什么是OLAP多維分析，它究竟有啥作用，如今都有哪些流行的技術解決方案來實現？今天我們詳細聊一聊。

文中部分內容參考了朱凱老師的《ClickHouse原理解析與實踐》，感興趣的朋友可以買來讀一讀。

1、BI系統的演進

在聊OLAP之前，我們先把時間拉長，聊聊BI系統。

（1）傳統BI系統

上個世紀，IT技術迅猛發展，主要特征就是線下工作的線上化。各種各樣的IT系統（比如ERP、CRM等）在各個行業落地實施。相應的，我們把這類系統稱之為聯機事務處理（OLTP）系統。

但是在企業的運行過程中，不只是有流程審批這些工作，還有很多報表統計、分析決策相關的訴求。但是早期的IT系統的數據各自獨立，互相割裂，給分析帶來了極大的困難。

為了解決這一問題，人們提出了數據倉庫的概念，把數據集中在一起，打通隔閡，并通過分層的方式處理數據。

逐步的，在數倉基礎上提供數據分析的系統慢慢發展起來。直到90年代，BI系統的概念提出來，專門指代這類分析系統。相對于OLTP系統，這類BI系統被稱為聯機分析（OLAP）系統。

傳統BI系統解決了很多問題，但是存在的瓶頸也是很多的。比如數據的分析效率底下、研發迭代緩慢等，都對應用效果產生了負面影響。

（2）現代BI系統

最近幾年，SaaS模式的興起，為BI系統帶來了新的發展機遇。例如我們熟知的GA、神策分析、友盟分析等，采取的服務模式都是SaaS化。很多中小型公司的BI系統不再依賴于數倉的搭建。

而現代BI系統背后的OLAP技術也在不斷發展。

2、什么是OLAP

下面我們詳細聊聊OLAP。

OLAP即聯機分析，又可以稱為多維分析，是關系型數據庫之父Edgar Frank于1993年提出的概念。它指的是通過多種不同的維度審視數據，進行深層次分析。主要的操作包括下鉆、上卷、切片、切塊等。

參考Excel的數據透視表的功能，大家就好理解這些操作了。數據透視表實現了對原始數據的各種聚合、分解、切片等操作，OLAP也是如此。可以把OLAP理解成對公司數據庫建立一個大的透視表，通過這個透視表進行各種維度的分析，這就是OLAP。

說白了，OLAP是用于我們進行分析的引擎。在很多公司的數據架構中，OLAP作為頂層分析應用層與數據存儲層的中間處理層。其核心解決的是和數據分析相關的需求。

常見的OLAP架構可以分為三類。

（1）ROLAP

第一種架構稱為ROLAP（Relational OLAP），即關系型OLAP。顧名思義，是直接使用關系模型進行構建的。因此，多維分析的操作是可以直接轉換成SQL進行查詢的。

這種架構對數據的實時處理能力要求很高。像ClickHouse、Impala、Presto都是典型的RLOAP代表。

（2）MOLAP

第二種架構稱為MOLAP（Multidimensional OLAP），即多維型OLAP。

MOLAP的出現是為了緩解ROLAP的性能問題。其核心思路是對數據預先聚合處理，以存儲空間換查詢時間的減少。典型的MOLAP包括Kylin、Druid等。

容易想到，如果維度較多，需要存儲的數據量級會有指數級地上漲。一張千萬級別的數據表，可能膨脹到需要存儲億級別的體量。

另外，由于需要進行預計算，MOLAP的數據會有一定的滯后性，不能實時進行數據分析。并且由于只保留了聚合后的結果數據，無法查詢明細數據。

（3）HOLAP

第三類架構稱為HOLAP（Hybrid OLAP），即混合架構OLAP。

這種架構可以理解成ROLAP和MOLAP的集成。

3、OLAP實現技術的演進

前面我們也陸續介紹了OLAP相關的一些技術。下面我們簡單聊聊OLAP技術的演進過程。

（1）傳統關系型數據庫階段

第一個階段稱為傳統的關系型數據庫階段。在這個階段中，OLAP主要是以Oracle、MySQL等關系型數據庫實現。

在ROLAP架構下，直接使用這些數據庫作為存儲和計算的載體；在MOLAP架構下，則借助物化視圖的形式實現數據立方體。

該階段中，無論是ROLAP還是MOLAP，當數據體量大、維度數目多的時候，都存在嚴重的性能問題，甚至存在根本查不出結果的情況。

（2）大數據技術階段

第二個極端可以稱為大數據階段。在這個階段，主要依賴Hive等大數據技術進行實現。

以ROLAP為例，傳統的關系型數據庫被Hive和SparkSQL這類新型技術所取代。相比傳統的數據庫而言，面向海量數據的處理性能明顯提升了很多。但是在提供實時的在線查詢服務時，仍然需要幾十秒甚至數分鐘才能返回。

（3）最新階段

最近幾年，一款新的OLAP解決方案ClickHouse走進了大家的視野。其優越的查詢計算性能讓人驚嘆。頭條、阿里、騰訊等大廠也紛紛進行使用。

ClickHouse是由來自俄羅斯的Yandex公司研發的（Yandex類似于中國的百度，是俄羅斯的本土搜索引擎，占據俄國47%的搜索市場），是一款開源軟件。

其他一些常見的OLAP技術方案對比如下，供參考。

不同的技術，也都存在各自的優點和缺點。在目前階段，沒有哪種OLAP技術是萬能的靈丹妙藥，可以解決所有問題。大家在技術選型時，需要結合自己的業務數據特點，進行選擇。不知道未來是否有一天，能出現完美的OLAP解決方案，一統江湖。期待吧。