OLTP、OLAP与全文搜索的存储设计对比

OLTP、OLAP与全文搜索的数据存储与查询设计

数据密集型应用系统的核心挑战之一是为不同负载类型选择合适的数据存储与查询方案。OLTP（联机事务处理）、OLAP（联机分析处理）和全文搜索是三类典型场景，其设计目标、存储引擎和查询模式存在显著差异。

OLTP系统：高并发事务处理

OLTP系统面向短时、高并发的事务操作（如订单处理、账户扣款），需满足ACID特性。其存储设计通常采用行式结构，索引优化以点查询为主。

存储引擎示例
B+树是OLTP数据库的常见索引结构，支持快速的点查询和范围扫描。以下是一个简化的B+树插入操作伪代码：

class BPlusTree:
    def insert(self, key, value):
        leaf = self._find_leaf(key)
        leaf.insert(key, value)
        if leaf.is_overfull():
            self._split(leaf)

查询模式
OLTP查询通常简单且高度参数化，例如：

SELECT account_balance FROM accounts WHERE account_id = 1001;

OLAP系统：大规模数据分析

OLAP系统面向复杂分析查询（如报表生成、数据挖掘），强调高吞吐而非低延迟。列式存储（如Parquet、ORC）是主流选择，通过压缩和向量化提升扫描效率。

列式存储优势

• 压缩率高：同一列的数据类型一致，适合运行长度编码（RLE）等算法。
• 向量化处理：批量处理列数据，减少CPU缓存失效。

查询示例
典型的OLAP查询涉及多表聚合：

SELECT region, SUM(sales) 
FROM orders 
WHERE year = 2023 
GROUP BY region;

全文搜索：倒排索引与相关性排序

全文搜索需支持模糊匹配和相关性排序，倒排索引（Inverted Index）是其