1、适用人员不同：OLTP主要供基层人员使用，进行一线业务操作。
2、OLAP则是探索并挖掘数据价值，作为企业高层进行决策的参考。
3、2、面向内容不同：OLTP面向应用，OLAP面向主题；4、数据特点不同：OLTP的数据特点是当前的、最新的、细节的, 二维的、分立的；而OLTP则是历史的, 聚集的, 多维的，集成的, 统一的；5、存取能力不同：OLTP可以读/写数十条记录，而OLAP则可以读上百万条记录；6、工作事件的复杂度不同：OLTP执行的是简单的事务，而OLAP执行的是复杂任务；7、可承载用户数量不同：OLTP的可承载用户数量为上千个，而OLAP则是上百万个；8、DB大小不同：OLTP的DB 大小为100GB，而OLAP则可以达到100TB；9、执行时间要求不同：OLTP具有实时性，OLAP对时间的要求不严格。
(资料图)
4、扩展资料：OLTP与OLAP的实际应用OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。
5、它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。
6、维是人们观察数据的特定角度。
7、例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。
8、这里的时间、地区和产品就是维。
9、这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。
10、多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。
11、应用OLTP，就必须重新定义OLTP在企业信息化体系结构中的地位。
12、OLTP不再只是一套能处理订单的老式应用程序。
13、对典型的OLTP系统处理的大规模数据流更新进行同时分析，这种情况很罕见，因为一般认为这不是OLTP的目的。
14、数据仓库更新固有的延迟阻碍着对最新数据的近实时分析。
15、组织如果要对于数据的变化迅速作出反应，IT部门就必须让OLTP产生比以往更大的作用。
16、参考资料来源：百度百科-OLTP参考资料来源：百度百科-联机分析处理。
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