OLAP 与数据仓库的集成，使数据分析师能够以更快的速度和更高的效率在数据中发现模式和关系。但 OLAP（Online Analytical Processing，在线分析处理）的工作可以说是“在引擎盖下”完成的。因此，您可能是一名在商业智能工具中处理数据的熟练分析师，享受着 OLAP 带来的支持，却未必了解 OLAP 是什么或它有多有用。
在本文中，我们将进一步了解 OLAP 及其工作原理，帮助您充分认识它的价值。想深入了解 OLAP 在数据库中的角色，建议学习我们的 Database Design 课程，它将提供全景视角，帮助您不仅理解 OLAP 的概念，还能掌握它在数据库更大语境中的定位。
什么是在线分析处理？
即使您是资深分析师，或许仍会好奇：OLAP（在线分析处理）究竟是什么？简而言之，OLAP 是一种改变我们分析海量数据方式的数据处理技术。由于 OLAP 已成为数据工作流中重要的一环，分析师可能在不经意间就受益于 OLAP 的进步。
借助 OLAP，数据分析师可以快速处理复杂查询，将海量数据集转化为上级经常要求的可执行洞见。使用 OLAP，分析师能够进行多维度分析，即从时间、地域、层级类别等维度入手，识别若仅基于表格手动关联、缺少 OLAP 支持时很难发现的模式与趋势。
OLAP。来源：CSUS 在线课程资料
让我们看看 OLAP 如何参与到对大型数据集的操作中。最好的一点是，您可以实时执行这些操作。我通常会想到以下三项具体动作：
- 从数据集中提取特定视角。
- 下钻到细粒度细节进行深入分析。
- 进行聚合以生成高层次摘要。
例如，OLAP 能帮助我们按地区提取销售数据，进一步下钻到每家门店的销售表现，然后再进行聚合以给出整体销售趋势。
什么是 OLAP 立方体？
讨论 OLAP 时不可不提 OLAP 立方体。OLAP 立方体（又称超立方体）是一种数据结构，能够实现对海量数据的快速、多维分析，其能力超出关系型数据库所能达到的范围。其关键特征包括：
- 维度：表示用于分析的不同类别。
- 度量：待分析的数值。
- 预聚合：对数据进行预计算并存储以支持快速查询。
- 层级：允许在维度内进行下钻。
- 快速查询性能：支持对大型数据集的快速分析。
简单说，OLAP 立方体把我们平面、二维（可类比电子表格）的表格“升维”，变为具有三维（或更多维）的结构。OLAP 立方体为数据增加了更多层次与关联，以更合理的方式组织数据，从而以更高的速度支持复杂的分析查询和报表。
OLAP 系统如何工作
分析大规模多维数据通常从收集各来源数据并将其存入数据仓库开始，随后基于这些数据构建 OLAP 立方体以实现快速高效的查询。下图展示了 OLAP 在其中所处的位置：
OLAP 工作流程。来源：NetSuite
数据收集与存储
数据从多个来源提取，如事务型数据库和外部系统。随后，提取的数据会经过转换流程以保证质量，并被加载到一个集中式数据仓库中，该仓库针对分析型查询与历史数据存储进行了优化。
构建 OLAP 立方体
OLAP 立方体是基于数据仓库中数据构建的、预计算的多维数据结构。它会沿着预定义的各类维度与层级（如时间、产品、地点）以及度量（如销售额、数量）来组织数据。对聚合结果进行预计算是 OLAP 的关键所在，也是其实现快速查询响应的根本原因。由于 OLAP 立方体在多个层级上完成了预聚合，我们可以直接访问汇总数据，而无需在原始数据上反复编写相同的 SQL 查询。
快速高效的数据查询
OLAP 立方体便于在不同粒度层级上快速访问汇总数据。您可以执行复杂的分析查询，而不影响源系统，并享受更灵活的数据探索。以下是数据分析师可以执行的一些关键 OLAP 操作：
基本 OLAP 操作。来源：Wikimedia
- 上卷（Roll up）：上卷操作对数据进行汇总，以提供更粗粒度的视图。例如，与其按巴黎、柏林、马德里、罗马等具体城市查看产品销量，不如通过上卷按西欧、南欧等区域查看销售额。
- 下钻（Drill down）：与上卷相反。分析师可以深入数据层级，获取更低层级的信息。例如，在查看年度销售数据时，可以下钻至月度销售。
- 切片（Slice）：切片操作基于某一维度提取特定数据子集。例如，可以切片分析某一产品类别的销售数据。
- 切块（Dice）：切块操作允许分析师同时按多个维度选择并分析数据。例如，可以在某一时期内，查看特定产品在特定地区的销售数据。
- 旋转（Pivot）：旋转操作是在某个维度上“转动”OLAP 立方体。比如，数据分析师希望用不同配置探索图表时，可以在图形用户界面中通过拖放来旋转数据。
OLAP 系统的类型
OLAP 系统有不同类型，各自适用场景与优势不同。下面用表格做一份概览。
| OLAP 类型 | 概述 | 优势 |
|---|
| 多维 OLAP（MOLAP） | 使用多维数据库，将预计算的数据存储在立方体结构中。 | 适合复杂计算。
针对多维分析做了优化。 |
| 关系型 OLAP（ROLAP） | 基于关系型数据库，使用 SQL 查询访问数据。 | 可处理海量数据。
依托现有关系型数据库技术。
对变化的数据结构更灵活。 |
| 混合 OLAP（HOLAP） | 部分数据采用多维格式存储，部分数据采用关系型格式存储。 | 在性能与可扩展性之间取得平衡。
在数据存储与访问上更灵活。
可根据具体用例进行优化。 |
OLAP 与 OLTP 的对比
了解了不同类型的 OLAP 系统后，我们可以将 OLAP 与 OLTP 进行对比。与 OLAP 不同，OTLP（应为 online transaction processing，在线事务处理）是为事务处理而设计，而非分析处理。OLAP 侧重数据分析与查询；而 OLTP 则围绕运营型数据库中的实时事务处理与数据完整性展开。
一般而言，OLAP 处理更复杂的查询，帮助企业做出更优决策。OLTP 系统处理日常事务，以维持数据完整性并为各类应用（如订单录入与库存控制）提供服务。
更具体地说，用数据工程与架构的语言表述：OLAP 采用多维数据模型与反规范化的模式，最适合快速查询与读多写少的操作。相对地，OLTP 采用规范化的关系型数据模型，针对写多的操作进行优化，以保证实时事务的一致性。我们用表格来梳理二者差异：
| 特性 | OLAP（在线分析处理） | OLTP（在线事务处理） |
|---|
| 目的 | 面向决策的复杂查询与数据分析 | 处理日常事务并维护数据完整性 |
| 数据模型 | 多维数据模型与反规范化模式 | 规范化的关系型数据模型 |
| 操作类型 | 读为主的操作 | 写为主的操作 |
| 查询复杂度 | 支持复杂查询与多维分析 | 针对简单、短小的在线事务优化 |
| 数据冗余 | 因反规范化而冗余较高 | 因规范化而冗余较低 |
| 性能侧重点 | 快速查询与分析 | 快速处理并保持数据准确 |
| 使用场景 | 商业智能、数据仓库、分析 | 订单录入、库存控制、客户关系管理 |
OLAP 的优势
下面归纳 OLAP 的关键优势，其中部分已在上文提及。
- 更快的数据分析：OLAP 加速对海量数据的查询与分析，缩短生成报告和洞见的时间，帮助企业基于当前可用数据及时决策。
- 支持非技术用户：它让数据分析对非技术用户也更易上手。由此，初学的数据分析师无需掌握高级数据库用法，也能完成复杂的分析计算与报表。
- 统一的数据视角：OLAP 允许企业在单一平台上管理市场、财务、生产等多项职能。该一体化视图有助于管理者与决策者理解更广阔的背景，并更有效地解决问题。
- 复杂查询处理：OLAP 系统能处理涉及众多维度与海量数据的复杂查询，帮助用户对数据进行细致分析，这些分析使用传统的数据处理工具往往非常困难甚至不可行。
实施 OLAP 解决方案
在组织内实施 OLAP 解决方案时，可重点考虑以下因素：
- 业务需求：明确定义分析需求与目标。
- 数据源：识别并整合相关数据源。
- 可扩展性：确保方案可随数据量增长而扩展。
- 易用性：选择与用户技术水平匹配的工具。
- 集成性：考虑与现有系统的兼容性。
- 成本：评估总体拥有成本，包括许可与运维。
具备 OLAP 能力的常见工具包括 IBM Cognos 和 Oracle OLAP。这些工具提供多种高级分析能力，以满足不同需求。
总结
如上所述，OLAP 通过支持多维分析与快速查询，将原始数据转化为可执行洞见。若您希望进一步熟悉数据处理与分析，欢迎查看我们的 Database Design 课程、Data Warehousing Concepts 课程，以及 Introduction to Data Engineering 课程。
此外，如果您正在学习 OLAP，很可能也在使用 SQL。DataCamp 提供多门 SQL 课程与技能路径助您提升能力，包括 SQL for Database Administrators 技能路径、Introduction to Relational Databases in SQL 课程，以及 Data-Driven Decision Making in SQL 项目。
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OLAP 与数据仓库的集成，使数据分析师能够以更快的速度和更高的效率在数据中发现模式和关系。但 OLAP（Online Analytical Processing，在线分析处理）的工作可以说是“在引擎盖下”完成的。因此，您可能是一名在商业智能工具中处理数据的熟练分析师，享受着 OLAP 带来的支持，却未必了解 OLAP 是什么或它有多有用。
在本文中，我们将进一步了解 OLAP 及其工作原理，帮助您充分认识它的价值。想深入了解 OLAP 在数据库中的角色，建议学习我们的 Database Design 课程，它将提供全景视角，帮助您不仅理解 OLAP 的概念，还能掌握它在数据库更大语境中的定位。
什么是在线分析处理？
即使您是资深分析师，或许仍会好奇：OLAP（在线分析处理）究竟是什么？简而言之，OLAP 是一种改变我们分析海量数据方式的数据处理技术。由于 OLAP 已成为数据工作流中重要的一环，分析师可能在不经意间就受益于 OLAP 的进步。
借助 OLAP，数据分析师可以快速处理复杂查询，将海量数据集转化为上级经常要求的可执行洞见。使用 OLAP，分析师能够进行多维度分析，即从时间、地域、层级类别等维度入手，识别若仅基于表格手动关联、缺少 OLAP 支持时很难发现的模式与趋势。
OLAP。来源：CSUS 在线课程资料
让我们看看 OLAP 如何参与到对大型数据集的操作中。最好的一点是，您可以实时执行这些操作。我通常会想到以下三项具体动作：
例如，OLAP 能帮助我们按地区提取销售数据，进一步下钻到每家门店的销售表现，然后再进行聚合以给出整体销售趋势。
什么是 OLAP 立方体？
讨论 OLAP 时不可不提 OLAP 立方体。OLAP 立方体（又称超立方体）是一种数据结构，能够实现对海量数据的快速、多维分析，其能力超出关系型数据库所能达到的范围。其关键特征包括：
简单说，OLAP 立方体把我们平面、二维（可类比电子表格）的表格“升维”，变为具有三维（或更多维）的结构。OLAP 立方体为数据增加了更多层次与关联，以更合理的方式组织数据，从而以更高的速度支持复杂的分析查询和报表。
OLAP 系统如何工作
分析大规模多维数据通常从收集各来源数据并将其存入数据仓库开始，随后基于这些数据构建 OLAP 立方体以实现快速高效的查询。下图展示了 OLAP 在其中所处的位置：
OLAP 工作流程。来源：NetSuite
数据收集与存储
数据从多个来源提取，如事务型数据库和外部系统。随后，提取的数据会经过转换流程以保证质量，并被加载到一个集中式数据仓库中，该仓库针对分析型查询与历史数据存储进行了优化。
构建 OLAP 立方体
OLAP 立方体是基于数据仓库中数据构建的、预计算的多维数据结构。它会沿着预定义的各类维度与层级（如时间、产品、地点）以及度量（如销售额、数量）来组织数据。对聚合结果进行预计算是 OLAP 的关键所在，也是其实现快速查询响应的根本原因。由于 OLAP 立方体在多个层级上完成了预聚合，我们可以直接访问汇总数据，而无需在原始数据上反复编写相同的 SQL 查询。
快速高效的数据查询
OLAP 立方体便于在不同粒度层级上快速访问汇总数据。您可以执行复杂的分析查询，而不影响源系统，并享受更灵活的数据探索。以下是数据分析师可以执行的一些关键 OLAP 操作：
基本 OLAP 操作。来源：Wikimedia
OLAP 系统的类型
OLAP 系统有不同类型，各自适用场景与优势不同。下面用表格做一份概览。
针对多维分析做了优化。
依托现有关系型数据库技术。
对变化的数据结构更灵活。
在数据存储与访问上更灵活。
可根据具体用例进行优化。
OLAP 与 OLTP 的对比
了解了不同类型的 OLAP 系统后，我们可以将 OLAP 与 OLTP 进行对比。与 OLAP 不同，OTLP（应为 online transaction processing，在线事务处理）是为事务处理而设计，而非分析处理。OLAP 侧重数据分析与查询；而 OLTP 则围绕运营型数据库中的实时事务处理与数据完整性展开。
一般而言，OLAP 处理更复杂的查询，帮助企业做出更优决策。OLTP 系统处理日常事务，以维持数据完整性并为各类应用（如订单录入与库存控制）提供服务。
更具体地说，用数据工程与架构的语言表述：OLAP 采用多维数据模型与反规范化的模式，最适合快速查询与读多写少的操作。相对地，OLTP 采用规范化的关系型数据模型，针对写多的操作进行优化，以保证实时事务的一致性。我们用表格来梳理二者差异：
OLAP 的优势
下面归纳 OLAP 的关键优势，其中部分已在上文提及。
实施 OLAP 解决方案
在组织内实施 OLAP 解决方案时，可重点考虑以下因素：
具备 OLAP 能力的常见工具包括 IBM Cognos 和 Oracle OLAP。这些工具提供多种高级分析能力，以满足不同需求。
总结
如上所述，OLAP 通过支持多维分析与快速查询，将原始数据转化为可执行洞见。若您希望进一步熟悉数据处理与分析，欢迎查看我们的 Database Design 课程、Data Warehousing Concepts 课程，以及 Introduction to Data Engineering 课程。
此外，如果您正在学习 OLAP，很可能也在使用 SQL。DataCamp 提供多门 SQL 课程与技能路径助您提升能力，包括 SQL for Database Administrators 技能路径、Introduction to Relational Databases in SQL 课程，以及 Data-Driven Decision Making in SQL 项目。