在數據庫查詢中，存在兩種典型的查詢場景，一種是OLTP ，On-Line Transaction Processing，一種是 On-Line Analytical Processing，分別對應聯機事物處理和聯機查詢分析兩種不同類型。這兩種查詢類型的區分，對於基於數據庫優化和調整有很大的差異，而OLTP和OLAP往往會混合在一起，做爲一個整體呈現在用戶的面前，因此在實際的系統優化過程中，必須採用“庖丁解牛”的方式進行深入的解剖，明白要理，才能展開相應的優化，提升數據庫查詢效率。
UEP做爲公司系統設備管理的基礎平臺，常期致力於性能數據查詢優化，主要解決管理系統設備上報性能數據的查詢和分析功能，隨着管理設備數量增加，必然會導致整體數據量的增加，對於性能數據查詢效率帶來較大的影響。
在UEP性能模塊設計和實現過程中，對於OLTP和OLAP其實並沒有做嚴格區分，通常會採用相同的方法進行處理，但是從數據庫層面看，這些查詢特點是不同的，此處就使用無線產品設備舉例說明各自的典型場景。
OLTP典型場景：查詢指定位置的一個小區計數器或者指標
該場景下，提交到數據庫請求特點是小而精，這種特點的查詢效率提升，重點需要考慮SQL語句解析時間、索引策略、數據庫物理讀取、存儲設備IOPS。
SQL語句解析時間：使用數據庫緩存中的信息進行軟解析，而不是每次查詢時進行硬解析，儘量採用能夠讓數據庫SQL重用的SQL寫法；
索引策略：數據庫索引的有效性和健康狀態，需要關注數據庫索引的效率，絕對要避免數據庫全表掃描操作，保持數據庫索引B+數平衡；
數據庫物理讀取：消除數據庫的物理讀取，對於磁盤物理讀取，通常速度都會非常慢，數據庫對於熱點數據都會進行緩存，如果在緩存中的數據，會直接走邏輯讀，整體執行速度會快很多；
存儲設備IOPS：對於硬件和整個文件系統來看，這樣的小讀取次數會非常多，整個文件系統和硬件需要按照高IOPS的方式進行設計。
OLAP典型場景：查詢當前系統全網所有小區計數器或者指標
該場景下，提交到數據庫請求特點是大而少，此類查詢往往對應對於全網質量監控和評估，發起次數不會很頻繁，但是每一個查詢請求，都會對於數據庫帶來不小壓力。這種查詢效率提升，重點需要考慮數據存儲方式、數據讀取方式、數據庫物理讀取、存儲設備和文件系統TPS。
數據存儲方式：數據儲存方式，要儘量按照訪問獲取需要的數據範圍來進行數據的邏輯和物理儲存，把無關的數據分離開，比如，通過數據庫提供的表空間、表、分區等技術做好數據存儲規劃，便於數據庫高速讀取；
數據讀取方式：結合數據的存儲特點，確定相應的訪問方式，在這種場景下，索引掃描可能已經不是最高效的訪問方式，可以考慮全表掃描、並行執行等方式來加快速度的讀取速度，同時需要關注數據庫參數配置，以最大努力的方式，進行數據讀取，同時儘量一次性的多讀取數據，減少數據庫總的讀取次數。
存儲設備和文件系統TPS：此種場景發起的數據庫請求不是太頻繁，系統在加大每次IO讀取的數據量後，會導致系統IO總量增加，也就是要求系統TPS能力比較強，在指定時間內導致最大的數據讀取量，該數據量爲每秒IO次數*每次讀取數據量，這個值越大，執行的速度就會越快。從磁盤讀取原理看，如果參與這個讀取的磁盤數量越多，那麼TPS的能力就必定更強。但是在實際的存儲系統和文件系統中，要完全清除參與的磁盤數量已經不太可能，磁盤陣列系統的RAID方式、磁盤陣列系統自身的文件存儲和優化方式、操作系統多路軟件設計和LVM卷管理策略、操作系統文件系統的存儲和優化都會相互疊加。因此，一個唯一可能的方式時，按照相關的原理介紹，進行相關的配置操作，想象存儲系統可能的執行方式，構造一種可以滿足該場景的配置方式，提交到實際系統中進行測試，根據測試效果進行相應的持續改進。
OLAP和OLTP混合場景：查詢當前指定一個分組下面所有小區計數器或者指標
該場景下介於OLATP和OLTP的混合型場景，即類似於OLTP，也類似與OLAP系統，因此此種場景必須按照具體的網絡中小區數量、分組中小區數量做對比分析，可能會採用結合上述2種方式的優化策略進行優化。
通過上述分析，筆者認爲OLTP和OLAP在實際的數據庫系統，比如運營商設備性能數據查詢系統中都會有典型的應用場景，因此對於這些應用場景，在考慮對於用戶透明的基礎上，比如採用不同的優化策略和方式進行優化，這樣才能更好的利用好數據庫系統，採用大一統的模式進行優化，往往會導致顧此失彼的局面，使整體系統優化陷入誤區。