在OLAP的世界里，主要有两种不同的类型：多维联机分析处理（MOLAP）和关系型联机分析处理（ROLAP）。混合联机分析处理指的是MOLAP和ROLAP技术的结合。
MOLAP
- 概述：
这是OLAP分析的传统方式。在MOLAP中，数据存储在一个多维数据集(cube)中，存储并不是在传统的关系型数据库中，而是自定义的格式。
- 优势：
卓越的性能：MOLAP cubes为了快速数据检索而构建，具有最佳的slicing dicing操作
可以执行复杂的计算：所有的计算都在创建多维数据表时预先生成。因此，复杂的计算不仅可行，而且迅速
- 劣势：
它可以处理的数据量有限：因为所有的计算都是执行在构建的多维数据集上，多维数据集本身不可能包括大量的数据。当然这并不是大数据不能派生出多维数据集。事实上，这是可以的。但是在这种情况下，只有汇总的信息能够包含在多维数据集中。
需要额外的成本：多维数据集技术往往是有专利或现在并不存在在某个组织中。因此，要想采用MOLAP技术，通常是要付出额外的人力和资源成本。
ROLAP
- 概述：
这种方法依赖于操作存储在关系型数据库中的数据，给传统的OLAP slicing 和 dicing功能。本质上，每个slicing或dicing功能和SQL语句中"WHERE"子句的功能是一样的。
- 优势：
可以处理大数据量：ROLAP技术的数据量大小就是底层关系数据库存储的大小。换句话说，ROLAP本身没有对数据量的限制。
可以利用关系型数据库所固有的功能：关系型数据库已经具备非常多的功能。ROLAP技术，由于它是建立在关系型数据库上的，因此可以使用这些功能。
- 劣势：
性能可能会很慢：因为每个ROLAP包裹实际上是一个SQL查询（或多个SQL查询）关系数据库，可能会因为底层数据量很大，使得查询的时间很长。
受限于SQL的功能：因为ROLAP技术主要依赖于生成SQL语句查询关系数据库，SQL语句并不能满足所有的需求（举例来说，使用SQL很难执行复杂的计算），ROLAP技术因此受限于SQL所能做的事情。ROLAP厂商已经通过构建工具以减轻这种风险，而且允许用户自定义函数。
HOLAP
- 概述：
HOLAP技术试图将MOLAP和ROLAP技术的优势结合起来。总体来说，HOLAP利用了多维数据集的技术从而得到更快的性能。
当需要详细信息时，HOLAP可以从多维数据集“穿过”到底层的关系数据库。
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