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title: "Guía de ayuda sobre operaciones OLAP"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/es/cloud-scale/help/data-store/olap-database/olap-operations-guide/
description: "Catalyst Data Store es una base de datos relacional en la nube altamente escalable que almacena los datos persistentes de tu aplicación, incluyendo los datos del backend de la aplicación y los datos de los usuarios finales."
last_updated: 2026-03-20T16:21:56Z
service: Cloud Scale
type: general
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# Guía de ayuda sobre operaciones OLAP

Esta sección incluye ejemplos de algunas de las operaciones OLAP comunes que puedes realizar en la base de datos OLAP usando ZCQL.

**Base de datos de ejemplo:**

A continuación se muestra una tabla de ejemplo que contiene los datos de ventas de productos por región, año y trimestre.

<table class="content-table">
<thead>
		<tr>
			<th>sale_id	</th>
			<th>region</th>
            <th>product</th>
			<th>year</th>
            <th>quarter</th>
			<th>amount</th>
		</tr>
	</thead>
<tbody>
		<tr>
			<td>101</td>
			<td>East</td>
            <td>Laptop</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q1</td>
			<td>900</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>102</td>
			<td>East</td>
            <td>Laptop</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q2</td>
			<td>1100</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>103</td>
			<td>East</td>
            <td>Phone</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q1</td>
			<td>500</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>104</td>
			<td>West</td>
            <td>Laptop</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q1</td>
			<td>800</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>105</td>
			<td>West</td>
            <td>Phone</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q2</td>
			<td>600</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>106</td>
			<td>West</td>
            <td>Laptop</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q2</td>
			<td>700</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>107</td>
			<td>North</td>
            <td>Phone</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q1</td>
			<td>300</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>108</td>
			<td>North</td>
            <td>Phone</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q2</td>
			<td>400</td>
		</tr>
    </tbody>
</table>

### Roll-Up

Roll-up implica agregar o resumir los datos a un nivel superior en la jerarquía, reduciendo la granularidad. Por ejemplo, resumir los datos del nivel de trimestre al nivel anual, o de montos de ventas individuales a un total.

Esta consulta de ejemplo hará un roll-up de las ventas trimestrales a un total de ventas anual por región.

```sql
SELECT region, year, Sum(amount) FROM sales_fact GROUP BY region, year ORDER BY region
```

Generará la siguiente salida:

<table class="content-table">
<thead>
		<tr>
			<th>region</th>
			<th>year</th>
            <th>Sum(amount)</th>
		</tr>
	</thead>
<tbody>
		<tr>
			<td>East</td>
			<td>2024</td>
            <td>2500</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>North</td>
			<td>2024</td>
            <td>700</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>West</td>
			<td>2024</td>
            <td>2100</td>
		</tr>
    </tbody>
</table>

### Drill-Down

La operación drill-down desciende desde un nivel de resumen a un nivel inferior en la jerarquía de conceptos, proporcionando una vista más detallada de los datos y agregando nuevas dimensiones.

Esta consulta de ejemplo hará un drill-down y proporcionará los totales de cada trimestre, en lugar de los totales anuales.

```sql
SELECT region, year, quarter, Sum(amount) FROM sales_fact GROUP BY region, year, quarter ORDER BY region, quarter
```

Generará la siguiente salida:

<table class="content-table">
<thead>
		<tr>
			<th>region</th>
			<th>year</th>
            <th>quarter</th>
            <th>Sum(amount)</th>
		</tr>
	</thead>
<tbody>
		<tr>
			<td>East</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q1</td>
            <td>1400</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>East</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q2</td>
            <td>1100</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>North</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q1</td>
            <td>300</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>North</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q2</td>
            <td>400</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>West</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q1</td>
            <td>800</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>West</td>
			<td>2024</td>
            <td>Q2</td>
            <td>1300</td>
		</tr>
    </tbody>
</table>

### Slicing

La operación Slice selecciona una sola dimensión del cubo donde se representan los datos y crea un corte del cubo con dimensionalidad reducida. Esta operación ayuda a enfocarse en un segmento específico de datos para el análisis.

Esta consulta de ejemplo proporcionará el monto promedio de ventas del Q1 por región.

```sql
SELECT region, Avg(amount) FROM sales_fact WHERE quarter = 'Q1' GROUP BY region ORDER BY region
```

Generará la siguiente salida:

<table class="content-table">
<thead>
		<tr>
			<th>region</th>
            <th>Avg(amount)</th>
		</tr>
	</thead>
<tbody>
		<tr>
			<td>East</td>
			<td>700</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>North</td>
			<td>300</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>West</td>
			<td>600</td>
		</tr>
    </tbody>
</table>

### Dicing

La operación Dice aplica múltiples filtros en dos o más dimensiones del cubo donde se representan los datos, para formar un sub-cubo más pequeño. Proporciona un subconjunto multidimensional del cubo de datos original.

Esta consulta de ejemplo contará el número de ventas de Laptop en las regiones East y West durante el Q1 o Q2 de 2024.

```sql
SELECT region, Count(sale_id) FROM sales_fact WHERE product = 'Laptop' AND region IN ('East', 'West') AND quarter IN ('Q1', 'Q2') AND year = 2024 GROUP BY region ORDER BY region
```

Generará la siguiente salida:

<table class="content-table">
<thead>
		<tr>
			<th>region</th>
            <th>Count(sale_id)</th>
		</tr>
	</thead>
<tbody>
		<tr>
			<td>East</td>
			<td>2</td>
		</tr>
        <tr>
			<td>West</td>
			<td>2</td>
		</tr>
    </tbody>
</table>