在当今信息爆炸的时代，每天都在获取新的信息。对于个人来说，只有通过分析这些信息，才能将其转化为知识，并做出更明智的决策。同样，全球的组织也在收集大量的数据，并通过处理这些数据来获得洞察，从而做出恰当的商业决策。与人类不同，组织有两种数据处理能力：OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）。这两种数据处理方式虽然名称相似，但它们之间存在明显的差异。本文将详细探讨这两种数据处理方式的不同之处。
OLTP，即在线事务处理系统，负责处理大量的实时事务。那么，什么是事务呢？事务是一系列完整的、彼此独立的操作过程，它们要么向数据库中插入数据，要么更新或删除数据。如果事务成功执行，即使在系统故障的情况下，事务对数据库所做的更改也会持久保存。
事务数据存储在关系数据库中，这些数据库确保事务的ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。这种数据的写入和查询速度非常快，以防止处理过程中的任何延迟。
OLTP管理事务，因为它们是日常生活中遇到的关键过程。在线交易、电子商务订单、在线酒店预订、ATM交易等都是由OLTP过程管理的。
OLTP系统处理实时事务，这些系统修改数据库中的数据，它们处理的事务遵循ACID属性，这些系统将数据存储在关系数据库中。OLTP事务的实现通常非常快，以毫秒为单位。
组织从OLTP数据库中生成的数据存储在各种数据库中。但如果不分析这些数据，它们对组织来说就毫无用处。然而，直接从OLTP数据库查询这些数据并不高效，因为数据量庞大，需要编写的查询复杂。因此，将这些数据存储在不同的数据库中，称为OLAP数据库。
OLAP，或在线分析处理数据库，以聚合形式存储来自多个OLTP数据库的数据。这些数据然后存储在数据仓库中。与传统的事务级视图不同，它提供了数据的多维视图。这意味着，如果组织想要查看聚合的销售数据，它们可以根据不同类别和子类别查看——位置（地区、国家、州）、时间（年、月、日）、客户（性别、年龄）等。这使得组织能够对数据进行高级分析，从而更深入地了解他们的产品。