OLTP（在线事务处理）和 OLAP（在线分析处理）是 SQL 中两种不同的数据库使用模式，每种模式都针对不同的任务进行了优化。 OLTP 系统处理大量修改数据的短事务，例如插入或更新记录。 这些系统专为操作任务而设计，例如处理订单、更新客户信息或管理库存。 另一方面，OLAP 系统侧重于分析大型数据集以支持业务决策，使用聚合和总结历史数据的复杂查询。 关键区别在于它们的用途：OLTP 管理日常运营，而 OLAP 支持数据探索和报告。
OLTP 数据库优先考虑速度、一致性和并发性。 它们使用规范化的模式来最大限度地减少冗余并确保频繁写入期间的数据完整性。 例如，电子商务平台的 OLTP 数据库可能包含 orders、customers 和 products 表，以及诸如插入新订单或扣除库存之类的事务。 这些系统依赖于 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性来维护可靠性。 OLTP 中的索引通常针对快速查找进行优化（例如，主键上的 B 树索引）。 但是，由于规范化和连接多个表的开销，复杂的分析查询（例如，“年度销售趋势”）在这里的性能会很差。
OLAP 数据库专为读取繁重的工作负载而构建。 它们使用非规范化的模式（如星型或雪花型模式）来降低查询复杂性并加速聚合。 例如，销售分析系统可能会将数据存储在连接到维度表（如 time、product 和 region）的中心 sales_fact 表中。 OLAP 查询通常涉及分组、过滤和计算（例如，“上个季度每个地区的平均收入”）。 为了优化这一点，OLAP 系统使用列式存储（按列而不是按行存储数据），从而提高压缩率并加快特定列的扫描速度。 它们还采用物化视图或位图索引等技术。 数据通常通过 ETL（提取、转换、加载）流程从 OLTP 系统加载，将原始事务数据转换为可用于分析的格式。
在实践中，OLTP 和 OLAP 通常共存。 例如，一家电子商务公司可能使用 OLTP 数据库来处理订单，并使用 OLAP 系统来分析销售趋势。 使用 OLTP 的开发人员专注于事务效率、索引编制和避免锁定，而 OLAP 工作涉及优化查询性能和管理大型数据集。 了解这些差异有助于选择正确的工具——例如，使用 PostgreSQL 进行 OLTP，使用 ClickHouse 等列式数据库进行 OLAP。