大家好，我是程序员柏风，AI 最全的 Vibecoding 学习地图 http://coderoadmap.cn 作者。
存储与数仓
OLTP 管交易，OLAP 管分析。 数据工程师要会在关系库、文档库与数仓之间选型，并设计从业务库到分析层的分层架构。
学习目标
- 区分 OLTP 与 OLAP 的工作负载特征
- 了解关系库、文档库、列存数仓的适用场景
- 理解 staging → warehouse → mart 分层
OLTP vs OLAP
| 维度 | OLTP（如 MySQL 业务库） | OLAP（如 Snowflake / BigQuery） |
|---|---|---|
| 查询模式 | 点查、短事务 | 大范围扫描、聚合 |
| 写入 | 频繁单行/小批 | 批量加载为主 |
| schema | 高度规范化 | 星型/宽表偏 denormalized |
| 延迟 | 毫秒级 | 秒～分钟可接受 |
CodeRoadMap 的 cf_track、cf_user_progress 是典型 OLTP；「全站学习时长 Top 10」应走 OLAP 或物化视图。
存储选型
| 类型 | 代表 | 典型用途 |
|---|---|---|
| 关系库 | MySQL, PostgreSQL | 业务源库、小型 mart |
| 文档库 | MongoDB | 半结构化日志、catalog |
| 列存数仓 | Snowflake, BigQuery, Redshift | 企业级分析 |
| 对象存储 | S3, GCS, MinIO | 原始文件、数据湖 |
本站主栈 MySQL 8 见 sql-intro；数仓可在云托管服务或 MySQL 分析实例上 轻量模拟。
数仓分层（Medallion / 经典三层）
Bronze / Staging — 贴源层，尽量保真
Silver / Warehouse — 清洗、统一键、SCD
Gold / Mart — 面向主题的宽表（课程、用户、收入）
命名示例：
stg_coderoadmap__tracks # 从 cf_track 同步
dim_track # 维度表
fct_lesson_completion # 事实表：完课事件
mart_learning_daily # 日报 mart
同步策略
- 全量：小表、首次加载
- 增量：
updated_at水位线 - CDC：binlog / Debezium → Kafka（见 de-streaming）
与路线图的关系
- /roadmaps/data-engineer — Data Warehousing 节点
- /tracks/sql-essentials — 表设计与 JOIN
- de-modeling — 下一课维度建模
练习
- 画 CodeRoadMap 三层架构：OLTP → Staging → Mart
- 说明为何不应在业务库跑
SELECT COUNT(*) GROUP BY全表扫描 - 列举 2 个适合放对象存储的原始数据例子
小结
选对存储类型，再谈分层与同步；MySQL 是源，数仓是分析主场。 下一课深入 ETL 模式。