工具。
一、OLTP（在线事务处理）
OLTP是我们日常工作中接触最多的数据库类型。
它的主要作用，就是处理实时的业务操作，简单说就是做增删改查的实时处理。我们每天接触的电商下单、付款，银行的转账、查余额，公司的打卡考勤、客户信息录入，还有外卖的下单、接单，这些都是OLTP的典型应用。
在实际应用中，OLTP数据库的核心要求就是低延迟、高并发
我一直强调，做业务系统，速度和稳定性比什么都重要。
一个电商平台的秒杀活动，一秒钟可能有上万个下单请求，OLTP数据库必须能同时处理这些请求，而且每个请求的响应时间要控制在毫秒级，不然秒杀的时候卡一下，用户全跑了，你说亏不亏？
还有一点很关键，OLTP数据库处理的都是业务的实时数据
数据会随时更新，所以对数据的一致性要求极高。
比如转账业务，扣款和收款必须同时完成，不能出现扣了钱没到账，或者到了账没扣款的情况。
常用的OLTP数据库都是大家熟知的
像MySQL、Oracle、SQL Server，还有PostgreSQL。这些数据库技术成熟，运维简单，也是大部分企业的首选。
不过话说回来，OLTP也有明显的短板
它不适合做大量数据的分析统计。
如果直接在OLTP数据库里查近一年的销售数据，不仅查询速度极慢，还会占用数据库资源，导致正常的业务操作卡顿。这也是为什么很多企业明明有OLTP数据库，还得再配一套其他数据库的原因。
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二、OLAP（在线分析处理）
那既然OLTP管不好大量数据的分析，业务积累的海量历史数据要怎么用？总不能放着浪费吧？这就要用OLAP数据库来解决这个痛点了。
说白了，OLAP就是用来做数据的分析和统计的。
它不处理实时的业务操作，专门对接企业的数据分析需求。
财务每月做的营收报表、运营分析的年度用户行为数据、市场部统计的各区域产品销量，还有企业高层看的经营大盘数据，这些都是OLAP数据库的工作。
和OLTP相比，OLAP数据库的处理特点完全不同。
- 它一次处理的数据量极大，有百万、千万甚至亿级的。
- 处理的数据更新频率低，大多是定时从业务系统同步过来的，对实时性要求不高。
- 而且OLAP数据库的操作几乎只有查询，很少有增删改的需求，核心要求就是能快速整合海量数据，给出准确的统计分析结果。
实际上，OLAP数据库的数据源基本都来自OLTP数据库。
我们会通过数据同步工具，把OLTP里的实时业务数据，定时同步到OLAP数据库中。再做数据的清洗、整合，用来支撑BI报表、数据大屏、深度分析等工作。
常用的OLAP数据库有ClickHouse、Hive、Presto和Greenplum
它们针对大数据量的查询做了专门优化，查亿级数据的统计结果，几秒就能出来。
唯一需要注意的是，OLAP数据库对并发的要求不高，一般都是分析师、财务人员在用，不用像OLTP那样支撑上万的并发请求。
三、HTAP（混合事务/分析处理）
你工作中有没有遇到过这样的情况：
既要实时处理业务操作，又要马上做数据分析，把OLTP的数据同步到OLAP又要等时间，实时性跟不上，来回导数据还增加了运维工作量？
有没有什么办法能解决这个矛盾？
当然有，就是HTAP数据库。
简单来说，HTAP融合了OLTP和OLAP的特点。它兼顾了低延迟、高并发的交易处理能力，和大数据量的快速分析能力。
所以，它主要针对对数据实时性要求高的业务场景。
你看电商大促，既要处理上万个实时下单请求，又要实时展示大促的销售数据、订单量、客单价。用HTAP就不用一边用OLTP做交易，一边同步数据到OLAP做分析，避免了数据延迟的问题，也减少了运维人员的工作量，你说香不香？
还有金融的实时风控，用户申请贷款时，系统要实时处理申请信息，同时快速分析用户的征信、交易记录等数据，判断是否放款，只有HTAP能同时支撑这两个需求。
常用的HTAP数据库以国产为主
有TiDB、OceanBase、GaussDB这些数据库，它们在融合OLTP和OLAP能力上做了很多优化，也是现在企业的主流选择。
但HTAP也不是万能的
用过来人的经验告诉你，对于超大规模的历史数据深度分析，比如分析近三年的全量销售数据，它的效率还是不如纯OLAP数据库，因为要兼顾交易处理，数据库的部分资源会被占用。
四、自己的业务该怎么选？
其实答案很简单，选数据库要匹配自己的业务需求，适合的才是最好的。
1、业务以实时的业务操作为主，没有太高的实时分析需求
只是普通的电商订单、客户管理、进销存、打卡考勤，直接选OLTP数据库就够了。它技术成熟、运维简单、性价比高，能完美支撑这些基础业务，这也是大部分中小企业的首选。
2、业务以数据分析为主
如果需要做财务报表、用户行为分析、经营大盘监控，处理的都是历史海量数据，对实时性要求不高，那你应该引入专门的OLAP数据库，比如ClickHouse，还要建立从OLTP到OLAP的稳定数据链路。
这部分数据同步的可靠性和效率至关重要。我之所以习惯用FineDataLink这类数据集成工具，就是因为它能把数据同步这个过程自动化、产品化，减少大量开发和运维成本，让分析师能更专注于数据本身。工具体验地址我放在这里了，感兴趣的可以试试看：
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3、既要实时处理大量交易，又要做高实时性的数据分析
比如电商大促、金融实时风控、网约车的实时派单和数据监控，那HTAP数据库就是最合适的。
它可以省去数据同步的步骤，降低运维成本，还能满足交易和分析的需求，适合对数据实时性要求高的中大型企业。
4、说实话，在实际的企业架构中，大多是混合架构搭配使用。
- 就像核心的订单、客户、进销存系统用MySQL做OLTP支撑，
- 数仓和日常的BI报表用ClickHouse做OLAP分析，
- 大促和实时风控场景用TiDB做HTAP支撑这种搭配。
既能保证各业务场景的效率，又能控制成本。
小结
做数据集成和治理这么多年，我最大的感受就是，工具永远是为业务服务的。OLTP、OLAP、HTAP这三种数据库类型，只是分工不同。
很多人一开始会纠结选哪个，本质还是对自己的业务需求摸得不够透。与其花时间研究各种数据库的技术参数，不如先把业务的核心需求理清楚：
- 是做实时交易还是数据分析？
- 对数据实时性的要求有多高？
- 一次处理的数据量有多大？
把这些问题弄明白，就知道怎么选了。
