OLAP引擎的核心在于通过**多维数据立方体（Cube）**组织数据，将数据从多个维度（如时间、地域、产品等）进行抽象，支持快速切片、钻取、旋转等操作[6][7]。
维度（Dimension） ：观察数据的视角（如时间维度包含年、月、日层级）。度量（Measure） ：需分析的数值指标（如销售额、访问量）。层级（Hierarchy） ：维度的细化层次（如地域维度：国家→省→城市）。流程图：多维数据模型构建
原始数据 → 数据清洗 → 维度建模 → 构建Cube → 预聚合 → 存储优化
技术类别 实现原理 代表技术 引用来源 列式存储 按列存储数据，减少I/O消耗，提升聚合效率 Parquet、ORC [3][5] 预聚合 提前计算并存储常用维度的聚合结果（如按天/月汇总销售额） Kylin Cube、Druid Rollup [6][8] 向量化计算 利用SIMD指令集批量处理数据列，减少CPU指令调用次数 ClickHouse、Apache Arrow [3] MPP架构 分布式并行计算，将查询任务拆分到多个节点执行 Presto、Greenplum [3][8]
类型 核心原理 存储方式 适用场景 优缺点 ROLAP 基于关系型数据库，动态生成聚合结果 行/列混合存储 灵活查询、明细数据分析 ✅灵活性强 ❌查询性能较低[5][7] MOLAP 预计算多维立方体，存储为多维数组 多维数据文件 固定模式的高频聚合分析 ✅性能极快 ❌存储冗余高[6][8] HOLAP 混合存储（明细数据ROLAP + 聚合数据MOLAP） 关系库+多维存储 兼顾灵活性与性能 ✅平衡性佳 ❌架构复杂[6][7]
查询解析 → 语法树生成 → 逻辑优化（剪枝、谓词下推） → 物理计划生成 → 分布式执行 → 结果返回
优化器类型 ： RBO（基于规则） ：固定规则优化（如过滤条件前置）。CBO（基于代价） ：根据统计信息选择最优执行路径（如Join顺序）[4][8]。技术 作用 案例 谓词下推 将过滤条件下推至存储层，减少数据传输量 Druid Segment Pruning 动态分区裁剪 根据查询条件自动跳过无关数据分区 Spark 3.0+、ClickHouse Partition 近似计算 使用HyperLogLog/T-Digest算法快速估算UV、分位数 Druid、Elasticsearch
[Client] → [Distributed Table] → [Cluster Nodes]
每个节点：MergeTree引擎 → 数据分片（Shard） + 副本（Replica）
核心特性 ： LSM-Tree存储 ：高写入吞吐，后台合并数据段。向量化引擎 ：利用CPU缓存加速列计算[3][5]。Hive/Kafka → 维度建模 → 构建Cube → 存储至HBase
查询时直接读取预计算结果，避免实时计算[[6]()][[8]()]。
实时数据流 → Kafka → Indexing Service → Segment文件（列存+位图索引）
查询时通过Broker节点合并多个Segment结果[[5]()][[8]()]。
对比项 行存储 列存储 数据读取方式 读取整行 按需读取单列 I/O效率 低（扫描无关字段） 高（仅读取目标列） 压缩比 低（数据类型混合） 高（同列数据类型一致）
策略 实现方式 适用场景 全量预聚合 构建完整Cube，覆盖所有维度组合 查询模式固定的小数据量场景 部分预聚合 仅预计算高频维度组合 平衡存储与查询性能 动态聚合 实时计算（如MPP引擎） 灵活查询的大数据 场景
存储与计算分离 ：如Snowflake将存储置于对象存储，计算层弹性扩展[4]。云原生支持 ：Kubernetes部署、弹性扩缩容（如ByteHouse）[4]。AI增强 ：基于机器学习的自动索引优化与查询预测[4]。场景 推荐引擎 理由 实时监控与高并发查询 Druid、ClickHouse 列存+预聚合，毫秒级响应[5][8] 复杂Ad-hoc分析 Presto、Spark SQL MPP架构支持灵活SQL[3][8] 固定模式多维分析 Kylin、Doris 预计算Cube大幅提升性能[6][8]
