联机分析处理（On-LineAnalyticalProcessing，OLAP）
目录
什么是联机分析处理
联机分析处理逻辑概念和典型操作
联机分析处理系统的体系结构和分类
联机分析处理的发展背景
联机分析处理的特点
什么是联机分析处理
联机分析处理的概念最早是由关系数据库之父爱德华·库德（E·F·Codd）博士于1993年提出的，是一种用于组织大型商务数据库和支持商务智能的技术。OLAP数据库分为一个或多个多维数据集，每个多维数据集都由多维数据集管理员组织和设计以适应用户检索和分析数据的方式，从而更易于创建和使用所需的数据透视表和数据透视图。
联机分析处理逻辑概念和典型操作
OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。
1）维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。
2）维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。
3）维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。
4）度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000）。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。
1）钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。
2）切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。
3）旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。
联机分析处理系统的体系结构和分类
数据仓库与OLAP的关系是互补的，现代OLAP系统一般以数据仓库作为基础，即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。
OLAP系统按照其存储器的数据存储格式可以分为关系OLAP（RelationalOLAP，简称ROLAP）、多维OLAP（MultidimensionalOLAP，简称MOLAP）和混合型OLAP（HybridOLAP，简称HOLAP）三种类型。
1、关系联机分析处理（ROLAP）
ROLAP将分析用的多维数据存储在关系数据库中并根据应用的需要有选择的定义一批实视图作为表也存储在关系数据库中。不必要将每一个SQL查询都作为实视图保存，只定义那些应用频率比较高、计算工作量比较大的查询作为实视图。对每个针对OLAP服务器的查询，优先利用已经计算好的实视图来生成查询结果以提高查询效率。同时用作ROLAP存储器的RDBMS也针对OLAP作相应的优化，比如并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、SQL的OLAP扩展(cube,rollup)等等。
2、多维联机分析处理（MOLAP）
MOLAP将OLAP分析所用到的多维数据物理上存储为多维数组的形式，形成“立方体”的结构。维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而总结数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。由于MOLAP采用了新的存储结构，从物理层实现起，因此又称为物理OLAP（PhysicalOLAP）；而ROLAP主要通过一些软件工具或中间软件实现，物理层仍采用关系数据库的存储结构，因此称为虚拟OLAP（VirtualOLAP）。
3、混合联机分析处理（HOLAP）
由于MOLAP和ROLAP有着各自的优点和缺点（如下表所示）,且它们的结构迥然不同，这给分析人员设计OLAP结构提出了难题。为此一个新的OLAP结构——混合型OLAP（HOLAP）被提出，它能把MOLAP和ROLAP两种结构的优点结合起来。迄今为止，对HOLAP还没有一个正式的定义。但很明显，HOLAP结构不应该是MOLAP与ROLAP结构的简单组合，而是这两种结构技术优点的有机结合，能满足用户各种复杂的分析请求。
联机分析处理的发展背景
随着数据库技术的广泛应用，企业信息系统产生了大量的数据，如何从这些海量数据中提取对企业决策分析有用的信息成为企业决策管理人员所面临的重要难题。传统的企业数据库系统（管理信息系统）即联机事务处理系统（On-LineTransactionProcessing,简称OLTP）作为数据管理手段，主要用于事务处理，但它对分析处理的支持一直不能令人满意。因此，人们逐渐尝试对OLTP数据库中的数据进行再加工，形成一个综合的、面向分析的、更好的支持决策制定的决策支持系统（DecisionSupportSystem，简称DSS）。
企业目前的信息系统的数据一般由数据库管理系统（DBMS）管理，但决策数据库和运行操作数据库在数据来源、数据内容、数据模式、服务对象、访问方式、事务管理乃至无力存储等方面都有不同的特点和要求，因此直接在运行操作的数据库上建立DSS是不合适的。数据仓库（DataWarehouse）技术就是在这样的背景下发展起来的。数据仓库的概念提出于20世纪80年代中期，20世纪90年代，数据仓库已从早起的探索阶段走向实用阶段。业界公认的数据仓库概念创始人恩门(Inmon)在《BuildingtheDataWarehouse》一书中对数据仓库的定义是：“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的持久的数据集合”。构建数据仓库的过程就是根据预先设计好的逻辑模式从分布在企业内部各处的OLTP数据库中提取数据并对经过必要的变换最终形成全企业统一模式数据的过程。当前数据仓库的核心仍是RDBMS管理下的一个数据库系统。数据仓库中数据量巨大，为了提高性能，RDBMS一般也采取一些提高效率的措施：采用并行处理结构、新的数据组织、查询策略、索引技术等等。
包括联机分析处理（On-LineAnalyticalProcessing，简称OLAP）在内的诸多应用牵引驱动了数据仓库技术的出现和发展；而数据仓库技术反过来又促进了OLAP技术的发展。联机分析处理的概念最早由关系数据库之父E·F·Codd于1993年提出的。Codd认为联机事务处理（OLTP）已不能满足终端用户对数据库查询分析的要求，结构化查询语言（SQL）对大数据库的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此，Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。OLAP委员会对联机分析处理的定义为：使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
联机分析处理的特点
在过去的二十年中，大量的企业利用关系型数据库来存储和管理业务数据，并建立相应的应用系统来支持日常业务运作。这种应用以支持业务处理为主要目的，被称为联机事务处理(OLTP，On-lineTransactionProcessing)应用，它所存储的数据被称为操作数据或者业务数据。
随着市场竞争的日趋激烈，近年来企业更加强调决策的及时性和准确性，这使得以支持决策管理分析为主要目的的应用迅速崛起，这类应用被称为联机分析处理，它所存储的数据被称为信息数据。
联机分析处理的用户是企业中的专业分析人员及管理决策人员，他们在分析业务经营的数据时，从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。例如分析销售数据，可能会综合时间周期、产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类等多种因素来考量。这些分析角度虽然可以通过报表来反映，但每一个分析的角度可以生成一张报表，各个分析角度的不同组合又可以生成不同的报表，使得IT人员的工作量相当大，而且往往难以跟上管理决策人员思考的步伐。
联机分析处理的主要特点，是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型，在这里，维指的是用户的分析角度。例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性。这也是联机分析处理在近年来被广泛关注的根本原因，它从设计理念和真正实现上都与旧有的管理信息系统有着本质的区别。
事实上，随着数据仓库理论的发展，数据仓库系统已逐步成为新型的决策管理信息系统的解决方案。数据仓库系统的核心是联机分析处理，但数据仓库包括更为广泛的内容。
概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能力，能够对大量企业数据进行快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。它本身包括三部分内容：
数据层。实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中心信息数据库中。
应用层。通过联机分析处理，甚至是数据挖掘等应用处理，实现对信息数据的分析。
表现层。通过前台分析工具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在用户面前。
从应用角度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采用传统的报表，或者采用数理统计和人工智能等数据挖掘手段，涵盖的范围更广；就应用范围而言，联机分析处理往往根据用户分析的主题进行应用分割，例如：销售分析、市场推广分析、客户利润率分析等等，每一个分析的主题形成一个OLAP应用，而所有的OLAP应用实际上只是数据仓库系统的一部分。