OLAP 数据存储平台的选择及规划

【导读】本文介绍了列式存储和OLAP（联机分析），以及列式存储与OLAP的契合点，探讨了如何根据OLAP特点选择数据平台。

过去的历史阶段，IT行业对于数据库的选择相对比较单元化，基于行式存储的关系型数据库基本一统江湖。因此OLTP & OLAP业务均以关系型数据库理论为基础来设计数据视图以及数据模型。随着数据量的爆发式发展，人们逐渐发现传统行式存储在处理特殊业务场景时候的不足，尤其是面对海量数据的处理性能问题。于是，过去曾不为人知的一些列式数据库逐渐走上历史舞台。而且在应用的过程当中，人们基于特殊的场景进行一版又一版的修改和优化，使得某些列式存储越来越适合今天的一些OLAP业务场景。今天我们就来分析分析这二者之间的内在缘由。

1. 列式存储的特点

说起列式存储或者列式数据库，大家可能最想知道它是何方妖魔？具有何种武艺？

关于列式存储或者列式数据库，我们在专门的文章《NOSQL DB：Hbase 列式数据库七问》当中曾经以Hbase为例对其基本概念、数据结构、数据存取特点、底层存储结构、性能优势等方面进行过详细的介绍。当然列式存储还有很多种产品，比如Bigtable，Cassandra，Druid，Hypertable，MariaDB，ClickHouse。每一种产品虽然都具备列式存储的特点，但是在数据模型、存取特点、支持特性等各方面都各有千秋。本次文章当中，我们 仅从几个与OLAP业务类型相关的方面来分析。

1.1 海量数据的单维度处理与精准定位数据的多维度处理

首先，我们对比行式存储，其最大的区别就在于物理存储结构的不同，具体如下所示：