ROLAP ย่อมาจาก Relational OLAP สามารถจัดเก็บข้อมูลโดยอาศัยเทคโนโลยี Relational DBMS ที่คุ้นเคย ในวิธีนี้ ข้อมูลและ Aggregations ที่เกี่ยวข้องจัดเก็บใน RDBMS และใช้ OLAP Middleware เพื่อประมวลผลและสำรวจ Data Cubes
สถาปัตยกรรมนี้มุ่งเน้นการ Optimize RDBMS Back-end และให้เครื่องมือและบริการมากขึ้น รวมถึง Data Cube Navigation Logic เนื่องจากใช้ RDBMS Back-end ข้อดีหลักของ ROLAP คือ Scalability (ความสามารถในการขยาย) สูงในการจัดการปริมาณข้อมูลมาก
นี่คือ Intermediate Servers ที่อยู่ระหว่าง Relational Back-end Server และ Client Front-end Tools ต้องการ Relational หรือ Extended-relational DBMS เพื่อจัดเก็บและจัดการ Warehouse Data และ OLAP Middleware เพื่อเติมช่องว่าง
ROLAP Servers เกี่ยวข้องกับ Optimization สำหรับแต่ละ DBMS Back-end, การ Execute Aggregation Navigation Logic, และเครื่องมือ/บริการเพิ่มเติม เทคโนโลยี ROLAP อ้างว่ามี Scalability สูงกว่า MOLAP DSS Server ของ MicroStrategy เป็นตัวอย่างที่ใช้แนวทาง ROLAP
Relational Online Analytical Processing (ROLAP) เป็นประเภทหนึ่งของ OLAP ที่วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ Multidimensional Data Models ความแตกต่างระหว่าง ROLAP และ OLAP อื่นๆ คือ ROLAP เข้าถึงข้อมูลที่จัดเก็บใน Relational Database แทนที่จะเป็น Multidimensional Database ซึ่งเป็นที่ใช้ทั่วไปใน OLAP อื่นๆ ROLAP ยังสามารถสร้าง SQL Queries เพื่อคำนวณเมื่อผู้ใช้ปลายทางต้องการ
Relational OLAP เป็นส่วนของเทคโนโลยี OLAP ที่ใหม่ที่สุดและเติบโตเร็วที่สุดในอุตสาหกรรม บาง Vendor เข้ามาแข่งขันในทิศทางนี้ (เช่น Sagent Technology และ MicroStrategy)
แนวทางนี้ช่วยให้สร้าง Multidimensional Views หลายมุมมองของ Relational Tables แบบ Two-dimensional ได้ โดยหลีกเลี่ยงการจัดโครงสร้างข้อมูลรอบมุมมองที่ต้องการ มีผลิตภัณฑ์บางตัวในส่วนนี้ที่ให้ SQL Engines ที่เข้มแข็งเพื่อรองรับความซับซ้อนของการวิเคราะห์หลายมิติ
ประสิทธิภาพของ ROLAP ขึ้นอยู่กับขนาดข้อมูล อาจช้าเมื่อข้อมูลที่ประมวลผลใหญ่ และเร็วถ้าในทางกลับกัน 雖然任何 SQL 工具都可以访问 ROLAP，但它受到这些工具的限制，因为 SQL 语句不能满足所有用户的需求，尤其是在执行复杂计算时。
สิ่งนี้รวมถึงการสร้าง Multiple SQL Statements เพื่อจัดการคำขอของผู้ใช้ และสามารถสร้าง SQL Statements ตาม Optimizer ของ DBMS Engine แม้ Flexibility จะเป็นคุณสมบัติใหม่ของ ROLAP แต่ก็มีผลิตภัณฑ์ที่ต้องการการใช้ Denormalized Database Design
