一、引言
在大数据和云计算的时代背景下，联机分析处理（OLAP）技术已成为企业决策支持系统的核心组件。OLAP技术以其强大的数据分析能力和高效的数据处理能力，为企业的战略决策提供有力支持。而数据存储格式作为OLAP技术的基础，其选择和应用对于OLAP系统的性能和效果具有至关重要的影响。本文将详细介绍OLAP按数据存储格式的分类，并分析各种存储格式的特点和应用场景，旨在帮助企业更好地理解和选择适合自己的OLAP存储方案。
二、OLAP按数据存储格式的分类
OLAP系统按照其数据存储格式的不同，主要可以分为以下三种类型：ROLAP（Relational OLAP）、MOLAP（Multidimensional OLAP）和HOLAP（Hybrid OLAP）。
ROLAP（Relational OLAP） ROLAP将分析用的多维数据存储在关系数据库中，并根据应用的需要，有选择地定义一批实视图作为表，它也存储在关系数据库中。这种存储方式的特点在于它充分利用了关系数据库的成熟技术和强大的数据处理能力，通过SQL查询语言对数据进行访问和操作。ROLAP的优势在于其灵活性高，可以方便地处理各种复杂的数据查询和计算。同时，由于数据存储在关系数据库中，因此可以很方便地与其他系统进行集成和交互。
在ROLAP中，不必要将每一个SQL查询都作为实视图保存，只定义那些应用频率比较高、计算工作量比较大的查询作为实视图。对每个针对OLAP服务器的查询，优先利用已计算好的实视图来生成查询结果以提高查询效率。同时，用作ROLAP储存器的RDBMS也针对OLAP作相应的优化，比如并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、SQL的OLAP扩展（cube、rollup）等等。
MOLAP（Multidimensional OLAP） MOLAP将OLAP分析所用到的多维数据物理上存储为多维数组的形式，形成“立方体”的结构。维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而汇总数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。MOLAP的特点在于其数据预计算和存储的多维性，通过牺牲存储空间来提高查询效率。MOLAP在数据分析和查询方面具有较高的性能，特别适合于处理大量的聚合数据和复杂的数据计算。
然而，MOLAP也存在一些缺点。首先，生成cube需要大量时间和空间，这可能导致存储成本的增加。其次，由于MOLAP的数据是预计算的，因此对于数据的实时更新和修改可能存在一定的困难。
HOLAP（Hybrid OLAP） HOLAP是ROLAP和MOLAP的混合体，它将明细数据保留在关系型数据库的事实表中，但是聚合后数据保存在Cube中。这种方式结合了ROLAP和MOLAP的优点，既具有ROLAP的灵活性和可扩展性，又具有MOLAP的高效查询性能。HOLAP适用于需要同时处理明细数据和聚合数据的应用场景，可以根据企业的实际需求和数据粒度进行灵活的选择和优化。
三、各种存储格式的比较与选择
在选择OLAP的存储格式时，需要根据企业的实际需求和数据特点进行综合考虑。以下是各种存储格式的比较和选择建议：
如果企业需要处理大量的明细数据，并且需要保持数据的实时性和灵活性，那么ROLAP可能是一个更好的选择。 如果企业更关注于查询性能和数据处理能力，对于数据的实时性要求不高，那么MOLAP可能是一个更好的选择。 如果企业需要同时处理明细数据和聚合数据，并且需要保持数据的灵活性和可扩展性，那么HOLAP可能是一个更好的选择。
四、结论
OLAP按数据存储格式的分类主要包括ROLAP、MOLAP和HOLAP三种类型。每种类型都有其独特的特点和应用场景，企业需要根据自身的实际需求和数据特点进行选择和优化。通过选择合适的OLAP存储方案，企业可以构建高效、稳定、灵活的OLAP系统，为企业的战略决策提供有力支持。
