OLAP
Online Analytical Processing
OLAP (Online Analytical Processing) indica un approccio all’elaborazione dei dati orientato all’analisi multidimensionale: aggregazioni, drill-down, confronti temporali, slice-and-dice su grandi volumi di dati storici.
OLAP vs OLTP #
| Caratteristica | OLAP | OLTP |
|---|---|---|
| Scopo | Analisi e reporting | Transazioni operative |
| Modello dati | Star schema, denormalizzato | 3NF, normalizzato |
| Query tipica | Aggregazioni su milioni di righe | Lettura/scrittura di poche righe |
| Utenti | Analisti, management | Applicazioni, operatori |
| Aggiornamento | Batch (ETL periodico) | Real-time |
Operazioni OLAP #
Le operazioni fondamentali dell’analisi OLAP sono:
- Drill-down: dal livello aggregato al dettaglio
- Drill-up (roll-up): dal dettaglio all’aggregato
- Slice: selezionare una “fetta” dei dati fissando una dimensione (es. solo anno 2025)
- Dice: selezionare un sottocubo specificando più dimensioni
- Pivot: ruotare le dimensioni di analisi (righe ↔ colonne)
Implementazioni #
- ROLAP (Relational OLAP): i dati restano in tabelle relazionali, le aggregazioni sono calcolate con query SQL. È l’approccio usato nei data warehouse con star schema
- MOLAP (Multidimensional OLAP): i dati sono pre-aggregati in strutture multidimensionali (cubi). Più veloce nelle query ma richiede più spazio e tempi di build
- HOLAP (Hybrid): combinazione dei due approcci