事务型处理与统计分析的区别
早期的数据库是服务于商业社会的，每次数据库读写就意味着某种交易。随着数据库的应用逐渐从商业领域扩展到无所不在，过去一系列操作必须在一个逻辑单元完成的事务，目前也不那么在意了。过去数据库操作主要是事务型的，也就是我们根据一些key，用索引去数据库里面找到一小部分数据。数据基于用户的操作进行新增和更新。操作数据库的系统往往都是交互式的，也叫在线事务处理。(online transaction processing, OLTP)
但是时代变了，数据库广泛用于数据分析，特点和之前全然不同,经常分析师需要扫描整表的某一个或几个很小的列，计算各种统计结果。假设你的表是一个交易记录，那数据分析经常会这么查。
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这些查询是和BI比较相关的，为了与刚才的OLTP做区分，管这种查询被称作在线分析处理.(online analytic processing, OLAP),可以用表格简单对比下他们的区别。
| 特点 | OLTP | OLAP |
|---|---|---|
| 读 | 每次根据key查很少数据 | 查询大量数据，算统计数字 |
| 写 | 基于用户输入,随机写,低延迟 | 批量导入，或者基于时间流 |
| 用途 | 通过应用服务用户 | 给内部决策提供分析 |
| 数据呈现方式 | 数据的最终状态 | 数据的全历史状态 |
| 数据规模 | GB 到TB | TB 到PB |
起初，关系数据库在两种场景下都挺好用的，但是后来很多公司就不在OLAP场景用关系数据库了，转而用了一个新的数据库, 数据仓库(data warehouse)
数据仓库
一个公司可能有多个OLTP的系统，服务于不同的应用和用户。往往这些系统和对应的存储服务于线上业务，所以他们对于可靠性和耗时有着非常严苛的要求。DBA也通常禁止分析员在数据库上跑些临时的分析任务，因为这些任务往往会扫描大量数据，影响线上的服务质量和数据一致性。
数据仓库则是一个独立的数据库，分析员可以在上面查询到核心数据但不影响线上的服务质量。数据仓库上面存储着一个OLTP系统数据的只读备份。数据从OLTP系统到数据仓库的过程称作ETL(Extract–Transform–Load),如图Figure 3-8
之所以维护一个单独的数据仓库，而不是让分析员直接查询线上的OLTP数据库，有一个好处是数据仓库可以针对分析员做专门的优化。事实已经证明，第二章讨论的那些索引技术，对于分析员来说没什么用。现在就来看看专门为分析员优化的数据存储引擎长什么样。
OLTP 和数据仓库的分歧
大部分的数据仓库都是关系型的，因为SQL对于分析员来说用着很爽。另外还配以各种图形化的工具，帮助分析员生成SQL，可视化结果。让他们更容易的来探索数据。 内容都很虚，没什么值钱的，列些数据工具名字，商业化的工具有Teradata, Vertica, SAP HANA, ParAccel。开源的工具有Hive, Spark SQL, Impala, Presto, Apache Tajo, and Apache Drill
分析学的数据结构, 星形和雪花形
第二章讲了各种各样的数据模型以应对不同的线上业务的需求，但是离线分析用的数据模型就种类很少了，绝大部分数据仓库的数据模型都很规范，也就是星形结构。如Figure3-9的例子是一个零售商的数据仓库。仓库的核心是一张事实表(Fact Table),例子中对应fact_salesb表,每行记录了一个事件，这个例子中每行表示一个顾客在特定时间买了某一样商品。一般来说事实表是每一个事件一行记录，这样可以给分析员最大的灵活性。但这就意味着事实表无比巨大，像沃尔玛，苹果他们都有几十PB的数据仓库，绝大部分都是这类事件数据。
事实表中的某些列对应某些属性，比如价格，而另外一些列相当于指向其他表的外键。一般来说对于一个事件，表示他的维度包括，5个W加一个H, who, when, what, why, where, how。举个例子，product表里面存储了所有商品的基础信息和id,fact_sales用外键的方式存储了在这次交易中，哪件商品被卖出去了。
很多时候连时间、日期这种字段也都是用外键的方式存储而不是直接写到事实表里面，因为日期也可能有很多属性，比如是否是节假日。这样就能让分析员方便的分析节假日和非节假日之间的区别了
星形结构顾名思义，就是在数据可视化的时候有一张事实表，事实表与若干个属性表相连，就好像星形一样。星形的一种变形是雪花形结构，当属性还有子属性的时候，比如一个商品又包含品牌，分类这些字段，这些又对应一张属性表。
一般来说数据仓库的列数都特别多，往往都有上百列，属性表也都很大，包含所有能帮助分析者的字段。例如店的大小，店内是否有面包店，上次装修是什么时候，距离最近的高速有多远。但凡可能用的上的都往里面放。
