1、適用人員不同：OLTP主要供基層人員使用，進行一線業務操作。OLAP則是探索並挖掘數據價值，作為企業高層進行決策的參考。
2、面向內容不同：OLTP面向應用，OLAP面向主題；
4、數據特點不同：OLTP的數據特點是當前的、最新的、細節的, 二維的、分立的；而OLAP則是歷史的, 聚集的, 多維的，集成的, 統一的；
5、存取能力不同：OLTP可以讀/寫數十條記錄，而OLAP則可以讀上百萬條記錄；
6、工作事件的復雜度不同：OLTP執行的是簡單的事務，而OLAP執行的是復雜任務；
7、可承載用戶數量不同：OLTP的可承載用戶數量為上千個，而OLAP則是上百萬個；
8、DB大小不同：OLTP的DB 大小為100GB，而OLAP則可以達到100TB；
9、執行時間要求不同：OLTP具有實時性，OLAP對時間的要求不嚴格。
擴展資料：
OLTP與OLAP的實際應用
OLAP工具是針對特定問題的聯機數據訪問與分析。它通過多維的方式對數據進行分析、查詢和報表。維是人們觀察數據的特定角度。
例如，一個企業在考慮產品的銷售情況時，通常從時間、地區和產品的不同角度來深入觀察產品的銷售情況。這里的時間、地區和產品就是維。
這些維的不同組合和所考察的度量指標構成的多維數組則是OLAP分析的基礎，可形式化表示為（維1，維2，……，維n，度量指標），如（地區、時間、產品、銷售額）。
多維分析是指對以多維形式組織起來的數據采取切片（Slice）、切塊（Dice）、鑽取（Drill-down和Roll-up）、旋轉（Pivot）等各種分析動作，以求剖析數據，使用戶能從多個角度、多側面地觀察數據庫中的數據，從而深入理解包含在數據中的信息。
應用OLTP，就必須重新定義OLTP在企業信息化體系結構中的地位。OLTP不再只是一套能處理訂單的老式應用程序。對典型的OLTP系統處理的大規模數據流更新進行同時分析，這種情況很罕見，因為一般認為這不是OLTP的目的。
數據倉庫更新固有的延遲阻礙着對最新數據的近實時分析。組織如果要對於數據的變化迅速作出反應，IT部門就必須讓OLTP產生比以往更大的作用。