切块操作通过在主 OLAP 多维数据集中选择一个小的多维数据集。例如，我只需要分析华南区域男装和妈妈装业务线下半年的销售情况。
旋转操作
旋转当前的多维数据集视图。其实OLAP 的这个操作与Excel中的数据透视表功能相当， OLAP 数据透视表相对更易于使用（仅需较少的专业知识），并且具有更快的响应时间和查询性能。
4.4 OLAP有哪些：分类
按数据存储方式（建模类型）分类，可分为 MOLAP、ROLAP、HOLAP等。
MOLAP：Multidimensional（多维的 ）OLAP
将数据存储在优化的多维数组中，而不是关系数据库中。
优点：性能绝佳，MOLAP cubes为了快速数据检索而构建，具有最佳的分块和分片操作。可以执行复杂的计算，速度快。
缺点：可以处理的数据量有限，因为所有的计算都是执行在构建的多维数据集上，多维数据集本身不可能包括大量的数据。需要额外的成本，多维数据集技术往往是有专利或现在并不存在在某个组织中。因此，要想采用MOLAP技术，通常是要付出额外的人力和资源成本。
ROLAP：Relational （关系型） OLAP
将分析用的多维数据存储在关系数据库中。这种方式依赖SQL语言实现传统OLAP的切片和切块功能，本质上，切片和切块等动作都等同于在SQL语句中添加“WHERE”子句。
优点：可以处理大数据量，ROLAP技术的数据量大小就是底层关系数据库存储的大小，ROLAP本身没有对数据量的限制。
且可以利用关系型数据库所固有的功能，关系型数据库已经具备非常多的功能。
劣势：性能可能会很慢，因为每个ROLAP包裹实际上是一个SQL查询（或多个SQL查询）关系数据库，可能会因为底层数据量很大，使得查询的时间很长。
HOLAP：Hybrid（混合型） OLAP
将上述两种方式结合，从而可以获取各自的优点。
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