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# OLAPとは何ですか？

> オンライン分析処理とは何かを解説します

[OLAP](https://en.wikipedia.org/wiki/Online_analytical_processing) は、Online Analytical Processing (オンライン分析処理) の略です。これは非常に幅広い意味を持つ用語で、技術面とビジネス面という 2 つの観点から捉えられます。ただ、ごく大まかに言えば、これらの語を後ろから読めば理解できます。

Processing
:   元になるデータが処理され...

Analytical
:   ...分析レポートやインサイトを生み出し...

Online
:   ...リアルタイムで行われます。

<div id="olap-from-the-business-perspective">
  ## ビジネスの観点から見たOLAP
</div>

近年、ビジネスに携わる人々はデータの価値を認識するようになってきました。勘に頼って意思決定を行う企業は、たいてい競争に後れを取ります。成功している企業はデータドリブンなアプローチを採用しており、ビジネス上の意思決定に少しでも役立つ可能性のあるデータはすべて収集し、それらを適切なタイミングで分析する仕組みを必要とします。そこで登場するのが、OLAPデータベース管理システム (DBMS) です。

ビジネスの観点では、OLAPによって企業は業務活動を継続的に計画・分析・報告できるようになり、その結果、効率の最大化、コストの削減、そして最終的には市場シェアの拡大につなげられます。これは社内システムで実現することも、Web／モバイル分析サービスやCRMサービスなどのSaaSプロバイダーに委託することも可能です。OLAPは、多くのBI (Business Intelligence) アプリケーションを支える技術でもあります。

ClickHouseはOLAPデータベース管理システムであり、特定分野のデータを分析するこうしたSaaSソリューションのバックエンドとしてよく利用されています。しかし、自社データをサードパーティのプロバイダーと共有することに依然として慎重な企業もあり、社内データウェアハウスという選択肢も十分に現実的です。

<div id="olap-from-the-technical-perspective">
  ## 技術的観点から見た OLAP
</div>

すべてのデータベース管理システムは、OLAP (オンライン**分析**処理) と OLTP (Online **Transactional** Processing) の 2 つのグループに分類できます。前者は、大量の履歴データに基づくレポート作成を主な目的としますが、その実行頻度はそれほど高くありません。一方、後者は通常、継続的なトランザクションの流れを処理しながら、データの現在の状態を絶えず更新します。

実際には、OLAP と OLTP は明確に分かれたカテゴリというより、むしろ連続体に近いものです。現実の多くのシステムはどちらか一方に重点を置きつつ、反対側の workload も必要になった場合に備えて、何らかの解決策や回避策を提供しています。その結果、企業は複数のストレージシステムを組み合わせて運用せざるを得ないことが多くなります。これは必ずしも大きな問題ではありませんが、システムが増えるほど保守コストは高くなります。そのため近年のトレンドは、単一のデータベース管理システムで両方の workload を同等にうまく処理できる HTAP (**Hybrid Transactional/Analytical Processing**) です。

DBMS が純粋な OLAP または純粋な OLTP として出発した場合でも、競争力を維持するには HTAP の方向へ進まざるを得ません。ClickHouse も例外ではありません。当初は [可能な限り高速な OLAP システム](/docs/ja/get-started/about/why-clickhouse-is-so-fast) として設計されており、現在も本格的なトランザクションサポートは備えていませんが、整合性のある読み取り/書き込みや、データの更新/削除を行うための mutations といった機能は追加せざるを得ませんでした。

OLAP システムと OLTP システムの根本的なトレードオフは、依然として変わりません。

* 分析レポートを効率よく作成するには、カラムを個別に読み出せることが重要です。そのため、ほとんどの OLAP database は [列指向](/docs/ja/resources/support-center/knowledge-base/general-faqs/columnar-database) です。
* 一方で、カラムを別々に格納すると、追加やインプレース変更のような行に対する操作のコストは、カラム数に比例して増加します (システムが万一に備えてイベントのあらゆる詳細を収集しようとする場合、その数は非常に多くなることがあります) 。そのため、ほとんどの OLTP システムはデータを行単位で格納します。