OLAP和OLTP的区别

      OLAP（On-Line Analytical Processing）联机分析处理，也称为面向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。应用在数据仓库，使用对象是决策者。OLAP系统强调的是数据分析，响应速度要求没那么高。
目前市面上主流的开源OLAP引擎包含不限于：Hive、Presto、Kylin、Impala、Sparksql、Druid、等

      OLTP（On-Line Transaction Processing）联机事务处理，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)，即共享多维信息的快速分析的特征。主要应用是传统关系型数据库。OLTP系统强调的是内存效率，实时性比较高。Oracle、Redis、Hbase

按照查询类型划分，OLAP一般分为即席查询和固化查询，

    即席查询:通过手写sql完成一些临时的数据分析需求，这类sql形式多变、逻辑复杂，对查询时间没有严格要求
    固化查询：指的是一些固化下来的取数、看数需求，通过数据产品的形式提供给用户，从而提高数据分析和运营的效率。这类的sql固定模式，对响应时间有较高要求。

按照架构实现划分，主流的OLAP引擎主要有下面三点：

    MPP架构系统(Presto/Impala/SparkSQL/Drill等)。这种架构主要还是从查询引擎入手，使用分布式查询引擎，而不是使用hive+mapreduce架构，提高查询效率。
    搜索引擎架构的系统(es，solr等)，在入库时将数据转换为倒排索引，采用Scatter-Gather计算模型，牺牲了灵活性换取很好的性能，在搜索类查询上能做到亚秒级响应。但是对于扫描聚合为主的查询，随着处理数据量的增加，响应时间也会退化到分钟级。
    预计算系统（Druid/Kylin等）则在入库时对数据进行预聚合，进一步牺牲灵活性换取性能，以实现对超大数据集的秒级响应。