OLAP（Online Analytical Processing，联机分析处理）是一种用于快速、灵活地分析多维数据的软件技术，主要用于数据仓库系统，支持复杂查询和决策支持。以下是其核心要点：
一、基本定义
OLAP是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析技术，侧重于支持决策人员和高层管理人员的决策需求。它通过快速处理海量数据，提供直观易懂的查询结果，帮助企业掌握经营状况并制定战略。
二、核心功能
多维分析能力 支持按多个维度（如时间、地区、产品等）对数据进行聚合、对比和趋势分析，例如销售额按月份、地区和产品的多维拆分。
快速查询与计算
能够处理复杂计算（如累计、平均值、标准差等）和实时分析，满足决策场景的时效性需求。
数据建模与挖掘
提供数据立方体等模型，支持预计算和索引优化，加速查询速度；同时辅助数据挖掘和关联分析。
三、应用场景
商业智能（BI）： 报表生成、仪表盘展示、数据挖掘； 金融分析
电商分析：销售趋势预测、用户行为分析。
四、与OLTP的区别
| 维度 | OLTP| OLAP|
|------------|---------------------|---------------------|
| 用户定位| 低层管理人员 | 决策人员 |
| 操作类型| 基础事务处理（增删改查） | 复杂分析查询 |
| 数据模型| 二维关系型数据库 | 多维数据仓库 |
| 系统目标| 确保数据一致性 | 满足低延迟、高吞吐分析需求 |
五、技术架构
MOLAP：基于数据立方体存储预计算结果，支持快速多维视图查询；
ROLAP：基于关系型数据库的在线分析扩展，适合中小规模数据集。
六、优势
直观性：通过图形化界面展示分析结果，降低决策门槛；
灵活性：支持自定义维度和指标，适应多样化分析需求。
OLAP通过多维数据模型和优化技术，成为现代企业数据驱动决策的核心支撑技术，广泛应用于金融、电商、制造等行业的智能分析场景。
