支持多维分析的数据库，也称为OLAP数据库（On-Line Analytical Processing Database），具有以下特点：
- 面向主题：OLAP数据库主要针对数据分析和决策支持等特定领域，而非传统事务性处理。因此，它们通常针对特定的主题或领域建立，并提供适合于该领域的查询和报表功能。
- 多维数据模型：OLAP数据库使用多维数据模型来组织数据，即将数据组织为数据立方体（data cube）形式，以便于分析不同维度之间的关系。例如，一个销售数据立方体可以包含不同的维度，如时间、地点、产品等，通过这些维度可以对销售数据进行多维分析。
- 多层次数据聚合：OLAP数据库支持多层次的数据聚合，可以在不同层次上对数据进行聚合分析，例如按年、月、日聚合销售数据。这些聚合数据可以帮助用户更好地理解和分析数据，并提供更好的决策支持。
- 快速查询性能：由于OLAP数据库通常包含大量的数据，并且需要支持复杂的多维查询，因此它们通常具有快速查询性能。为了实现快速查询，OLAP数据库通常使用预计算和索引等技术来加速查询速度，并支持使用多维查询语言（如MDX）对数据立方体进行复杂查询。
- 可定制化：OLAP数据库通常支持用户自定义维度和指标，以满足不同用户和业务领域的需求。这使得用户可以根据自己的需要定制分析维度和指标，从而更好地分析数据。
支持多维分析的数据库具有面向主题、多维数据模型、多层次数据聚合、快速查询性能和可定制化等特点。这些特点使得OLAP数据库在决策支持和数据分析领域具有广泛的应用。
