MySQL一般作为OLTP数据库使用，也能执行一些OLAP操作，但这不是MySQL擅长的领域。虽然OLTP和OLAP都是通过SQL来执行，但SQL语句只是描述了我想要什么，而并没有说明应该怎么做（不考虑hint等），即确定最优的执行计划。由于OLTP操作比较简单，所涉及的表也少，因此不需要相应的数据库具有强大的执行优化能力，比如说MySQL在查询优化这块就比较弱，但这其实没有给它的大规模普及使用造成多大伤害。

当然，MySQL也在快速进步，尤其是最新的8.0版本，在查询优化模块添加了很多众望所归的功能特性，包括窗口函数，通用表达式和更强大的Join能力等。

而OLAP类操作不一样，没有强大的执行计划产生和优化能力，执行这类操作肯定不会有多高的效率，甚至会寸步难行。当然，如果总数据量较小，SQL也相对简单，那MySQL也是能够应付的。在MySQL高可用实例的从库做些报表类查询也有不少案例。

OLTP查询一般仅涉及单表，点查为主，返回的是记录本身或该记录的多个列。即使是范围查询，基本上也会通过limit来限制返回的记录数。

而OLAP则不同，表中单条记录本身并不是查询所关心的，比较典型的特点包括有聚合类算子、涉及多表Join。这些操作都非常耗计算资源，而且数据仓库相比数据库在数据量上大很多，因此，OLAP类查询经常表现为cpu-bound而不是io-bound。

OLTP和OLAP发展到现在已经比较成熟，业界也有些公认的benchmark来进行性能评估。对于OLTP来说，有sysbench和tpcc测试套件，对于OLAP来说，有tpch和tpcds 2种。

目前有个趋势是将OLTP和OLAP相融合，在同一个系统中同时提供TP和AP 2种服务，即HTAP产品，国内的数据库创业公司PingCAP的TiDB即是其中的佼佼者。

但由于两者服务类型相差甚大，完全融合是很难的，如何解决AP业务对要求更高实时性和稳定性的TP业务带来影响，如何同时提供2种服务且2种服务与业界其他系统相比具备足够竞争力，这些都是很大的挑战。

在目前的HTAP系统中，一般通过存储层的数据多副本来进行针对AP和TP业务的不同方式的优化，使用多个副本来以行存方式更好满足TP业务，通过增加一个副本来以列存方式为AP业务提供服务。

在存储系统上，配置独立的计算/查询系统，分别满足TP和AP不同的要求。比如TP系统很重要的一个特点就是事务的ACID，而AP系统更加关心分布式并行查询能力。