最近，Forrester开始关注事务分析(translytics)和事务分析数据库（Translytical Database）。所谓事务分析数据库，就是“事务发生的瞬间即可提供分析”的数据库。这是营销炒作？还是真有其事？

传统的OLTP数据库处理大量火烧眉毛的快速事务，但实际上并没做多少。一个OLTP数据库应用程序通常涉及：

• “共享有限资源”——
  正被评估、分配或使用着的有价值的对象。有时，多个事务将尝试使用相同的“共享有限资源”。在传统的RDBMS中，这是通过行级锁定来处理的。

• 大量类似的ACID交易。

• 低延迟，通常在单位数毫秒范围内。

术语“Translytics”(事务分析)是指具有附加功能的OLTP- 因此OLTP是Translytics的子集，它增加了 ：

• “计数”- 事务分析数据库需要准确保持由任意事务组不断更改的运行总计。“现在这个邮编区域内有多少辆汽车？”就是一个例子。
• “聚合”与获取传入事务流并生成新数据有关，这些数据可跨多个事务合并多个数据。您的家庭DSL连接每小时使用多少带宽就是聚合的一个示例，因为我们将每天不可预测的输入记录转换为日均24个输出记录。在某些用例中，我们可以靠猜蒙混过关，在其他用例中，我们可能被法律要求必须具有100％的准确性。
• “Telling”是向下游系统发送数据的过程。在某些时候，世界上其他地方需要知道你正在做的OLTP内容，但外界如何知道要看些什么？通常会看到花费大量时间和精力来轮询OLTP系统以查看已发生变化的情况。

现在能肯定这一切都很容易吗？如果是每秒少量交易的小规模，这不是问题。但随着工作量的增加，这将变成一个重要的计算问题。

传统的RDBMS产品无法处理重要的事务分析工作负载。

当您在旧版RDBMS中发出查询时，它会尝试根据您执行查询时的数据的样子给出答案。对于快速运行的查询，这不是一个因素，但是查询保持运行的时间越长，服务器就越难以“记住”查询发出时所有行的样子，因为它们可能从查询发布的那一刻起已经反复更改。

为一个查询执行此操作是可管理的，但是当为了“计数”和“聚合”而每秒发出数百个这样的查询时，开销就变得完全无法管理。

NoSQL产品无法实时准确地进行聚合和计数

NoSQL产品更难以发现“计数”和“聚合”，因为它们的ACID实现通常仅限于单个记录或键/值对。这使得很难以任何精度计算或聚合多个“事物”。“Telling”也可能非常困难，因为有些产品（例如Cassandra）不喜欢您需要发出的范围查询，以获取记录块以供给下游系统。

VoltDB的架构非常适合事务分析（Translytics）

VoltDB非常擅长传统的OLTP工作负载，客户工作负载通常超过100KTPS，有时甚至超过这个数量。但它也具有对Translytics非常有用的功能：

物化观点

VoltDB的物化视图与传统的RDBMS中的工作方式不同。在传统的RDBMS中，视图是伪装成表的SQL查询。

当您查询“视图”时，您会发出基础查询，可能还有一些基于WHERE子句的其他复杂情况。虽然“视图”的实现不会减慢插入速度，但是读取它可能非常昂贵，导致我们上面讨论过的“计数”，“聚合”和“Telling (告诉)”问题。

在VoltDB中，物化视图实际上是一个真实的表，每次更新它所基于的基础表时都会更新。事实证明，在VoltDB中执行此操作的增量成本很小- 执行时间增加了几个百分点。但是当您从VoltDB物化视图中“选择”时，您可以简单地读取所需的答案，而无需发出触及基础表中数千个易失行的昂贵的读取一致性查询。

导出流

OLTP系统的一个典型问题是告诉其他连接系统在聚合级别上发生了什么。如果我们在某个时刻跟踪预付费电话的使用情况，我们需要报告拨打电话的次数，费用等等。正如我们上面提到的，这不易扩展。

VoltDB具有“导出流”的概念。它就像一张桌子，只是这张桌子只允许你"插入"。当您插入一行时，它会被放置在一个“至少一次”队列中，该队列连接到任何有效的外部目标，无论是HDFS，Kafka，HTTP还是您自己实现的目标。

INSERT(插入)具有其他语句所做的所有ACID语义，因此INSERT既可以作为事务的一部分发生，也可以根本不发生。

导出流因为它们存在于分区级别而具有缩放性，因此如果您有12个分区和2个导出流，则总共将有24个导出流。

记录到达目的地的速度在很大程度上取决于您导出的平台- 例如，如果您写入HDFS，与写入数据库服务器上的CSV文件相比，记录将显示更长时间。

导出流也可以与物化视图结合使用，因此您可以在保留有用的状态摘要的同时向下游写入信息，例如上次查看客户时。

从开发人员的角度来看，导出流允许将任意消息发送到具有高性能，最小麻烦和ACID语义的下游系统。它还允许我们执行Translytics工作负载的关键“Telling”部分，因为如果您无法告诉任何人，那么实时进行聚合计算毫无意义。

结论

“Translytics”不仅仅是OLTP的一个奇特名称。它将OLTP系统的传统和易于理解的功能与现代要求相结合，实时生成聚合和总计数据，从而满足业务需求。传统的RDBMS和NoSQL产品都很难很好地实现这一目标，而VoltDB具有重要的架构优势。欢迎大家下载并查看。