1）快速性：用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在用户要求的时间内对用户的大部分分析要求做出反应，因此就更需要一些技术上的支持，如专门的数据存储格式、大量的事先运算、特别的硬件设计等。
2）可分析性：OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。用户无需编程就可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部分，并以用户理想的方式给出报告。用户可以在OLAP平台上进行数据分析，也可以连接到其他外部分析工具上，如时间序列分析工具、数据挖掘工具等。
3）多维性：多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据分析的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持。事实上，多维分析是分析企业数据最有效的方法，是OLAP的灵魂。
4）信息性：不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。这里有许多因素需要考虑，如数据的可复制性、可利用的磁盘空间、OLAP产品的性能及与数据仓库的结合度等。
对 OLAP 从查询类型上的划分：离线批处理、即席查询（ad-hoc）、固化查询。
如：离线批处理引擎
离线批处理引擎主要用于复杂的 ETL、构建数仓、数据挖掘等对延时要求不高，但灵活性最大的处理引擎，典型的代表如 Hive（ODPS）、Spark。这类引擎典型的优点就是吞吐量大，扩展性好，容错性好；缺点是低效，适合规模大、逻辑复杂任务。
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业和组织中不可或缺的一部分。为了更好地管理和利用这些海量数据，OLAP（联机分析处理）技术应运而生。本文将探讨大数据OLAP技术的应用与发展，以及它在商业领域中的重要性。
大数据OLAP技术结合了大数据处理和OLAP技术的优势，能够帮助企业更快速、更准确地分析大规模的数据。OLAP技术是一种多维数据分析技术，通过多维数据模型和交互式分析工具，帮助用户实现对数据的深入理解和探索。
在大数据OLAP技术中，数据通常以多维数据模型的形式存储，包括维度和指标。通过OLAP引擎的快速计算和查询能力，用户可以实时地分析和探索大规模的数据集，发现数据中隐藏的模式和关联。
大数据OLAP技术在各行各业都有广泛的应用，特别是在商业领域中。以下是一些大数据OLAP技术的应用领域：
随着大数据技术的不断发展和普及，大数据OLAP技术也在不断创新和演进。以下是大数据OLAP技术的一些发展趋势：
大数据OLAP技术作为大数据处理和OLAP技术的结合，为企业提供了强大的数据分析和探索能力。在未来的发展中，大数据OLAP技术将继续发挥重要作用，帮助企业更好地应对信息化时代的挑战。
OLAP（联机分析处理）和大数据是当今数据处理领域的两个热门话题，它们在数据分析和商业决策中起着关键作用。OLAP是一种多维数据分析技术，大数据则是指海量、多样化的数据集。
OLAP技术可以帮助企业从不同的维度进行数据分析，例如时间、地点、产品等多方面。通过OLAP，用户可以快速进行复杂的数据查询和分析，从而更好地了解业务状况和趋势。
在当今的商业环境中，OLAP和大数据被广泛应用于各个领域，并为企业的决策和发展提供了重要支持。
随着数据量的不断增长和数据处理技术的不断演进，OLAP和大数据在未来将继续发挥重要作用。企业应不断学习和应用这些技术，以应对日益复杂和多样化的商业挑战。
电子数据表与OLAP相比，不具备OLAP的多维性、层次、维度计算以及结构与视图分离等特点。
1.快速。终端用户对于系统的快速响应有很高的要求。
2.可分析。
3.共享。由于人们认为OLAP是只读的，仅需要简单的安全管理，导致目前许多OLAP产品在安全共享方面还存在许多问题。因此当多个用户访问OLAP服务器时，系统就在适当的粒度上加锁。
4.多维。维是OLAP的核心概念，多维性是OLAP的关键属性，这与数据仓库的多维数据组织正好相互补充。
OLTP和OLAP主要区别有：
1、基本含义不同：OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，记录即时的增、删、改、查，比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易。OLAP即联机分析处理，是数据仓库的核心部心，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。典型的应用就是复杂的动态报表系统。
2、实时性要求不同：OLTP实时性要求高，OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。OLAP的实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据。
3、数据量不同：OLTP数据量不是很大，一般只读/写数十条记录，处理简单的事务。OLAP数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大。
4、用户和系统的面向性不同：OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理。OLAP是面向市场的,用于数据分析。
5、数据库设计不同：OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的数据库设计。OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计。
？oltp和olap在数据处理和分析方面有着一些明显的异同点。1. 异同点：oltp（联机事务处理）主要用于在线交易处理，旨在处理实时的交易数据。它通常涉及对数据库进行增删改操作，并且需要快速响应和高并发能力。典型的应用包括银行交易、电商订单处理等，它注重的是数据的准确性和实时性。olap（联机分析处理）则主要用于在线分析处理，旨在对海量数据进行复杂的多维度分析和查询。它通常涉及到对数据进行汇总、聚合和计算，以便为决策层提供支持和洞察力。典型的应用包括商业智能、数据挖掘等，它注重的是数据的全面性和可用性。2. 具体在技术层面上来说，oltp和olap的实现方式、数据模型和查询操作等方面也存在一些差异。oltp通常采用关系型数据库，强调事务处理和一致性，而olap则常使用数据仓库和多维数据库，强调数据集成和多维分析。此外，oltp和olap在数据使用的方式和目的上也有所不同。oltp主要用于操作性业务处理，如交易记录和订单操作等，而olap则用于决策性分析，如销售趋势分析和市场调研等。总的来说，oltp和olap是在不同场景下对数据进行处理和分析的方法，它们的目标、数据需求和技术实现都有所差异。了解它们的异同点有助于更好地利用它们来满足不同的业务需求。
OLAP和OLTP是两种不同的数据库处理技术。
OLAP（联机分析处理）是一种多维数据分析技术，它用于快速处理大量数据和提供灵活的数据处理方式，使用户能够对数据进行更深入的挖掘和分析。
OLAP适用于数据分析、数据挖掘、报表制作等领域。
OLTP（联机事务处理）是一种在操作层面上优化的数据处理技术，适用于企业中的各种业务处理，如订单处理、交易处理等。
与OLAP不同的是，OLTP需要实时访问和更新数据库，以及确保数据的准确性和一致性。
OLAP和OLTP的区别在于两种技术处理数据的方式不同。
OLAP适用于数据分析、决策支持系统、报表等，而OLTP适用于企业系统中的各种业务处理。
因此，企业系统应根据业务需求使用不同的技术。
在当今信息爆炸的时代，企业面临着处理和分析海量数据的挑战。这些数据不仅规模庞大，还涉及到多个维度和复杂的关联关系。为了能够从这些数据中获取有价值的洞察力，一个强大而高效的分析工具就显得尤为重要。
OLAP多维分析（Online Analytical Processing）是一种基于多维数据模型和分析技术的数据处理方法。它能够将各种维度和度量值组合起来，提供全面而深入的数据分析视角。
相对于传统的关系型数据库，在OLAP多维分析中，我们使用多维数据立方体作为数据存储和分析的基础结构。这个立方体由多个维度和指标组成，可以实现高效的数据切片、钻取、滚动、透视等分析操作。
OLAP多维分析作为一种强大的数据分析工具，带来了许多重要的优势。
OLAP多维分析支持多个维度的数据分析，使得我们可以同时考虑多个维度的关联关系。无论是时间维度、地理维度，还是产品维度、客户维度，都可以通过OLAP多维分析得到全面的视角。
OLAP多维分析具有快速灵活的数据切片和钻取能力，通过简单的操作，我们可以迅速地从数据中筛选出感兴趣的部分，并深入到细节层面进行进一步的分析。这使得我们能够从不同的角度深入分析数据，发现隐藏在背后的规律和趋势。
OLAP多维分析允许我们以任意维度对数据进行透视和分组。通过轻松地拖拽和选择维度，我们可以快速地生成分析报表和图表，并按照不同的维度进行数据分组和汇总。这样，我们可以更好地理解数据之间的关系，更加直观地传递分析结果。
在OLAP多维分析中，可视化是一个重要的环节。它使得数据分析成果更加直观和易懂。OLAP多维分析工具提供了丰富多样的图表和图形样式，可以根据不同需求选择合适的展示方式。通过直观的图表，我们可以更好地传达数据分析的结果和见解。
OLAP多维分析的应用场景非常广泛，特别适用于数据密集型和分析驱动的领域。
OLAP多维分析可以帮助企业从多个维度分析经营情况。无论是销售数据、财务数据，还是供应链数据，通过OLAP多维分析，我们可以深入挖掘潜在的商机和问题。通过及时的数据分析，企业可以快速调整经营策略，做出明智的决策。
在市场营销领域，OLAP多维分析可以帮助企业理解消费者行为和市场趋势。通过对销售数据、广告数据、用户数据等多个维度的综合分析，企业可以更好地了解目标市场，并根据分析结果制定有针对性的市场营销策略。
对于在线服务提供商来说，OLAP多维分析可以帮助他们更好地理解用户行为并优化服务。通过对用户访问数据、使用数据等多方面的分析，企业可以及时发现和处理问题，提高用户满意度和留存率。
在金融行业，风险控制是一个关键的问题。OLAP多维分析可以帮助金融机构从各个维度全面分析风险，包括客户信用风险、市场风险、操作风险等。通过准确的数据分析，金融机构可以更好地管理和控制风险，确保业务的平稳运行。
OLAP多维分析作为一种强大的数据分析工具，为企业决策提供了有力支持。它的丰富的数据维度、灵活的数据切片和钻取、智能的数据透视和分组以及强大的数据可视化能力，使得企业能够从多个角度深入分析数据，获取洞察力，并在竞争激烈的市场中获得优势。
无论是企业经营分析、市场营销分析，还是在线服务分析和金融风控分析，OLAP多维分析都能够为企业提供全面而准确的数据支持，助力企业做出正确的决策。
多维分析是一种用于分析大量数据的强大工具，它能够从多个维度来观察数据，从而更好地理解数据背后的含义。在商业智能和数据分析领域，多维分析已经成为了非常重要的一种技术。
OLAP（联机分析处理）是多维分析的一种常见实现方式，它能够支持对数据的快速、灵活的分析。OLAP系统通常包括三个层次：数据存储层、数据处理层和数据分析层。数据存储层负责存储数据，数据处理层负责对数据进行清洗、转换和聚合等操作，以适应多维分析的需求，而数据分析层则提供了各种分析工具，帮助用户从多个角度对数据进行观察和分析。
在进行多维分析时，我们通常会使用一些特定的技术，例如切片、切块、旋转和过滤等。这些技术能够帮助我们从多个维度观察数据，并找到数据中的关键信息。例如，如果我们想了解某个市场的销售额情况，我们可以使用多维分析来分析销售额的时间序列、市场细分、竞争对手的情况等因素，从而更好地了解市场状况和制定相应的策略。
多维分析在许多领域都有广泛的应用，例如商业智能、数据分析、市场营销、财务分析等。通过多维分析，我们可以更好地理解数据背后的含义，找到数据中的关键信息，并制定更加有效的策略。此外，多维分析还能够帮助我们发现数据中的异常和趋势，从而及时采取相应的措施。
总之，多维分析是一种非常强大的数据分析工具，它能够帮助我们更好地理解数据、发现机会和风险、制定有效的策略。在商业智能、数据分析、市场营销和财务分析等领域，多维分析都有着广泛的应用。
