概述

OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作，侧重于对管理人员的决策支持，可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求，并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果，辅助决策。

OLAP的基本内容

（1）变量（度量）

变量是数据度量的指标，是数据的实际意义，即描述数据“是什么”。像示例中的人数。

（2）维度

维度是描述与业务主题相关的一组属性，单个属性或属性集合可以构成一个维。如示例中的学历、民族、性别等都是维度。

（3）维的层次

一个维往往可以具有多个层次，例如时间维度分为年、季度、月和日等层次，地区维可以是国家、地区、省、市等层次。这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。后面介绍的上钻操作就是由低层概念映射到高层概念。概念分层可除根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化和分组实现。

（4）维的成员

若维是多层次的，则不同的层次的取值构成一个维成员。部分维层次同样可以构成维成员，例如“某年某季度”、“某季某月”等都可以是时间维的成员。

（5）多维数组

多维数组用维和度量的组合表示。一个多维数组可以表示为（维1，维2，……，维n，变量），例如（部门，职系、民族、性别，人数）组成一个多维数组。

（6）数据单元（单元格）

多维数组的取值。当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。数据单元可以表示为（维1成员，维2成员，……，维N成员，变量的值），例如（人事教育部，技能，回族，男，1人）表示一个数据单元，表示人事教育部职系是技能的回族男性有1人。

（7）事实

事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的回族男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次，如果将人数事实的所有维度考虑在内，就构成有关人数的多维分析立方体。

OLAP的特点

电子数据表与OLAP相比，不具备OLAP的多维性、层次、维度计算以及结构与视图分离等特点。

OLAP操作

1.快速。终端用户对于系统的快速响应有很高的要求。调查表明如果用户在30秒内得不到回应，就会变得不耐烦。因此OLAP平台彩用了多种技术提高响应速度，例如专门的数据存储格式、大量的预处理和特殊的硬件设计等，通过减小在线分析处理的动态计算，事先存储OLAP所需粒度的数据等主要手段来获得OLAP响应速度的提高，尽管如此，查询反应慢仍然是OLAP产品中经常被提及的问题。

2.可分析。用户可以应用OLAP平台分析数据，也可以使用其他外部分析工具，例如电子数据表，这些分析工具基本上都以直观的方式为用户提供了分析功能。

3.共享。由于人们认为OLAP是只读的，仅需要简单的安全管理，导致目前许多OLAP产品在安全共享方面还存在许多问题。因此当多个用户访问OLAP服务器时，系统就在适当的粒度上加锁。

4.多维。维是OLAP的核心概念，多维性是OLAP的关键属性，这与数据仓库的多维数据组织正好相互补充。为了使用户能够从多个维度、多个数据粒度查看数据，了解数据蕴含的信息，系统需要提供对数据的多维分析功能，包括切片、旋转和钻取等多种操作

OLAP分类

按处理方式分类

• Server OLAP:绝大多数的OLAP系统都属于此类，Server OLAP在服务端的数据库上建立多维数据立方体，由服务端提供多维分析，并把最终结果呈现给用户
• Client OLAP：所相关立方体数据下载一本地，由本地为用户提供多维分析，从而保证在网络故障时仍然能正常工作。

按存储方式分类

• ROLAP。ROLAP使用关系数据库或扩充关系数据库（XRDBMS）存储管理数据仓库，以关系表存储多维数据，有较强的可伸缩性。其中维数据存储在维表中，而事实数据和维ID则存储在事实表中，维表和事实表通过主外键关联。
• MOLAP。MOLAP支持数据的多维视图，采用多维数据组存储数据，它把维映射到多维数组的下标或下标的范围，而事实数据存储在数组单元中，从而实现了多维视图到数组的映射，形成了立方体的结构。大容量的数据使立方体稀疏化，此时需要稀疏矩阵压缩技术处理，由于MOLAP是从物理上实现，故又称为物理OLAP（Physical OLAP）。
• DOLAP。DOLAP是属于单层架构，它是基于桌面的客户端OLAP，主要特点是由服务器生成请求数据相关的立方体并下载到本地，由本地提供数据结构与报表格式重组，为用户提供多维分析，此时无需任何的网络连接，灵活的存储方式方便了移动用户的需求，但支持数据有限，使用范围有限。

由于ROLAP是用关系表来模拟多维数据的，因此其存取较MOLAP复杂。而MOLAP可以利用多维查询语言直接将用户查询转为MDDB可以处理的形式，但是多维数据存储大量数据时会由于数据稀疏而浪费大量存储空间；因此，许多OLAP服务提供商都采用混合OLAP技术。

篇幅有限，关于OLAP方面的内容就介绍到这了，大家有兴趣可以继续深入了解下OLAP引擎Mondrian。后面会分享更多devops和DBA方面内容，感兴趣的朋友可以关注下！