多维性是OLAP的关键，属性多维分析是分析商务数据最有效的方法，是OLAP的灵魂。因此OLAP也常被简称为共享多维数据的快速分析。多维结构是OLAP的核心，人们通常对一维数据很容易理解，对于三维立方体也较容易理解，OLAP通常将三维立方体的数据进行切片，显示三维的某一平面如一立方体有商品维、时间维、金额维，其图形很容易在屏幕上显示出来，进行切片。OLAP的多维分析视图冲破了物理的三维概念，采用了旋转、切片、钻取、嵌套等可视化技术，展示多维视图的结构，使用户能直观地理解和分析数据。执行某一应用所需的数据会有多种存储方式（关系数据库、多维数据库、客户的平面文件等），OLAP完成多维数据分析功能时采用的数据处理方式也不尽相同，多维数据计算可以在数据存储位置上进行，也可以不在数据存储位置上进行，由此，产生了多种多维数据分析功能的技术方案。OLAP技术中典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等，它便于使用者从不同角度提取有关数据，还能够利用分析过程对数据进行深入分析和加工。

（一）切片（slice）

在多维数组中，选定1个二维子集的动作，即切片是在多维数组（维1，维2，…，维n，变量）中，选定（维i和维j），并在这2个维上取出某一区间或任意维成员，而将其他维都取定一个维成员后，所得到的原多维数组在维i和维j上的1个二维子集，表示为（维i，维j，变量），其含义是多维数组的维i和维j上的切片。

（二）切块（dice）

对于具有3个维度的多维数组，切块操作就是取出1个仍然包括3个维度的立方体的过程，切块的结果是原三维数组的1个三维真子集。在多维数据结构中，按二维进行切片，按三维进行切块，可得到所需的数据分析图形。(www.daowen.com)

（三）旋转（pivoting）

旋转是指3个维度相互之间交换位置，使得数据立方的视图产生了转动，是用户以不同方式观察数据，而不是将数据立方以某个维度为轴进行转动。旋转可能交换行和列，也可能是在维度层次之间进行交换。

（四）钻取（drilling）

钻取是改变维的层次，变换分析的粒度，它包括向上钻取和向下钻取。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维度数；而向下钻取则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。钻取的深度受到维所划分层次的限制。如果时间维上只定义了“年”“季度”，显然向下钻取想得到“月”级别的细节数据是不可能的。