一、有哪些类型的OLAP数仓？ 1.按数据量划分
对一件事物或一个东西基于不同角度，可以进行多种分类方式。对数仓产品也一样。比如我们可以基于数据量来选择不同类型的数量，如下图所示：
本系列文章主要关注的是数据量处于百万到百亿级别的偏实时的分析型数仓，Cloudera的Impala、Facebook的Presto和Pivotal的GreenPlum均属于这类系统；如果超过百亿级别数据量，那么一般选择离线数仓，如使用Hive或Spark等（SparkSQL3.0看起来性能提升很明显）；对于数据量很小的情况，虽然是分析类应用，也可以直接选择普通的关系型数据库，比如MySQL等，“杀鸡焉用牛刀”。
2.按建模类型划分下面我们主要关注数据量中等的分析型数仓，聚焦OLAP系统。根据维基百科对OLAP的介绍，一般来说OLAP根据建模方式可分为MOLAP、ROLAP和HOLAP 3种类型，下面分别进行介绍并分析优缺点。
（1）MOLAP
这应该算是最传统的数仓了，1993年Edgar F. Codd提出OLAP概念时，指的就是MOLAP数仓，M即表示多维（Multidimensional）。大多数MOLAP产品均对原始数据进行预计算得到用户可能需要的所有结果，将其存储到优化过的多维数组存储中，可以认为这就是上一篇所提到的“数据立方体”。
由于所有可能结果均已计算出来并持久化存储，查询时无需进行复杂计算，且以数组形式可以进行高效的免索引数据访问，因此用户发起的查询均能够稳定地快速响应。这些结果集是高度结构化的，可以进行压缩/编码来减少存储占用空间。
但高性能并不是没有代价的。首先，MOLAP需要进行预计算，这会花去很多时间。如果每次写入增量数据后均要进行全量预计算，显然是低效率的，因此支持仅对增量数据进行迭代计算非常重要。其次，如果业务发生需求变更，需要进行预定模型之外新的查询操作，现有的MOLAP实例就无能为力了，只能重新进行建模和预计算。
因此，MOLAP适合业务需求比较固定，数据量较大的场景。在开源软件中，由eBay开发并贡献给Apache基金会的Kylin即属于这类OLAP引擎，支持在百亿规模的数据集上进行亚秒级查询。
其架构图较直观得反映了基于cube的预计算模型（build），如下所示：
（2）ROLAP
与MOLAP相反，ROLAP无需预计算，直接在构成多维数据模型的事实表和维度表上进行计算。R即表示关系型（Relational）。显然，这种方式相比MOLAP更具可扩展性，增量数据导入后，无需进行重新计算，用户有新的查询需求时只需写好正确的SQL语句既能完成获取所需的结果。
但ROLAP的不足也很明显，尤其是在数据体量巨大的场景下，用户提交SQL后，获取查询结果所需的时间无法准确预知，可能秒回，也可能需要花费数十分钟甚至数小时。本质上，ROLAP是把MOLAP预计算所需的时间分摊到了用户的每次查询上，肯定会影响用户的查询体验。
当然ROLAP的性能是否能够接受，取决于用户查询的SQL类型，数据规模以及用户对性能的预期。对于相对简单的SQL，比如TPCH中的Query响应时间较快。但如果是复杂SQL，比如TPC-DS中的数据分析和挖掘类的Query，可能需要数分钟。
相比MOLAP，ROLAP的使用门槛更低，在完成星型或雪花型模型的构建，创建对应schema的事实表和维度表并导入数据后，用户只需会写出符合需求的SQL，就可以得到想要的结果。相比创建“数据立方体”，显然更加方便。
有分析表明，虽然ROLAP的性能比如MOLAP，但由于其灵活性、扩展性，ROLAP的使用者是MOLAP的数倍。
（3）HOLAP
MOLAP和ROLAP各有优缺点，而且是互斥的。如果能够将两者的优点进行互补，那么是个更好的选择。而HOLAP的出现就是这个目的，H表示混合型（Hybrid），这个想法很朴素直接。对于查询频繁而稳定但又耗时的那些SQL，通过预计算来提速；对于较快的查询、发生次数较少或新的查询需求，像ROLAP一样直接通过SQL操作事实表和维度表。
目前似乎没有开源的OLAP系统属于这个类型，一些大数据服务公司或互联网厂商，比如HULU有类似的产品。相信未来HOLAP可能会得到进一步发展，并获得更大规模的使用。
（4）HTAP