OLAP简介
摘要
druid对于做大数据的同学们来说，并不陌生。我之前也研究过很多OLAP的框架，最近研究了一下最新版的druid(0.9.1.1)， 想和大家在此分享一下，和大家一起学习进步。对于没有接触过BI和数据分析的同学，先给大家简单介绍一下OLAP，作为入门。
什么是OLAP(联机分析处理)
这个是和数据处理非常相关的一个概念。接触过BI(商务智能的同学一定清楚。数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing); OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。通俗的讲，就是对数据的增删改查等操作。 OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。通俗的讲，就是对数据按不同维度的聚合，维度的上钻，下卷等。
OLAP可以分为ROLAP，MOLAP和HOLAP
ROLAP： 使用关系型数据库或者扩展的关系型数据库来管理数据仓库数据，而OLAP中间件支持其余的功能。ROLAP包含了每个后端关系型数据库的优化，聚合，维度操作逻辑的实现，附件的工具以及服务等。所以ROLAP比MOLAP有更好的可伸缩性。 比较典型的ROLAP有mondrian, Presto(facebook)。目前阿里的DRDS也可以看作是ROLAP的框架
MOLAP： 通过基于数据立方体的多位存储引擎，支持数据的多位视图。即通过将多维视图直接映射到数据立方体上，使用数据立方体能够将预计算的汇总数据快速索引。比较典型的MOLAP框架有kylin(apache), Lylin(ebay)、pinot(linkedin)和druid
也就是说MOLAP是空间换时间，即把所有的分析情况都物化为物理表或者视图，查询的时候直接从相应的物化表中获取数据， 而ROLAP则通过按维度分库，分表等方式，实现单一维度下的快速查询，通过分布式框架，并行完成分析任务，来实现数据的分析功能。MOLAP 实现较简单，但当分析的维度很多时，数据量呈指数增长，而ROLAP在技术实现上要求更高，但扩展性也较好。
- HOLAP： 混合OLAP结合ROLAP和MOLAP，得益于ROLAP较大的可伸缩性和MOLAP的快速查询。
更多的关于OLAP的知识，推介大家看机械工业出版社出版的《数据挖掘-概念与技术》
