操作型数据处理（基础）
操作型数据处理主要完成数据的收集、整理、存储、查询和增删改操作等，主要由一般工作人员和基层管理人员完成。
联机事务处理系统（OLTP，典型）主要功能是对事务进行处理，其性能指标主要是事务处理效率、事务吞吐率，即每个事务处理的时间越快越好（单位时间内能完成的事务数量越多越好）。【强调：事务、关系】
数据库管理系统（DBMS）是联机事务处理系统的主要组成部分。
数据库管理系统主要用于对数据进行有效的存储、管理和存取，其通过流程化存取及缓存机制等，将数据存储到数据库中，最后将数据落地到磁盘。
事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。
在关系型数据库中，一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或者整个程序。事务和程序是两个概念，一个程序中可以包含多个事务。
数据库管理系统采用日志、备份等恢复技术和并发控制技术来保证事务的原子性（atomictiy）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持续性（durability）【ACID特性】。
在关系型数据库中，采用索引技术来快速定位数据；采用并行技术提高处理能力和系统的扩展性；采用*技术提高并发度，部分关系型数据库DSC集群还引入了闩*，允许多个用户同时使用数据库及系统资源，提高了事务的吞吐量；
在关系型数据库中，采用关系规范化理论，每张表按规范一般需要达到第三范式或BC范式，消除表中属性间的部分依赖和传递依赖，各属性只依赖于主码，希望能消除数据冗余，缩短事务处理时间。
相比OLAP而言，OLTP中的事务一般都是短事务，存取数据量较少，所需处理时间较短。
分析型数据处理（基础）
分析型数据处理是对数据的再加工，往往要访问大量的历史数据，进行复杂的统计分析，从中获取信息，因此也称为信息型处理，主要由高级管理人员完成。
决策支持系统（DSS，典型）基本功能是建立各种数学模式，并对其进行数据统计分析，将得出数据价值作为决策的依据和基础。【强调：分析、决策】
操作型数据和分析型数据区别
分析型数据处理不同于操作型数据处理，其需要访问大量的当前和历史数据，进行复杂的计算，用于分析和挖掘数据价值，而操作型数据库一般推荐存储明细数据，分析型数据库一般推荐存储历史数据和综合数据。