यह वह प्रक्रिया है जो प्रश्नों का प्रबंधन करती है और प्रश्नों को सबसे प्रभावी डेटा स्रोत तक निर्देशित करके उन्हें गति देती है। यह प्रक्रिया यह भी सुनिश्चित करती है कि सभी सिस्टम संसाधनों का सबसे प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाता है, आमतौर पर प्रश्नों के निष्पादन को शेड्यूल करके। क्वेरी प्रबंधन प्रक्रिया वास्तविक क्वेरी प्रोफाइल की निगरानी करती है जो यह निर्धारित करने के लिए उपयोग की जाती है कि कौन से एकत्रीकरण उत्पन्न करना है।
यह प्रक्रिया हर समय सेवाएं देती है कि डेटा वेयरहाउस को अंतिम-उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाया जाता है। इस प्रक्रिया में लगातार कोई बड़ा कदम नहीं है, बल्कि सुविधाओं का एक समूह है जो लगातार संचालन में है।
OLAP सॉफ्टवेयर तकनीक का एक तत्व है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों और अधिकारियों को डेटा के संभावित विचारों की एक विस्तृत विविधता में तेज़, सुसंगत, इंटरैक्टिव एक्सेस के माध्यम से डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अधिकृत करता है, जिसे कच्चे डेटा से वास्तविक आयाम को प्रतिबिंबित करने के लिए बदल दिया गया है। उद्यम जैसा कि ग्राहकों ने सीखा है।
OLAP सर्वर व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को डेटा वेयरहाउस या डेटा मार्ट से बहुआयामी जानकारी के साथ प्रस्तुत करते हैं, बिना इस चिंता के कि डेटा कैसे या कहाँ सहेजा जाता है। OLAP सर्वर की भौतिक संरचना और निष्पादन को डेटा संग्रहण मुद्दों पर विचार करना चाहिए।
कई OLAP डेटा क्यूब ऑपरेशंस इन कई विचारों को अमल में लाना जारी रखते हैं, जिससे इंटरएक्टिव क्वेरी और डेटा का विश्लेषण संभव हो जाता है। इसलिए, OLAP इंटरैक्टिव डेटा विश्लेषण के लिए एक सुविधाजनक वातावरण का समर्थन करता है।
यह विभिन्न ग्रैन्युलैरिटी के बहुआयामी डेटा के इंटरैक्टिव विश्लेषण के लिए ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (ओएलएपी) उपकरण प्रदान करता है, जो प्रभावी डेटा सामान्यीकरण और डेटा खनन की सुविधा प्रदान करता है। एब्स्ट्रैक्शन के विभिन्न स्तरों पर ज्ञान के इंटरेक्टिव माइनिंग का निर्माण करने के लिए एसोसिएशन, वर्गीकरण, भविष्यवाणी और क्लस्टरिंग सहित कई डेटा माइनिंग फंक्शन OLAP ऑपरेशंस के साथ एकीकृत किए जा सकते हैं।
क्यूबॉइड्स को मूर्त रूप देने और OLAP इंडेक्स आर्किटेक्चर बनाने का उद्देश्य डेटा क्यूब्स में क्वेरी प्रोसेसिंग को तेज करना है। भौतिक विचारों को देखते हुए, क्वेरी प्रसंस्करण निम्नानुसार आगे बढ़ना चाहिए:
निर्धारित करें कि उपलब्ध घनाभों पर कौन-से ऑपरेशन किए जाने चाहिए - इसमें कुछ चयन, प्रोजेक्शन, रोल-अप (ग्रुप-बाय), और ड्रिल-डाउन ऑपरेशंस को संबंधित SQL और/या OLAP ऑपरेशंस में क्वेरी में दर्शाया गया है।
निर्धारित करें कि किस भौतिक घनाभ (घनभों) के लिए प्रासंगिक संचालन का उपयोग किया जाना चाहिए - इसमें कुछ भौतिक घनाभों को पहचानना शामिल है जिनका उपयोग संभवतः प्रश्न को हल करने के लिए किया जा सकता है, घनाभों के बीच "प्रभुत्व" संबंधों के ज्ञान का उपयोग करते हुए निम्नलिखित सेट की छंटाई करना, शेष भौतिक घनाभों के उपयोग के मूल्यों की गणना करना और न्यूनतम लागत के साथ घनाभ का चयन करना शामिल है।