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OLAPとは?オーラップ

OLAPとは、多次元に整理したデータに対し、集計の軸や粒度を対話的に変えながら分析する処理形態。商品・地域・期間のような軸(ディメンション)と売上や件数といった数値(ファクト)で組んだ立方体を用意し、スライス・ダイス・ドリルダウン・ロールアップといった決まった型の操作で切り口を変える。

最終更新:2026-10-06

試験情報

データベーススペシャリスト試験の過去問では2回出題されています(2018年度〜2020年度)。

データベーススペシャリスト試験の頻出用語/午前II

別名:多次元分析、online analytical processing

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背景

業務用のテーブルは1件の登録・更新を速くするために正規化されているので、そのまま集計すると多数の結合と全件走査が必要になり、人が考えながら操作できる速さにならない。求められるのは1件の正確な更新ではなく、大量の行を読んで足し上げる処理であり、要求が正反対である以上、器も分けるほうが理にかなう。この分業がデータウェアハウスとOLAPの成り立ちにあたる。

具体例

Microsoft SQL Server Analysis ServicesやOracle Essbaseが代表的な実装で、近年はGoogle BigQueryのような列指向の基盤上で同じ操作を行う形も一般化した。列単位でまとめて読む格納方式は、特定の数列だけを全行にわたって足す処理と相性がよい。

試験での引っ掛け

日々の業務処理(OLTP)とは、更新頻度・扱うデータ量・応答要件のいずれもが対照的である。設計の向きも逆で、OLTPが正規化して重複を排すのに対し、OLAPのスタースキーマは結合を減らすために意図的に非正規化する——「正規化されているほど良い設計」という感覚のまま答えると誤る。

関連用語

出た過去問

解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。

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試験での特徴
  • 試験では2回出題(2018年度〜2020年度)
  • 分野:午前II
  • 日々の業務処理(OLTP)とは、更新頻度・扱うデータ量・応答要件のいずれもが対照的である。