联机事务处理与决策支持

核心提示：许多应用程序属于数据库应用程序的两种主要类型：联机事务处理 (OLTP):联机事务处理 (OLTP)为在机构的全部业务事务发生时进行记录而设计的数据处理系统，OLTP 系统的特征是许多并发用户动态地添加和修改数据，联机事务处理与决策支持， 决策支持 :决策支持为支持发现业务趋势所需的复杂分析而设计的系统，从这些系统检索

许多应用程序属于数据库应用程序的两种主要类型：

联机事务处理 (OLTP):联机事务处理 (OLTP)为在机构的全部业务事务发生时进行记录而设计的数据处理系统。OLTP 系统的特征是许多并发用户动态地添加和修改数据。

决策支持 :决策支持为支持发现业务趋势所需的复杂分析而设计的系统。从这些系统检索的信息使管理者得以根据对业务趋势的及时准确的分析作出经营决策。

这两种应用程序类型的特征对数据库的设计考虑事项有很大的影响。

联机事务处理

联机事务处理数据库应用程序最适合于管理变化的数据，通常，这种应用程序有大量的用户同时执行更改实时数据的事务。尽管用户对数据的单个请求一般只引用少量记录，但是，这些请求有许多是同时发生的。这些类型的数据库的常见例子是航空订票系统和银行事务系统。在这种类型的应用程序中，主要关心的是并发性和原子性。

数据库系统中的并发性控制确保两个用户不能更改同一数据，或者一个用户不能在另一个用户对数据操作完成之前对其进行更改。例如，如果您正在与一位航空订票代理联系预订某航班上最后一个可用座位，该代理开始用您的姓名进行座位的预订处理，这时，其他代理应该不能再告诉其他乘客还可以预订该座位。

原子性确保事务中包括的所有步骤都作为一个组成功地完成。如果一个步骤失败，则不应完成其它步骤。例如，某个银行事务可能包括两个步骤：从您的支票帐户中取出资金，然后将其放入您的存款帐户中。如果从您的支票帐户中成功地移走了资金，就需要确保将该资金放入您的存款帐户中或重新放回到您的支票帐户中。

联机事务处理设计注意事项

事务处理系统数据库应设计为支持：

很好的数据放置。

对于 OLTP 系统，输入/输出瓶颈是一个尤为关心的问题，原因在于修改整个数据库中数据的用户很多。确定数据的可能访问模式，并将经常访问的数据放在一起。在此过程中，可辅以文件组和 RAID（独立磁盘冗余阵列）系统。

缩短事务以将长期锁减至最少，提高并发性。

在事务期间，避免用户交互。无论何时，只要有可能，就通过执行单个存储过程来处理整个事务。在事务内对表的引用顺序可能会影响并发性。将对经常访问的表的引用置于事务的末尾，以便将控制锁的持续时间减至最短。

联机备份。

OLTP 系统通常的特征是连续操作（一天 24 小时，一周 7 天），为达到此目的，停工时间要保持绝对最短。尽管 Microsoft SQL Server 2000 可以在数据库正在使用时对其进行备份，但是应将备份过程安排在活动不频繁时进行，以使对用户的影响减至最小。

数据库的高度规范化。

尽可能减少冗余信息以提高更新的速度，从而提高并发性。减少数据还可以提高备份的速度，因为只需要备份更少的数据。

很少或没有历史或聚合数据。

可以将很少引用的数据归档到单独的数据库中，或者从经常更新的表中移出，并置于仅含历史数据的表中。这将保持表尽可能地小，从而缩短备份时间，改善查询性能。

小心使用索引。

每次添加或修改行时，必须更新索引。若要避免对经常更新的表进行过多的索引，索引范围应保持较窄。请用索引优化向导设计索引。

OLTP 系统需要最佳的硬件配置以处理较大并发用户数目和快速响应时间。

决策支持

决策支持数据库应用程序最适合于不更改数据的数据查询。例如，公司可以定期地按日期、销售地区或产品汇总其销售数据，并将该信息存储在单独的数据库中以供高级管理人员进行分析。若要作出业务决策，用户必须能够根据各种准则，通过查询数据快速地确定销售趋势。然而，他们不必更改这些数据。决策支持数据库中的表建立了大量索引，原始数据通常要进行预处理，并对其进行组织以支持将要使用的各种类型的查询。因为用户并不更改数据，并发性和原子性问题不必考虑；数据仅定期更改，在非工作时间和低流量时间对数据库进行大容量更新。

决策支持设计注意事项

决策支持系统数据库应设计成可以支持：

大量索引。

决策支持系统只需要很少的更新，但数据量很大。可使用大量索引提高查询性能。

数据库的非规范化。

引入预聚合或汇总数据以满足常见的查询要求，缩短查询响应时间。

使用星型架构或雪花架构来组织数据库内的数据。