什么是 OLAP？

OLAP 代表在线分析处理。 它可以从技术和业务两个角度来看待。 从最高层面来说，你可以反过来读这些词

处理 — 对一些源数据进行处理…

分析 — …生成一些分析报告和洞察…

在线 — …实时进行。

从业务角度来看的 OLAP

近年来，企业人员开始意识到数据的价值。 那些盲目做出决策的公司往往难以跟上竞争。 成功的公司采用数据驱动的方法，迫使它们收集所有可能对业务决策有用的数据，并需要机制来及时分析这些数据。 这就是 OLAP 数据库管理系统 (DBMS) 发挥作用的地方。

从业务角度来看，OLAP 允许公司持续规划、分析和报告运营活动，从而最大限度地提高效率、降低成本，并最终赢得市场份额。 这可以是在内部系统中完成，也可以外包给 SaaS 提供商，例如网络/移动分析服务、CRM 服务等。 OLAP 是许多 BI（商业智能）应用程序背后的技术。

ClickHouse 是一种 OLAP 数据库管理系统，通常用作分析特定领域数据的 SaaS 解决方案的后端。 然而，一些企业仍然不愿与第三方提供商共享其数据，因此内部数据仓库方案也是可行的。

从技术角度来看的 OLAP

所有数据库管理系统都可以分为两类：OLAP（在线分析处理）和 OLTP（在线事务处理）。 前者侧重于构建报告，每个报告都基于大量的历史数据，但执行频率较低。 后者通常处理持续的事务流，不断修改当前的数据状态。

在实践中，OLAP 和 OLTP 不被视为二元类别，而更像是一个频谱。 大多数实际系统通常侧重于其中一种，但如果需要相反类型的工作负载，则会提供一些解决方案或解决方法。 这种情况常常迫使企业运营多个集成的存储系统。 这可能不是什么大问题，但拥有更多的系统会增加维护成本，因此近年来，HTAP（混合事务/分析处理）的趋势是，当单个数据库管理系统能够很好地处理两种类型的工作负载时。

即使一个 DBMS 最初是纯 OLAP 或纯 OLTP，它也必须朝着 HTAP 方向发展才能跟上竞争。 ClickHouse 也不例外。 最初，它被设计成一个尽可能快的 OLAP 系统，并且仍然不具备完善的事务支持，但已经添加了一些功能，例如一致的读/写和用于更新/删除数据的变异。

OLAP 和 OLTP 系统之间存在根本的权衡

• 为了高效地构建分析报告，必须能够单独读取列，因此大多数 OLAP 数据库都是列式的；
• 虽然单独存储列会增加对行进行操作的成本，例如追加或就地修改，按列数成比例增加（如果系统试图收集事件的所有细节以防万一，则列数可能很大）。 因此，大多数 OLTP 系统存储按行排列的数据。