概述
OLAP在推动企业数字化转型、提高决策分析效率等场景占了举足轻重的作用。市场上数仓选型非常多，升级后往往也越来越像。因为OLAP底层技术有很多共通之处，本文将揭秘其中一些常用的技术手段。期望能帮助读者更好地进行技术选型和数仓设计。
笔者将常用手段总结成了优化IO和计算，有些手段可能同时用到，图中暂不标注。
- IO优化：随着CPU的发展，现在瓶颈一般在IO。而IO有个特点“离CPU越远，访问越慢”，我们可以借用这些特性，减少IO或远程访问量，来提高OLAP查询效率。
- 优化计算：通过优化计算复杂度、借用分布式的算力等，提高查询效率。
图：OLAP常用优化手段
图：存储访问性能
优化IO
索引
对数据进行索引，快速定位到所查询数据，减少无用数据扫描，提高查询性能。如Mysql等中用到B+树作为索引提高查询性能。
常用应用场景：
①Hive等中利用日期进行分区，可以减少查询数据量
②Doris、Kylin中编排数据时，将常用字段放在前面，充分利用前缀索引来提高查询性能
常用技术选型：MySQL、Elasticsearch等
图：B+树
图：前缀索引
缓存
将常用中间数据缓存起来，减少磁盘等的访问，提高查询性能。
常用应用场景：公司的准实时即席查询平台中，中间封装一层Alluxio，提高查询性能
常用技术选型：SparkSQL（替换了HIVE）、Alluxio等
图：借用Alluxio加速数仓分析效率
列式存储
以数据列为逻辑单元管理数据，相邻的数据都是具有相同类型的数据。
- 数据压缩：因为类似数据存储在一起，能提高提高压缩率，节省成本
- 按需取数：我们往往只需要其中几列数据，相比行存储能避免扫描全量数据，降低磁盘I/O，降低查询响应时间。
常用应用场景：即席查询
常用技术选型：SPARKSQL+列式存储，IMPALA+列式存储等
图：行列存储对比
向量化引擎
对内存中的列式数据，一个batch调用一次SIMD指令（而非每一行调用一次），不仅减少了函数调用次数、降低了cache miss，而且可以充分发挥SIMD指令的并行能力，大幅缩短了计算耗时。
常用技术选型：Clickhouse等，
协处理器
在计算和存储分离场景，常规方式是取数回来，进行计算分析，而这往往有大量的网络IO。通过HBASE等提供的协处理器技术，可以将一些算子在远程执行，如filter、sum等，然后OLAP引擎将数据取回做进一步计算，这样能大幅降低网络IO，提高查询性能。
常用应用场景：Kylin查询数据时，利用Hbase提供的协处理器能力，提高查询性能
常用技术选型：Kylin，Hbase等
优化计算
MPP
采用分而治之的思路，在整体计算复杂度不变的请看下，通过增加计算资源（多线程或者分布式）来缩短计算耗时，整体快速返回用户查询结果。
常用应用场景：当前即席查询技术用到了大量MPP架构的特点。
常用技术选型：SPARKSQL+列式存储，IMPALA+列式存储等，
图：MPP示意图
近似计算
在算UV、分位数等指标时，因为每次计算需要全局数据，需要较大计算资源。在很多分析场景，往往不需要100%的准确性。有一些近似计算的选型，我们可以借助这些库（或者算法）并结合真实应用场景，小成本的快速响应业务查询分析需求
- 素描：部分库通过提供较高精准度、较少的计算资源、较快的运算速度，来计算UV、分位数等指标，如HyperLogLog、TDigest等
- 抽样：对于较大规模的原始数据，随机(如将用户ID基于MurmurHash分桶)抽取一定比例数据进行分析，能降低整体的计算量，也能保障较高的精准度
常用应用场景：DMP人群的快速筛选、实时异常监控分析等
常用技术选型：Apache DataSketches、SparkSQL、ElasticSearch等
图：DataSketches上的近似计算
预计算
将可能的结果预先计算出来，以空间换时间，提高查询性能。
常用应用场景：
①报表加速：将所有可能查询结果计算出来以提高查询性能
②上卷表：部分数据库导入一些中间表或者明细表之后，为常用的查询场景，构建上卷表，可以提高查询性能。
常用技术选型：Kylin、Druid、Doris等
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