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聯(lián)機分析處理OLAP系統(tǒng)，是數(shù)據(jù)倉庫的最主要應用。側(cè)重于根據(jù)管理層的各種要求，對各類海量數(shù)據(jù)從不同角度、不同級別進行復雜查詢和多維分析，并將結(jié)果以直觀易懂的形式提供給管理層，為管理層提供決策支持。
OLAP使用的數(shù)據(jù)模型通常為多維數(shù)據(jù)模型，其基本多維分析操作有鉆?。╮oll up和drill down）、切片（slice）和切塊（dice）、以及旋轉(zhuǎn)（pivot）、drill across、drill through等。下面的例圖展示了幾種常用的多維模型模式。

OLAP有多種實現(xiàn)方法，根據(jù)存儲數(shù)據(jù)的方式不同，可分為ROLAP、MOLAP和HOLAP 。一般我們將基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP實現(xiàn)稱之為ROLAP（Relational OLAP）；將基于多維數(shù)組存儲的OLAP稱之為MOLAP（Multidimensional OLAP）；將基于混合數(shù)據(jù)組織的OLAP實現(xiàn)稱之為HOLAP（Hybrid OLAP）。
總之， OLAP通常使用多維誰模型，分析的數(shù)據(jù)對象一般是海量歷史數(shù)據(jù) ，操作主要為讀取而非寫入，分析的模式主要為匯總和聚集，對處理過程需要耗費的時間存在較大的寬容度（比如幾十秒或數(shù)分鐘）。這是與OLAP與OLTP的最主要區(qū)別。
朋友們，我們正處在數(shù)據(jù)大爆炸的新時代，十多年前，數(shù)據(jù)的計量標準偏重于兆、G單位；而當下，數(shù)據(jù)動輒上T（1T=1204G）、上P（1P=1024T）。數(shù)據(jù)的存儲也從早期的側(cè)重單服務器存儲變?yōu)楫斚碌姆植际酱鎯?。

就像阿里、騰訊、華為等巨頭，他們的數(shù)據(jù)存儲節(jié)點分布在全世界，每個節(jié)點存儲的數(shù)據(jù)都是海量級別。試想雙十一過后，如果馬云想看一下雙十一當天某類產(chǎn)品在不同國家和區(qū)域的銷售情況、以及刷單的統(tǒng)計，這可就麻煩了，要處理的數(shù)據(jù)可不是一張表幾條數(shù)據(jù)、而是海量的分布式數(shù)據(jù)，這種應用是什么場景？顯然，僅僅依靠傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的查詢SQL是很難滿足這種海量分析需求的。
所以，借用合適的OLAP工具實現(xiàn)OLAP業(yè)務就顯得尤為重要。當下比較知名的開源OLAP工具主要包括：Impala、Presto、Spark SQL、Drill、Hawq、Druid、Pinot、Kylin等，其中Apache Kylin，麒麟，開發(fā)團隊主要由國人組成，速度很有優(yōu)勢，在國內(nèi)的應用也比較廣泛。
Apache Kylin?是一個開源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查詢接口及多維分析（OLAP）能力以支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)，最初由eBay Inc. 開發(fā)并貢獻至開源社區(qū) 。它能在亞秒內(nèi)查詢巨大的Hive表。
下圖是Apache Kylin的系統(tǒng)架構(gòu)圖：

下圖則是目前使用Kylin的國內(nèi)外主要用戶：

OLTP和OLAP對比分析上面分別對OLTP和OLAP做了詳細描述，相信大家對二者的區(qū)別有了一定的認知。下面通過一張對比表格將二者的主要區(qū)別羅列出來做一個總結(jié) 。請參看下圖：

從表中可以看出，OLTP和OLAP的區(qū)別還是很大的。OLTP側(cè)重于基于事務的小數(shù)據(jù)量頻繁讀寫；而OLAP側(cè)重于基于查詢的海量數(shù)據(jù)讀取分析。如果您能夠搞明白OLTP和OLAP的主要區(qū)別，那您以后再看到這類文章，就再也不會一頭霧水了。