OLTP（联机事务处理）和 OLAP（联机分析处理）是设计和使用关系数据库的两种截然不同的方法，每种方法都针对不同类型的工作负载进行了优化。 OLTP 系统旨在处理频繁的、生命周期短的事务，这些事务涉及实时插入、更新或删除少量数据。 这些系统优先考虑日常运营的速度、准确性和并发性，例如处理订单或更新库存。 另一方面，OLAP 系统专为分析大量历史数据的复杂查询而设计，以识别趋势或生成报告。 它们侧重于读取繁重的操作，并聚合来自多个来源的数据以支持决策。
OLTP 和 OLAP 数据库之间的结构差异反映了它们的用途。 OLTP 数据库通常使用规范化的模式来最小化冗余并确保数据一致性。 例如，客户订单系统可能会将数据拆分为 Orders、Products 和 Customers 等表，这些表通过外键链接以避免重复。 这种设计允许高效的写入，但会使连接许多表的分析查询变得复杂。 OLAP 数据库通常使用非规范化的模式，如星型或雪花型模式，其中中心事实表（例如，Sales）连接到维度表（例如，Time、Product、Location）。 这种结构简化了跨维度的查询，并加快了聚合速度，例如按地区计算季度销售额。 OLAP 系统也可以使用列式存储，从而优化分析工作负载的读取性能。
示例说明了这些差异。 OLTP 系统可能会为银行应用程序每秒处理数千个事务，确保对帐户余额进行原子更新，同时强制执行 ACID 合规性。 相比之下，OLAP 系统可以处理诸如“2023 年第三季度每个产品类别的平均收入是多少？”之类的查询，方法是扫描多年销售数据的数百万行。 像 PostgreSQL 这样的工具可以支持这两种工作负载，但 OLAP 通常涉及从多个 OLTP 来源整合数据的数据仓库（例如，Amazon Redshift）。 使用 OLTP 的开发人员专注于事务隔离和索引以实现快速 CRUD 操作，而 OLAP 工作涉及通过分区、物化视图或预计算聚合来优化查询性能。 了解这些区别有助于为给定的用例选择正确的方法。