📅 最后修改于: 2023-12-03 15:14:38.473000 🧑 作者: Mango
OLAP 是 Online Analytical Processing （联机分析处理）的缩写，是一种基于多维数据模型（MDM）的数据分析方式，通过预定义好的维度和度量，透过钻取、切片、滚动、旋转等基本分析操作，可以方便地对大量的数据进行分析和探索，而且操作简单易用。
OLAP技术包含数据仓库、OLAP服务器、OLAP客户端、多维数据模型等多个方面，在这些方面中涉及到的基本技术如下：
数据仓库（Data Warehouse）是起源于美国决策支持系统（DSS）领域的一个数据管理模型及应用技术，是一种以主题为中心的，面向主题的、集成的、随时间变化而更新的数据集合，用于支持企业决策。
OLAP服务器是一个应用程序，它提供了快速的、交互式的、多维的数据查询和分析服务，并从多个不同的角度进行查看数据。
OLAP客户端是一种控制台程序，它是客户端和OLAP服务器之间的接口，可以让用户方便地查看和分析多维数据。OLAP客户端可以通过GUI（图形用户界面）或命令行进行查询和分析。
多维数据模型是针对OLAP技术的，它采用了三维空间模型来描述主题、指标和维度之间的关系。一个多维数据模型将数据组织为一系列的数据立方体，其中每个立方体包含若干个数据子集，通过该模型可以方便地进行多维数据的分析。
OLAP操作是在多维数据库或数据仓库上进行的一系列数据分析操作，常见的 OLAP 操作有 切片(slice) 、 钻取(drill down) 、 旋转(pivot) 、 汇总演示(showing aggregation) 、 移动流式浏览(move flow browse) 、 贡献率分析(contribution analysis) 、
切片是一种查询操作，它按照选择的维度，只查询数据某些特定的值，而忽略其他非必要的信息。例如，我们可以在销售数据中根据时间维度选择某一个月份，只显示该月份的销售数据。
SELECT SUM(sales) FROM sales_data WHERE month = "2022-05"
钻取是一种查询操作，它根据维度，将相关的原数据进行扩展，从而提供更多的信息细节。例如，我们可以通过钻取来看某个月份的每一天的销售数据。
SELECT SUM(sales) FROM sales_data WHERE day BETWEEN "2022-05-01" AND "2022-05-31"
旋转操作是将多维数据沿着某个维度进行翻转，从而提供更便于分析和呈现的数据格式。例如，我们可以按照年份为维度，旋转销售数据，使其更容易比较各年份之间的数据。
SELECT year, SUM(sales) FROM sales_data GROUP BY year
汇总演示是一种可视化操作，在 OLAP 选择的指标中显示数据汇总或占比情况。例如，我们可以查询某个月份的销售额，然后在汇总演示中显示其净利润，成本和利润占比情况。
移动流式浏览是一种 OLAP 操作，可方便地将数据浏览到不同的维度。例如，我们可以将数据以列表的形式显示，然后通过切换维度的方式来观察数据。
贡献率分析是一种 OLAP 操作，可以评估每个变量（指标）对更高层次的变量的贡献率。例如，在销售数据中，我们可以评估某个销售渠道对销售额的贡献率，从而判断该渠道是否需要优化或调整。
在 OLAP 中，数据以多维立方形的形式组织，通过对多维数据的钻取、旋转、切片等操作，可以方便地进行查询和分析。 OLAP 技术已经被广泛应用于企业的决策支持系统和业务分析领域，并成为大数据时代中必不可少的一个分析工具。