一篇文章搞懂数据仓库：数据应用--OLAP

目录

1、OLAP和OLTP的区别

2、OLAP分类

3、OLAP基本操作

4、OLAP选型

1、olap和oltp的区别

2、OLAP分类

• MOLAP，基于多维数组的存储模型，也是OLAP最初的形态，特点是对数据进行预计算，以空间换效率，明细和聚合数据都保存在cube中。但生成cube需要大量时间和空间。
• ROLAP，基于关系模型进行存储数据，不需要预计算，按需即时查询。明细和汇总数据都保存在关系型数据库事实表中。其特点是与事务实体对应，关系清晰；但一般需要较为复杂的数据准备。在响应前端需求时，一般较快，但取决于计算引擎能力。
• HOLAP，混合模型，细节数据以ROLAP存放，聚合数据以MOLAP存放。这种方式相对灵活，且更加高效。可按企业业务场景和数据粒度进行取舍，没有最好，只有最适合。

3、OLAP基本操作

• ★钻取：维的层次变化，从粗粒度到细粒度，汇总数据下钻到明细数据。如通过季度销售数据钻取每个月的销售数据
• ★上卷：钻取的逆，向上钻取。从细粒度到粗粒度，细粒度数据到不同维层级的汇总。eg. 通过每个月的销售数据汇总季度、年销售数据
• ★切片：特定维数据（剩余维两个）。eg. 只选电子产品销售数据
• ★切块：维区间数据（剩余维三个）。eg. 第一季度到第二季度销售数据
• ★旋转：维位置互换（数据行列互换），通过旋转可以得到不同视角的数据。

4、OLAP选型

druid

• 实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。
• 实时的数据消费，真正做到数据摄入实时、查询结果实时。
• 扩展性强，支持 PB 级数据
• 极高的高可用保障，支持滚动升级。
• druid属于时间存储，删除操作比较繁琐，且不支持查询条件删除数据，只能根据时间范围删除数据。Druid能接受的数据的格式相对简单，比如不能处理嵌套结构的数据。

kylin

• 可扩展超快olap引擎，Hadoop/Spark上百亿数据规模
• 提供 Hadoop ANSI SQL 接口
• 交互式查询能力，用户可以与Hadoop数据进行亚秒级交互
• 百亿以上数据集构建多维立方体（MOLAP CUBE）
• 与BI工具无缝整合，如Tableau，PowerBI/Excel，MSTR，QlikSense，Hue和SuperSet

impala、presto...

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