MOLAP（多维在线分析处理）是由Arbor Software提出的联机分析处理技术，采用多维数据库存储预计算聚合数据，其核心产品包括Hyperion Essbase和Showcase Strategy。该技术通过预先生成的多维数据立方体(Cube)实现快速多维分析，数据存储在Analysis Services实例的多维结构中，默认存储模式为MOLAP。

数据仓库与OLAP的关系是互补的，现代OLAP系统一般以数据仓库作为基础，即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。典型的OLAP系统体系结构如下图所示：

OLAP系统按照其存储器的数据存储格式可以分为关系OLAP（RelationalOLAP，简称ROLAP）、多维OLAP（MultidimensionalOLAP，简称MOLAP）和混合型OLAP（HybridOLAP，简称HOLAP）三种类型。

1.ROLAP

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的定义一批实视图作为表也存储在关系数据库中。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，优先利用已经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存储器的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。

2.MOLAP

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，而总结数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。由于MOLAP采用了新的存储结构，从物理层实现起，因此又称为物理OLAP（PhysicalOLAP）；而ROLAP主要通过一些软件工具或中间软件实现，物理层仍采用关系数据库的存储结构，因此称为虚拟OLAP（VirtualOLAP）。

3.HOLAP

由于MOLAP和ROLAP有着各自的优点和缺点（如下表所示）,且它们的结构迥然不同，这给分析人员设计OLAP结构提出了难题。为此一个新的OLAP结构——混合型OLAP（HOLAP）被提出，它能把MOLAP和ROLAP两种结构的优点结合起来。迄今为止，对HOLAP还没有一个正式的定义。但很明显，HOLAP结构不应该是MOLAP与ROLAP结构的简单组合，而是这两种结构技术优点的有机结合，能满足用户各种复杂的分析请求。

rolap molap

沿用现有的关系数据库的技术

专为olap所设计

响应速度比molap慢；

现有关系型数据库已经对olap做了很多优化，包括并行存储、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，性能有所提高

性能好、响应速度快

数据装载速度快

数据装载速度慢

存储空间耗费小，维数没有限制

需要进行预计算,可能导致数据爆炸，维数有限；无法支持维的动态变化

借用rdbms存储数据，没有文件大小限制

受操作系统平台中文件大小的限制，难以达到tb 级(只能10~20g)

可以通过sql实现详细数据与概要数据的存储

缺乏数据模型和数据访问的标准

–不支持有关预计算的读写操作

–sql无法完成部分计算

–无法完成多行的计算

–无法完成维之间的计算

–支持高性能的决策支持计算

–复杂的跨维计算

–多用户的读写操作

–行级的计算

–维护困难

–管理简便