有点深奥是不是？其实并不复杂，OLAP最基本的概念其实只有三个：多维观察、数据钻取、CUBE运算。从动态的多维角度分析数据 我们在平时工作中，会遇到各种问题，在分析问题的时候，同样的现象，我们会从多个角度去分析考虑，并且有时候我们还会从几个角度综合起来进行分析。
二十几年前E.F. Codd提出OLAP时，也参照关系数据库提出了12条规则，但后期没有得到发展，其中有些规则在现在看来都已经不再完全适用，或者不是OLAP的特殊规则。
OLAP基础扫盲：揭示数据分析新领域 OLAP与OLTP是数据处理的两个重要概念，它们在分析和操作方式上有所不同。OLAP（在线分析处理）主要关注多维度和深度分析，而OLTP（在线事务处理）则侧重实时事务处理。
时序数据库与 OLAP 概念及其技术要点详解 时序数据库与 OLAP（Online Analytical Processing）的关系紧密，二者在应用场景、业务特性和技术栈选择上互为补充。时序数据库，作为优化存储和查询时间序列数据的软件系统，能够满足运维、物联网、工业物联网、金融等领域的数据需求。
窗口函数的基本概念 定义：窗口函数，也被称作OLAP函数或分析函数，对在线分析处理和商业智能提供复杂的数据分析和报表统计功能。运作模式：与聚合函数类似，但窗口函数在原表上新增字段，为每条数据提供特定结果，不改变原始数据结构。
np.arange函数的意思如下：np.arange是NumPy库中的一个函数，用于创建等差数列Q。它接受二个参数：起始值、终止值和步长。它会返回一个ndaray对象，包含从起始值开始、按照给定步长递增的数字，直到不小于终止值。
使用xary需要具备一定的编程经验和技能。因为xary可以用来存储各种类型的数据，所以在使用时需要先确定所要存储数据的类型。在确定了数据类型后，就可以使用各种编程语言来创建和操作xary结构了。
多维是指存在着多个方向或者多个维度，不仅仅限于一个维度的思考或者衡量。当我们将问题观察或者分析的视角从一个维度转变到多个维度，我们就可以更全面和准确地理解问题本质和内在联系。比如，在市场营销领域，多维分析可以帮助企业从用户需求、产品差异化、渠道选择、营销策略等多个角度整体考虑。
多维是一个数学概念，它表示一个对象或事物拥有多个独立的参数或属性，这些参数或属性构成了不同的维度。例如，在空间中，我们通常说的三维是指长度、宽度和高度，这三个方向构成了三维空间。
多维是指由4条或者更多条维度组成的空间。以下是关于多维的详细解释：定义：多维空间是相对于我们常见的三维空间而言的，三维空间由长、宽、高三个维度组成，而多维空间则包含更多的维度，至少为4条维度。平行宇宙与多维时空：在平行宇宙理论中，存在着无数多个三维宇宙。