1、什么是OLAP
OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是一种用于分析和查询大规模数据集的计算机处理技术。OLAP技术主要用于多维数据分析和数据挖掘，通过提供多维数据模型和多维查询功能，帮助用户从不同角度和层次上对数据进行分析和查询，侧重分析决策。
BI模块
数据可视化组件。为用户提供拖拽式的数据分析操作页面，以及各种报表、图表的展示。本质上它就类似一个客户端，通过配置连接到各种OLAP引擎上（可以直白的理解为各种DB）来完成数据的分析和查询。通常一种BI组件都支持若干种OLAP引擎，比如superset可以连接clickhouse、druid、mysql等。
OLAP引擎
大数据存储引擎。可以直白的理解为就是存储数据的地方，但是不同引擎的存储数据原理、支持数据量级、查询性能、适用场景等都有很大区别。引擎的选择也决定着底层数仓的建设选型，比如你选择了clickhouse，那数仓最终也一定是基于clickhouse的建表原则去建若干ck表。
数据仓库
数据建设。初级的理解就是建表，将业务数据、日志数据、消息队列数据等，通过各种调度任务写入到表里供OLAP引擎使用。但要想建好数仓也是一个复杂、庞大的工程，比如要考虑：数据清洗、数据建模（星型模型、雪花模型、宽表模型、主题、维度、指标）、数据时效性（实时、T+1）、延迟容错、机器资源等。
1.1、常见操作
上卷（Roll Up）/聚合：选定某些维度，根据这些维度来聚合事实，如果用SQL来表达就是select dim_a, aggs_func(fact_b) from fact_table group by dim_a.e.g. 风控场景：点赞场景，决策REJECT，UV多少
下钻（Drill Down）：上卷和下钻是相反的操作。它是选定某些维度，将这些维度拆解出小的维度（如年拆解为月，省份拆解为城市），之后聚合事实。e.g. 风控场景：点赞场景，命中规则A，决策REJECT，UV多少
切片（Slicing、Dicing）：选定某些维度，并根据特定值过滤这些维度的值，将原来的大Cube切成小cube。如dim_a in ('CN', 'USA')e.g. 风控场景：点赞场景，命中规则A、规则B，规则C，决策REJECT，UV是多少
旋转（Pivot/Rotate）：维度位置的互换
1.2、OLAP分类
a. Relational OLAPROLAP提倡存储明细数据，适用于查询模式不固定，查询灵活性较高的场景。ROLAP的代表：Clickhosue、Presto、Doris、Hive、SpartSQL、FlinkSQL、Impala、GreenPlum等。优势：ROLAP收到Query请求时，会先解析Query，生成执行计划，扫描数据，执行关系型算子，在原始数据上做过滤(Where)、聚合(Sum, Avg, Count)、关联(Join)，分组（Group By)、排序（Order By）等，最后将结算结果返回给用户，整个过程都是即时计算，没有预先聚合好的数据可供优化查询速度，拼的都是资源和算力的大小。ROLAP不需要进行预聚合，因此查询的灵活性、可扩展性更好。使用成本低，与关系型数据库一脉相承，”群众基础“好。劣势：当数据量较大（时间跨度大）、查询较复杂（多表join）时，查询性能较差，因为所有的计算都是即时触发（没有预处理），会消耗更多的计算资源。
b. Multi-dimensional OLAPMOLAP提倡存储预聚合数据，适用于查询模式固定并且对查询性能要求较高的场景。MOLAP的代表主要有Druid、Kylin。MOLAP一般会根据用户事先定义的数据维度、指标在数据写入时就计算好预聚合数据，这样在Qeury到来时，直接查预聚合数据即可，无需基于明细数据实时计算，性能提升明显。优势：查询性能极好：数据写入时即完成了预聚合，避免了查询过程中的大量计算，极大提升查询性能。劣势：灵活性较差：因为预先定义了聚合维度和指标，所以只能用于较固定的查询模式，不支持明细查询。存储成本较高：不同维度、指标的预聚合会产生冗余数据，增大存储成本。
c. Hybrid OLAPHOLAP即混合OLAP，是MOLAP和ROLAP的一种融合，兼顾查询性能与灵活性。当查询固定模式的聚合数据时使用MOLAP技术，当查询明细数据或较灵活场景使用ROLAP技术。优势：兼顾查询性能、灵活性、存储空间劣势：系统结构复杂：要同时支持ROLAP和MOLAP，BI组件、OLAP引擎、数仓建设都要做好融合，尤其是底层数据的建模也比较复杂。适用场景少：与其提高系统复杂度，很多用户宁愿选择拆分为两类（ROLAP和MOLAP）单独实现，使用HOLAP的场景较少。
d. Other除此之外，还包含一些其他分类，包括启用Web的OLAP（WOLAP），桌面OLAP（DOLAP），移动OLAP（MOLAP）和空间OLAP（SOLAP）。但总体上不太流行，故此不再进行介绍。
1.3、与OLTP的关系
a. 什么是OLTPOLTP（OnLine Transaction Processsing 联机事务处理）是与功能、业务强相关的事务查询系统，要保证高并发场景下低时延的查询和处理效率。举例来说：我们日常买火车票的12306系统，包括用户注册、登录、购票等功能，每次的注册、登录都涉及跟DB打交道，insert或者update，而每一次这样的操作都是一次OLTP。
b. OLAP v.s. OLTP
2、OLAP主流框架对比
https://zhuanlan.zhihu.com/p/647306436