实现高效BI分析的必备技术OLAP，一篇讲明白-olap分析方法

什么是OLAP多维分析，它究竟有啥作用，如今都有哪些流行的技术解决方案来实现？今天我们详细聊一聊。

文中部分内容参考了朱凯老师的《ClickHouse原理解析与实践》，感兴趣的朋友可以买来读一读。

在聊OLAP之前，我们先把时间拉长，聊聊BI系统。

上个世纪，IT技术迅猛发展，主要特征就是线下工作的线上化。各种各样的IT系统（比如ERP、CRM等）在各个行业落地实施。相应的，我们把这类系统称之为联机事务处理（OLTP）系统。

但是在企业的运行过程中，不只是有流程审批这些工作，还有很多报表统计、分析决策相关的诉求。但是早期的IT系统的数据各自独立，互相割裂，给分析带来了极大的困难。

为了解决这一问题，人们提出了数据仓库的概念，把数据集中在一起，打通隔阂，并通过分层的方式处理数据。

逐步的，在数仓基础上提供数据分析的系统慢慢发展起来。直到90年代，BI系统的概念提出来，专门指代这类分析系统。相对于OLTP系统，这类BI系统被称为联机分析（OLAP）系统。

传统BI系统解决了很多问题，但是存在的瓶颈也是很多的。比如数据的分析效率底下、研发迭代缓慢等，都对应用效果产生了负面影响。

最近几年，SaaS模式的兴起，为BI系统带来了新的发展机遇。例如我们熟知的GA、神策分析、友盟分析等，采取的服务模式都是SaaS化。很多中小型公司的BI系统不再依赖于数仓的搭建。

而现代BI系统背后的OLAP技术也在不断发展。

下面我们详细聊聊OLAP。

OLAP即联机分析，又可以称为多维分析，是关系型数据库之父Edgar Frank于1993年提出的概念。它指的是通过多种不同的维度审视数据，进行深层次分析。主要的操作包括下钻、上卷、切片、切块等。

参考Excel的数据透视表的功能，大家就好理解这些操作了。数据透视表实现了对原始数据的各种聚合、分解、切片等操作，OLAP也是如此。可以把OLAP理解成对公司数据库建立一个大的透视表，通过这个透视表进行各种维度的分析，这就是OLAP。

说白了，OLAP是用于我们进行分析的引擎。在很多公司的数据架构中，OLAP作为顶层分析应用层与数据存储层的中间处理层。其核心解决的是和数据分析相关的需求。

常见的OLAP架构可以分为三类。

第一种架构称为ROLAP（Relational OLAP），即关系型OLAP。顾名思义，是直接使用关系模型进行构建的。因此，多维分析的操作是可以直接转换成SQL进行查询的。

这种架构对数据的实时处理能力要求很高。像ClickHouse、Impala、Presto都是典型的RLOAP代表。

第二种架构称为MOLAP（Multidimensional OLAP），即多维型OLAP。

MOLAP的出现是为了缓解ROLAP的性能问题。其核心思路是对数据预先聚合处理，以存储空间换查询时间的减少。典型的MOLAP包括Kylin、Druid等。

容易想到，如果维度较多，需要存储的数据量级会有指数级地上涨。一张千万级别的数据表，可能膨胀到需要存储亿级别的体量。

另外，由于需要进行预计算，MOLAP的数据会有一定的滞后性，不能实时进行数据分析。并且由于只保留了聚合后的结果数据，无法查询明细数据。

第三类架构称为HOLAP（Hybrid OLAP），即混合架构OLAP。

这种架构可以理解成ROLAP和MOLAP的集成。

前面我们也陆续介绍了OLAP相关的一些技术。下面我们简单聊聊OLAP技术的演进过程。

第一个阶段称为传统的关系型数据库阶段。在这个阶段中，OLAP主要是以Oracle、MySQL等关系型数据库实现。

在ROLAP架构下，直接使用这些数据库作为存储和计算的载体；在MOLAP架构下，则借助物化视图的形式实现数据立方体。

该阶段中，无论是ROLAP还是MOLAP，当数据体量大、维度数目多的时候，都存在严重的性能问题，甚至存在根本查不出结果的情况。

第二个极端可以称为大数据阶段。在这个阶段，主要依赖Hive等大数据技术进行实现。

以ROLAP为例，传统的关系型数据库被Hive和SparkSQL这类新型技术所取代。相比传统的数据库而言，面向海量数据的处理性能明显提升了很多。但是在提供实时的在线查询服务时，仍然需要几十秒甚至数分钟才能返回。

最近几年，一款新的OLAP解决方案ClickHouse走进了大家的视野。其优越的查询计算性能让人惊叹。头条、阿里、腾讯等大厂也纷纷进行使用。

ClickHouse是由来自俄罗斯的Yandex公司研发的（Yandex类似于中国的百度，是俄罗斯的本土搜索引擎，占据俄国47%的搜索市场），是一款开源软件。

其他一些常见的OLAP技术方案对比如下，供参考。

不同的技术，也都存在各自的优点和缺点。在目前阶段，没有哪种OLAP技术是万能的灵丹妙药，可以解决所有问题。大家在技术选型时，需要结合自己的业务数据特点，进行选择。不知道未来是否有一天，能出现完美的OLAP解决方案，一统江湖。期待吧。