1. O que é OLAP?

OLAP (Online Analytical Processing) são técnicas e sistemas especialmente criados para análise multidimensional de dados grandes—permitindo navegação por cubos de informação (fatos e dimensões) com alta performance em consultas agregadas, filtros, drill-down, etc.

• OLTP x OLAP:
  • OLTP (Transacional): Focado em operações rápidas de inserção, atualização e deleção de dados (sistemas operacionais, e-commerce, bancos).
  • OLAP (Analítico): Focado em consultar, analisar e sumarizar grandes volumes de dados históricos (BI, relatórios, dashboards, Data Warehouse).

2. Arquitetura Estrela de Data Warehouse

Na modelagem estrela:

• Tabela fato: Armazena eventos transacionais (grande volume de dados), geralmente com medidas numéricas (ex: vendas, visitas).
• Tabelas dimensão: Armazenam os contextos/descritores dos fatos (ex: produto, cliente, data). Têm baixo volume, e são ligadas à fato por chaves substitutas.

Esquema Estrela:

A tabela fato fica no centro e cada dimensão "orbita" ao redor.

3. Exemplo Prático com ClickHouse

3.1. Modelagem: Cenário "Visitas em Site"

Vamos criar:

• Tabela fato: fato_visita
• Tabelas dimensão: dim_usuario, dim_pagina, dim_tempo

3.2. Comandos para Criar as Dimensões

Entre via terminal no ClickHouse com:

docker exec -it clickhouse clickhouse-client

a) Tabela Dimensão Usuário

CREATE TABLE dim_usuario (
    id_usuario UInt32,
    nome String,
    cidade String
) ENGINE = MergeTree()
PRIMARY KEY id_usuario;

b) Tabela Dimensão Página