ROLAP、MOLAP和HOLAP区别

对没有使用过数据仓库的人，对这三个概念确实是有点混淆不清。包括我自己本身不是做数据仓库出身，所以实际上是从实践出发，理论基础是有点匮乏的。

一、基本概念

1. OLAP

     OLAP(on-Line Analysis Processing)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、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的核心概念是“维”（dimension)，维是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。

     OLAP的基本多维分析操作有钻取(roll up和drill down)、切片(slice)和切块(dice)、以及旋转(pivot)、drill acros、drill through等

      1）钻取

改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取和向下钻取。roll up是在某一维上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

在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上得分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。

      3）旋转

旋转是变换维的方向，类似于行列互换。

OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP

2.ROLAP、MOLAP、HOLAP

名称	描述	细节数据存储位置	聚合后的数据存储位置
ROLAP(Relational OLAP)	基于关系数据库的OLAP实现	关系型数据库	关系型数据库
MOLAP(Multidimensional OLAP)	基于多维数据组织的OLAP实现	多维数据库	数据立方体
HOLAP(Hybrid OLAP)	基于混合数据组织的OLAP实现	关系型数据库	数据立方体

 

3.特性分析

ROLAP基于关系型数据库，它的OLAP引擎就是将用户的OLAP操作，如上钻下钻过滤合并等，转换成SQL语句提交到数据库中执行，并且提供聚集导航功能，根据用户操作的维度和度量将SQL查询定位到最粗粒度的事实表上去。

MOLAP事先将汇总数据计算好，存放在自己特定的多维数据库中，用户的OLAP操作可以直接映射到多维数据库的访问，不通过SQL访问。

ROLAP提供了更大的灵活度，MOLAP提供提供了更加快速的响应速度。但是带来的问题是，数据装载的效率非常低，但是带来的问题是，数据装载的效率非常低，因为其实就是将多维的数据预先填好，但是随着数据量过大维度成本越高，容易引起“数据爆炸”