不同于oltp在线事务系统，olap在线分析系统主要是用于用户聚合分析的目的的，常见的聚合分析一般有以下几种：
1.关系数据库系统，比如mysql，使用mysql的myiasm引擎的表比较适合用户数据聚合分析，最常见的比如: select xx from table group by userid等等，缺点就是慢，存储的数据量有限
2.sparksql + hdfs存储的方式，这种方式用于多维的数据聚合分析是目前比较常用的一种方式，速度较快，存储的数据量也足够庞大，缺点是系统比较复杂
3.elasticsearch的聚合分析方式，elasticsearch除了可以进行简单的查找外，还可以进行聚合分析，并且数据是准实时更新，不过elasticsearch的聚合分析比较耗费资源，并且支持的数据量大小也很有限
4.clickhouse，新一代聚合分析领域的王者，clickhouse支持多种查询引擎，比如mergeTree合并数引擎，列式存储，每一列都有单独的索引文件，数据文件都是经过压缩处理，索引的结构都是类似LSM的结构，数据查询速度极快，并且几乎完整支持标准的sql标准语法
