描述的是一種以對交易處理為中心的資料庫和商業信息系統的使用方式.和更早期傳統資料庫系統大量批次的處理方式並不相同(傳統方式為,系統收集各類商業操作形成大量批次處理,然後在夜間對其進行處理), OLTP強調的是處理大量線上的例行性交易數據，並經過應用程式的特定處理將信息存放於資料庫，可以被實時地存取增刪。OLTP所支持的對象屬於最基層的一般事務性與作業性交易。
從技術上來講, OLTP力求通過並行查詢和最小化回響時間來提高單位時間內交易的數量. OLTP通過對實時的原始數據進行處理,然後將對企業作業必需的細節性交易數據存儲在資料庫系統內.
線上分析處理(online analytical processing OLAP) ：
描述的是以複雜的數據計算分析為中心,使用戶能夠從多種角度對信息進行快速、一致、互動地存取，從而獲得對商業決策起輔助作用的信息的過程. OLAP的目標,是滿足決策支持或多維環境特定的查詢和報表需求，它的技術核心是“維”這個概念，因此OLAP系統也可以說是多維數據分析工具的集合.
OLAP 與 OLTP 區別
在於OLTP所蒐集到的交易數據可以存儲在資料庫或者整合成數據倉儲(Data Warehouse)，數據倉儲通常使用關連式資料庫(Relational Database,rdb)； 而與其相對的OLAP, 則是將大量來自企業或者數據倉儲的操作性數據, 通過多維的分析和計算，以便能夠提供對商業決策起幫助作用的策略性信息。OLTP只處理線上交易數據，與數據倉儲協作將之儲存並加以管理；OLAP則將來源於企業或者數據倉儲的操作性數據分析計算,然後轉換成策略性信息。
| OLTP數據 | OLAP數據 |
| 原始實時數據 | 導出的操作性數據 |
| 細節性數據 | 綜合性和提煉性數據 |
| 當前值數據 | 歷史數據 |
| 可更新 | 不可更新，但周期性刷新 |
| 一次處理的數據量小,力求單位時間內提高處理交易的數量 | 一次處理的數據量大 |
| 面向交易，交易驅動 | 面向分析，分析驅動 |
| 面向操作人員，支持日常操作 | 面向決策人員，支持管理需要 |
