现在同样也有各种基于内存计算的软件，但它们是以可视化为主，比如Tableau和Qlikview等
3?大数据OLAP
Hadoop的生态系统诞生于互联网公司，从一开始就有开放的基因，这个OLAP派系最有意思的是Kylin，而且是咱中国人在Apache上的定级项目 。
参考资料：百度百科--联机分析处理（OLAP）

文章插图
详解OLAP概念、基本内容、特点、分类OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作，侧重于对管理人员的决策支持，可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求，并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果，辅助决策 。
（1）变量（度量）
变量是数据度量的指标，是数据的实际意义，即描述数据“是什么” 。像示例中的人数 。
（2）维度
维度是描述与业务主题相关的一组属性，单个属性或属性 *** 可以构成一个维 。如示例中的学历、民族、性别等都是维度 。
（3）维的层次
一个维往往可以具有多个层次，例如时间维度分为年、季度、月和日等层次，地区维可以是国家、地区、省、市等层次 。这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层 。后面介绍的上钻操作就是由 低层 概念映射到高层概念 。概念分层可除根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化和分组实现 。
（4）维的成员
若维是多层次的，则不同的层次的取值构成一个维成员 。部分维层次同样可以构成维成员，例如“某年某季度”、“某季某月”等都可以是时间维的成员 。
（5）多维数组
多维数组用维和度量的组合表示 。一个多维数组可以表示为（维1，维2，……，维n，变量），例如（部门，职系、民族、性别，人数）组成一个多维数组 。
（6）数据单元（单元格）
多维数组的取值 。当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值 。数据单元可以表示为（维1成员，维2成员，……，维N成员，变量的值），例如（人事教育部，技能，***，男，1人）表示一个数据单元，表示人事教育部职系是技能的 *** 男性有1人 。
（7）事实
事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的 *** 男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次，如果将人数事实的所有维度考虑在内，就构成有关人数的多维分析立方体 。
电子数据表与OLAP相比，不具备OLAP的多维性、层次、维度计算以及结构与视图分离等特点 。
1. 快速 。终端用户对于系统的快速响应有很高的要求 。调查表明如果用户在30秒内得不到回应，就会变得不耐烦 。因此OLAP平台彩用了多种技术提高响应速度，例如专门的数据存储格式、大量的预处理和特殊的硬件设计等，通过减小在线分析处理的动态计算，事先存储OLAP所需粒度的数据等主要手段来获得OLAP响应速度的提高，尽管如此，查询反应慢仍然是OLAP产品中经常被提及的问题 。
2. 可分析 。用户可以应用OLAP平台分析数据，也可以使用其他外部分析工具，例如电子数据表，这些分析工具基本上都以直观的方式为用户提供了分析功能 。
3. 共享 。由于人们认为OLAP是只读的，仅需要简单的安全管理，导致目前许多OLAP产品在安全共享方面还存在许多问题 。因此当多个用户访问OLAP服务器时，系统就在适当的粒度上加锁 。

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