在今天的企业信息化管理中，数据分析已经成为了重要的方法论和工具。而OLAP（Online Analytical Processing，联机分析处理）则是数据分析中一个非常重要的技术。OLAP是一种快速筛选、查询等交互式分析技术，能够让用户在不影响数据操作性能的前提下快速地进行多维度的数据分析。而在OLAP技术中，oracle作为一种重要的数据表处理方法，则需要进行优化，才能够更好地为企业数据提供出色的分析支持。

优化目标：OLAP查询效率提升

针对oracle的OLAP处理过程中的效率，可以根据实际业务场景，采取各种技术或方法进行优化。下面我们针对几种常见的优化思路进行逐一分析。

1. 优化查询语句

SELECT COUNT(*) FROM salesWHERE date >= TO_DATE('20190101','yyyymmdd')and date <= TO_DATE('20190201','yyyymmdd')and city in ('北京','上海')AND product_name='雪碧';

查询语句优化可以从减少查询字段的数量、通过增加索引等方式提高查询效率。如上面的查询语句，在习惯书写查询语句时，应该慎重考虑字段数量和索引位置的优化方案。一次查询带来的资源消耗和延迟时间，通过优化可使得一般范围内，查询效率提升500倍。

2. 优化索引

CREATE INDEX date_product_city_idx ON sales(date,product_name,city);

在OLAP查询中，可以通过增加索引的方式，避免大量数据遍历的浪费。比如在date、product_name、city三个字段上增加联合索引，在满足查询条件的时候，就能够快速地获取查询结果。而索引的构建过程也是综合考虑了数据增加、修改和删除等情况的，应根据自身实际场景进行可靠的规划。

3. 只查需要的数据

在OLAP查询中，由于数据量较大，需要进行筛选查询。因此，可以通过缩小查询范围的方式，减少查询数据量。

SELECT SUM(sales) FROM sales WHERE date >=TO_DATE('20190101','yyyymmdd')AND date »= TO_DATE('20190201','yyyymmdd')AND city in ('北京','上海')AND product_name='雪碧'AND store_id IN (SELECT store_id FROM store WHERE area = '西南');

同时，通过增大缓存缓存大小也能够降低查询性能开支。

4. 增加缓存

OLAP查询可以通过增大缓存大小来提高查询效率。当我们在查询时，服务器首先会检查是否有与查询结果相同的缓存，如果有，则直接从缓存中提取结果，否则需要从底层数据源中查找。而对于一些查询需要多次访问的数据，可以增加缓存，避免重复查找的情况，从而提高效率。

通过以上的这些优化方式，能够有效地提高OLAP查询效率，为企业数据分析提供更为出色的支持。