[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-olap::ru":3,"gloss-cluster-olap::ru":23,"gloss-next-olap::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"olap","data-infra","OLAP (аналитическая обработка данных)","OLAP описывает системы, созданные для аналитических запросов: агрегирования и срезов больших объёмов исторических данных, чтобы отвечать на вопросы вроде «каковы были продажи по регионам и кварталам в прошлом году?». Такие запросы затрагивают много строк, но мало столбцов, и им важнее пропускная способность, чем задержка отдельного запроса.\n\nOLAP — противоположность OLTP (транзакционной обработки), которая обслуживает множество мелких параллельных чтений и записей вашего живого приложения. У них противоположные шаблоны доступа, поэтому обычно они работают на разных движках. Продуктовая база обслуживает OLTP; хранилище или движок вроде BigQuery, Snowflake, ClickHouse или DuckDB обслуживает OLAP.\n\nДля SaaS-разработчиков практический урок — разделение. Запуск тяжёлых аналитических запросов прямо по боевой OLTP-базе замедлит приложение для реальных пользователей и может вызвать блокировки. Вместо этого реплицируйте или переливайте данные в OLAP-хранилище (часто колоночное) и запускайте отчёты, дашборды и BI там. Так транзакции остаются быстрыми, а аналитики могут гонять дорогие сканирования без побочного ущерба.","OLAP — аналитическая нагрузка: агрегирование и срезы больших объёмов истории для вопросов вроде продаж по регионам и кварталам; важна пропускная способность.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"columnar-storage","Колоночное хранение",{"slug":15,"name":16},"data-warehouse","Хранилище данных (Data Warehouse)",{"slug":18,"name":19},"materialized-view","Материализованное представление",{"slug":21,"name":22},"oltp","OLTP (обработка транзакций в реальном времени)",[24,28,31,34,37,41,44,47,50,53,57,58],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"ann-search","ANN-поиск (приближённый поиск ближайших соседей)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":27},"backpressure","Обратное давление (backpressure)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":27},"batch-processing","Пакетная обработка (Batch Processing)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":40},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":27},"cache","Кэш (Cache)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":27},"cap-theorem","Теорема CAP (CAP theorem)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":27},"change-data-capture","Захват изменений данных (CDC)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":27},"chroma","Chroma",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":56},"chunk-overlap","Перекрытие фрагментов","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":27},{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":27},"connection-pooling","Пулинг соединений (Connection Pooling)"]