什么是联机分析处理？

OLAP 系统能够高效地处理和分析多维度的数据集，支持数据的多维切片、切块、聚合等操作，满足复杂的分析需求。

OLAP 系统通常采用分布式架构，可以通过横向扩展来支持海量数据的存储和计算，满足大数据分析的需求。

OLAP 系统通过预计算和缓存等技术，能够实现对分析查询的即时响应，提供高效的交互式分析体验。

OLAP 系统支持将数据组织为多维度的数据立方体，方便用户从不同维度进行数据分析和探索。

OLAP 系统专注于复杂的分析性查询和商业智能报告，而传统数据分析通常涉及更简单的高容量事务性查询。OLAP 查询旨在从多个维度分析数据，支持合并、钻取、切片和切块等操作，而传统查询类型和分析能力则相对有限。

OLAP 系统采用多维数据模型，能够快速执行特定分析查询，而传统系统通常基于关系数据库。多维模型有利于从不同角度分析数据，传统模型则相对单一。

OLAP 系统针对读取密集型工作负载进行了优化，而传统系统则需要处理包括读取、插入、更新和删除在内的各种查询类型。

OLAP 系统预先计算并集成数据，使业务分析师能够快速生成所需报告。它还为不同业务单元提供了统一的数据视图平台，有利于全面把握大局。而传统分析则缺乏这种数据集成和统一视角。

OLAP 的数据表示和分析方式更加直观友好，非技术人员也能轻松使用，而传统分析则对用户的技术要求较高。

MOLAP 是 OLAP 的经典形式，它将数据存储在优化的多维数组存储中，而不是关系数据库。MOLAP 工具通常会预先计算和存储派生数据，这可以带来非常快的查询响应时间，但也可能导致数据爆炸问题。

ROLAP 更多地依赖于底层的关系数据库来执行计算，这使得它更具可扩展性，但查询性能可能比 MOLAP 慢。ROLAP 在可使用的专用函数方面也有更多限制。

HOLAP 试图结合 MOLAP 和 ROLAP 的优点，允许快速预处理，同时也更具可扩展性。HOLAP 允许从数据立方体快速检索分析结果，并从关系数据库中提取详细信息。

在这些 OLAP 类型之间进行选择涉及性能、可扩展性和功能之间的权衡，组织必须根据自身的具体需求进行评估。

OLAP 涉及数据建模，即在数据仓库或 OLAP 数据库中表示数据。数据建模对于关系 OLAP（ROLAP）至关重要，因为它直接从关系数据库分析数据，将多维数据存储在星型或雪花型模式中。

主要有三种 OLAP 系统类型：多维 OLAP（MOLAP）、关系 OLAP（ROLAP）和混合 OLAP（HOLAP）。MOLAP 创建数据立方体来表示多维数据，ROLAP 在关系数据库上执行分析，而 HOLAP 结合了 MOLAP 和 ROLAP 的优势。

业务分析师使用 OLAP 工具从 OLAP 立方体中查询和生成多维数据报告。OLAP 使用类似于 SQL 的多维表达式（MDX）查询语言来操作 OLAP 数据库。

OLAP 服务器从多个来源收集数据，并使用提取、转换和加载（ETL）工具清理、聚合和存储数据到 OLAP 立方体中。

OLAP 的三个基本分析操作是合并（上卷）、下钻以及切片和切块。合并涉及在一个或多个维度上聚合可累积和计算的数据。下钻允许用户浏览详细信息。切片和切块允许用户从 OLAP 立方体中提取特定数据集，并从不同的视角或维度查看。

OLAP 系统使用多维数据模型，允许进行复杂的分析和特殊查询，并具有快速的执行时间。OLAP 立方体的核心是由维度分类的数值事实（度量）。立方体元数据通常是从关系数据库中的星型模式、雪花模式或事实星座表创建的。

OLAP 系统通过多步骤收集、组织、聚合和分析数据。首先，OLAP 服务器从关系数据库和数据仓库等各种数据源收集数据。然后，提取、转换和加载（ETL）工具会对数据进行清理、聚合、预计算，并按照指定的维度将其存储在 OLAP 立方体中。最后，业务分析师使用 OLAP 工具从 OLAP 立方体中的多维数据查询和生成报告。

OLAP 使用类似 SQL 的多维表达式（MDX）查询语言来操作 OLAP 立方体中的数据。OLAP 系统主要有三种工作方式：MOLAP、ROLAP 和 HOLAP。MOLAP 是创建代表多维数据的数据立方体；ROLAP 则是在关系数据库上执行多维分析；而 HOLAP 结合了 MOLAP 和 ROLAP 的优势。

OLAP 工具支持用户从多个角度交互式分析多维数据。OLAP 的三种基本分析操作是：合并（上卷）、下钻以及切片和切块。合并是指在一个或多个维度上聚合可累加和计算的数据，如将各办事处的销售数据上卷到销售部门层面。下钻则允许用户浏览细节，如查看构成某区域销售额的各产品销售情况。切片和切块使用户能够从 OLAP 立方体中提取特定数据集，并从不同的视角或维度进行查看。

MOLAP 是 OLAP 的经典形式，它将数据存储在优化的多维数组中，而不是关系数据库。一些 MOLAP 工具需要预先计算和存储派生数据，如合并，形成预先计算的数据集，称为数据立方体。这使得查询响应非常快，但根据预计算的程度，更新可能需要很长时间，并可能导致数据爆炸。

ROLAP 直接与关系数据库协作，不需要预先计算。它依赖于操作存储在关系数据库中的数据来提供 OLAP 功能，直接向数据库发出查询。ROLAP 通常比 MOLAP 更具可扩展性，但如果没有大量预处理（这很难有效实现），其查询性能可能会受到影响。

HOLAP 试图结合 MOLAP 和 ROLAP 的优点，允许快速预处理，同时提供良好的可扩展性和功能支持。它可以从数据立方体快速检索分析结果，并从关系数据库中提取详细信息。

OLAP 工具允许用户从多个角度交互式地分析多维数据。它包括三种基本分析操作：合并（上卷）、钻取和切片与切块。合并涉及在一个或多个维度（如从个别办事处到销售部门或部门）汇总数据。钻取允许用户浏览细节，如查看构成某区域销售额的各个产品销售情况。切片与切块使用户能够从 OLAP 立方体中提取特定数据集，并从不同视角或维度查看。

OLAP 的典型应用包括销售、营销、管理报告、业务流程管理、预算和预测、财务报告等领域的商业报告，新兴应用领域还包括农业等。OLAP 系统针对读取密集型分析工作负载进行了优化，而在线事务处理（OLTP）系统则处理包括读取、插入、更新和删除在内的各种查询。

OLAP 将来自网站、应用程序和内部系统等各种来源的数据进行组合和分组，为战略规划提供可操作的见解。例如，零售商可以通过结合产品和客户购买数据，分析哪种颜色的产品更受欢迎或产品摆放位置如何影响销售。OLAP 使企业能够更快做出决策，并使非技术业务用户无需学习数据库操作即可创建分析计算和报告。

数据建模是 OLAP 的重要方面，尤其是在 ROLAP 中，它将多维数据表示为星型或雪花型模式。星型模式由包含数值的事实表和描述事实表属性的维度表组成。OLAP 系统以 MOLAP、ROLAP 和 HOLAP 三种主要方式运行，结合了各自的优势。

MOLAP 通过专门的索引和存储优化以及压缩技术，能够比关系数据库提供更好的查询性能。然而，MOLAP 的预处理步骤耗时较长，尤其是对于大数据量。

ROLAP 通常具有更好的可扩展性，但如果跳过大数据量预处理，其查询性能会严重下降。与 MOLAP 相比，ROLAP 在可使用的专门函数方面也有更多限制。

HOLAP 试图结合 MOLAP 和 ROLAP 的优点。它可以同时利用预计算的数据立方体和关系数据源，将聚合存储在 MOLAP 中以获得快速查询性能，同时将详细数据存储在 ROLAP 中以优化立方体处理时间。这种混合方法可以获得 ROLAP 更好的可扩展性和 MOLAP 更快的计算能力。

除了 OLAP 架构类型外，其他性能优化技术包括缓存先前请求和存储的计算结果，以及利用大数据立方体中存在密集和稀疏子区域的事实，允许选择性地使用 MOLAP 和 ROLAP 存储。

在某些 MOLAP 系统中，数据加载处理步骤可能相当耗时，尤其是在处理大量数据时。这是因为 MOLAP 将数据存储在优化的多维数组存储中，而不是关系数据库，需要预先计算和存储衍生数据。

OLAP 系统在有效实现某些聚合函数（如 DISTINCT COUNT、MEDIAN 和 MODE）时面临挑战，因为这些函数需要在基础数据上计算，可能会导致速度缓慢。预先计算这些聚合也可能导致数据爆炸，占用大量存储空间。

另一个挑战是处理非结构化数据类型，这些数据类型无法轻易存储在传统关系数据库中，需要进行大量数据转换工作。诸如电子邮件、文档和地理空间数据等非结构化数据源对于商业智能越来越重要，但分析这些数据给 OLAP 系统带来了新的挑战。

OLAP 系统必须在性能和数据详细程度之间权衡。MOLAP 系统存储预计算数据，提供快速分析，但处理数据量有限。相比之下，ROLAP 系统允许分析大量详细数据，但查询性能较 MOLAP 慢。为解决这一问题，HOLAP 结合了 MOLAP 和 ROLAP 的优势。

有效的数据建模对 ROLAP 直接从关系数据库分析数据至关重要。数据建模以多维方式表示数据，以实现高效查询和分析。

OLAP 的多维数据模型和快速执行复杂分析查询的能力，使其成为销售报告、营销分析、财务报告、预算和预测等应用的有价值技术。多维数据模型能够从多个角度分析数据，满足企业对数据洞察的需求。

除了传统应用领域，OLAP 还将在新兴领域得到应用，如农业行业等。OLAP 的核心功能如合并、钻取、切片和切块等，将继续成为用户从多个角度分析数据的关键能力。

随着数据量和对商业洞察的需求不断增长，OLAP 快速执行大型数据集查询的能力将成为越来越重要的优势。OLAP 的分析重点与 OLTP 的事务处理重点形成鲜明对比，两者将继续服务于不同的业务需求。