OLAP是什么？

OLAP(Online analytical processing)，即联机分析处理，最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。它主要用于支持企业决策管理分析，并旨在满足在多维环境下特定问题的联机数据访问和分析的需求。下面将通过具体的介绍和解释，来深入了解OLAP的相关内容。

一、OLAP的定义和目标

1. OLAP的定义：OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析的一种技术。它允许用户通过多种可能的观察形式对信息进行快速、稳定一致和交互性的存取，从而满足管理决策的需求。

2. OLAP的目标：OLAP的目标在于实现决策支持和多维环境下的特定问题的联机数据访问和分析。它通过提供直观易懂的查询结果和支持复杂的分析操作，帮助用户进行决策管理分析。

二、OLAP与BI的关系

1. OLAP是BI的一部分：OLAP是BI中的一种数据分析技术，它主要用于描述发生了什么，因而OLAP需要预先建模。在BI中，OLAP和报表、仪表盘一样，属于静态的分析技术，用于构建信息门户和交互式查询等功能。

2. OLAP支持复杂的分析操作：相比于其他BI技术，OLAP可以提供更复杂的分析操作，包括多维数据分析、多维查询、多维数据切片和透视等，帮助用户深入挖掘数据背后的模式、关联和趋势。

三、OLAP的架构类型

1. ROLAP（Relational OLAP）：ROLAP是一种基于关系数据库的OLAP架构类型，它将多维数据以关系模式的形式存储在关系数据库中。ROLAP适用于大规模数据集的存储，但存在性能问题。

2. MOLAP（Multidimensional OLAP）：MOLAP是另一种OLAP架构类型，它使用多维数组的形式保存数据，并借助预先聚合结果来缓解ROLAP的性能问题。MOLAP适用于小规模数据集和高性能要求的场景。

3. HOLAP（Hybrid OLAP）：HOLAP则是ROLAP和MOLAP的结合体，它在存储层面上以关系模式存储数据，但在查询分析时利用MOLAP的预聚合结果来提升性能。

四、OLAP的工作原理

1. 数据预处理：OLAP首先将原始数据进行预处理，生成数据立方(cube)，并在此过程中预先计算出可能的汇总结果（即预聚合处理）。

2. 用户查询和分析：当用户选择多维度的汇总时，OLAP会在预先计算的数据基础上快速计算出用户需要的分析结果，并提供直观易懂的查询结果给用户。

3. 决策支持：OLAP的最终目的是实现决策支持，通过提供复杂的分析操作和直观的查询结果，帮助用户进行决策管理分析。

五、OLAP的应用场景

1. 数据仓库：OLAP是数据仓库系统的主要应用之一，在数据仓库中，OLAP支持复杂的分析操作，并提供直观易懂的查询结果，方便用户进行决策支持。

2. 企业决策管理分析：由于OLAP可以提供复杂的分析操作和直观的查询结果，它被广泛应用于企业决策管理分析领域，帮助管理层进行决策和战略规划。

3. 分析：在时代，OLAP也扮演着重要的角色，它可以帮助用户从庞大的数据集中发现模式、关联和趋势，支持分析和挖掘。

OLAP是一种数据分析技术，主要用于支持企业决策管理分析和多维环境下特定问题的联机数据访问和分析。它通过提供直观易懂的查询结果和支持复杂的分析操作，帮助用户进行决策支持，被广泛应用于数据仓库、企业决策管理分析和分析等领域。