数据库具体是OLTP还是OLAP取决于你的业务类型，具体到Oracle数据库上应该就是一些参数的不同，以及我们设计数据库结构和程序的时候采用的方法不同，所以没这么绝对得。例如我们使用dbca建立Oracle数据库时，可选的模板除了OLTP、数据仓库（OLAP），也有一个模板是一般用途，也就是兼有二者的特点。
至于你的数据库有没有OLAP的技术特性，倒是可以在sqlplus登录时看到，如：
]$ sqlplus / as sysdba
SQLPlus: Release 111060 - Production on Wed May 2 11:45:45 2012
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Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 111060 - Production
With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options
或者执行dbca，选择修改数据库选项，也可以看到一些信息。
OLTP(on-linetransactionprocessing)翻译为联机事务处理。OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)翻译为联机分析处理。
OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。
当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做OLAP了。
因为OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中，而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析，这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中，然后由数据仓库来统一提供OLAP分析。所以我们常说OLTP是数据库的应用，OLAP是数据仓库的应用，下面用一张图来简要对比。
OLAP的核心是"维", 可以说是多维分析, 它是让分析人员从不同的角度, 不同的粒度查看数据仓库中的数据, 所以他的实质是查询数据, 但是这个查询也是有技巧的, 需要理解业务, 理解业务之后,提出相应的假设, 然后通过特定维度的数据来验证假设是否正确, 所以OLAP是分析思路是从假设到验证,方法是查询数据, OLAP里的模型是指多维数据模型, 通过哪些维度的数据来描述分析对象, OLAP的建模是指选择哪些维度。
而数据挖掘主要不是查询, 而是做更多的计算, 例如分类,回归是拟合计算, 找到标签与其他特征的规律, 形成模型, 数据挖掘算法会有很多迭代计算, 比OLAP的计算要复杂很多, 另外, 数据挖掘做的更多的是探索式的分析, 分析前是没有假设的 所以数据挖掘往往能发现一些人为经验忽略的因素。
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
广义的数据分析，应当是包含数据挖掘和统计的。数据挖掘是面对海量数据时的有效工具，而数据统计是为分析过程提供可靠模型和结果检验的 有效工具。这两个工具可以用在数据分析中，但不只用在数据分析中。数据分析就是数据到有效信息的过程。
数据统计。专注于建模及统计分析，通过概率、统计、离散等数学知识建立合理模型，充分发掘数据内容。例如用回归分析，充分利用网站历史数据，进行评估、预测、反向预测、发掘因素。利用贝叶斯方法建立模型来进行机器学习、聚类、垃圾邮件过滤等。常用工具如：SAS，R，SPSS。
你好：
机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP，联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。它可用于证实人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。它并不将异常信息标记出来，是一种知识证实的方法。
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