ROLAP、MOLAP和HOLAP都是用来处理数据集合的OLAP技术。它们在数据存储、查询、计算和呈现方面有所不同，下面详细讲解它们的区别及特点。
ROLAP
ROLAP全称为Relational Online Analytical Processing（关系型在线分析处理），它运行在关系型数据库上，即基于数据集合的关系模型（如MySQL、Oracle、SQL Server等）。
- 数据存储：使用关系型数据库，数据存储以关系表形式呈现。
- 查询处理：利用SQL语言查询数据。使用SQL语言的优势是适用性广、灵活性高。
- 计算引擎：ROLAP使用了基于SQL的计算方式来处理数据，所以处理速度相对较慢。
- 数据呈现：数据展示界面可以是常见的表格视图、图表形式等。
实例说明：假设我们要分析某个地区的销售额数据。首先需要从数据库中取出所有的销售记录，然后按照需要的维度和度量进行分组、过滤、计算和排序，最后通过可视化工具将数据呈现出来。
MOLAP
MOLAP全称为Multidimensional Online Analytical Processing（多维在线分析处理），它使用多维数据存储格式来存储数据，如Microsoft Analysis Services、Hyperion Essbase等。
- 数据存储：使用多维数据存储格式来存储数据。多维数据存储格式可以更好地支持复杂的维度和层次结构。
- 查询处理：使用多维查询语言（如MDX）查询数据。多维查询语言可以方便地对多个维度进行聚合、切片、钻取等操作。
- 计算引擎：MOLAP使用了面向对象的计算引擎，可以方便地进行复杂的计算操作。
- 数据呈现：数据展示界面可以是各种图表和矩阵视图等。
实例说明：假设我们要分析某家超市的销售情况。我们可以使用MOLAP技术将销售数据按照时间、地区、产品类别等维度进行多维存储，并使用MDX语言进行数据查询和展示。
HOLAP
HOLAP全称为Hybrid Online Analytical Processing（混合型在线分析处理），它是ROLAP和MOLAP的结合体，使用多维数据格式存储已聚合的数据，同时也支持关系型数据表。
- 数据存储：HOLAP既可以使用关系型数据库储存细节数据，也可以使用多维数据格式存储已聚合的数据。
- 查询处理：HOLAP可以使用SQL语言和多维查询语言两种方式查询数据，性能较ROLAP有所提高。
- 计算引擎：HOLAP继承了MOLAP的计算引擎，理论上可以处理复杂的计算操作。
- 数据呈现：和MOLAP类似，HOLAP可以呈现各种图表和矩阵视图等。
实例说明：假设我们要分析某家电商的销售情况。由于数据量很大，我们需要使用关系数据库存储数据。但是，当我们需要查询和展示聚合后的数据时，我们可以使用HOLAP技术将已聚合的数据存储在多维数据格式中，从而提高查询效率。