OLAP (Online Analytical Processing) es una clasificación de base de datos optimizada para analizar grandes volúmenes de datos. Al contrario de oltp, no está diseñada para modificar registros — está diseñada para entenderlos.
Su característica principal: no lee filas, lee columnas enteras. Leer una fila implica leer todas sus columnas. En análisis de datos generalmente no necesitamos eso — necesitamos operar sobre columnas específicas, con filtros y breakdowns. OLAP hace exactamente eso: lee solo los datos necesarios.
La mejor forma de optimizar aún más es con clusters o particiones — los data warehouses modernos permiten configurarlos para leer siempre la menor cantidad de datos posible.
¿Para qué se usa?
Análisis de datos, machine learning, visualización en BI. Su propósito es sacar insights de negocio o producto para tomar decisiones.
Todos los data warehouses modernos usan OLAP: BigQuery, Snowflake, Databricks, motherduck. Son herramientas destinadas a hacer analytics.