olap的主要功能包括：
旋转
切片
切割
钻孔
以及 Redshift 我能做到。
它的架构旨在解决 OLAP 以及 BI 任务。请参阅亚马逊红移开发人员指南
amazonredshift是专门为在线分析处理（olap）和商业智能（bi）应用程序设计的，这些应用程序需要对大型数据集进行复杂的查询。因为它满足了非常不同的需求，所以amazonredshift使用的专用数据存储模式和查询执行引擎与postgresql实现完全不同。例如，在线事务处理（oltp）应用程序通常以行的形式存储数据，amazonredshift以列的形式存储数据，使用专门的数据压缩编码来优化内存使用和磁盘i/o。为了提高性能，省略了一些适合小规模oltp处理的postgresql特性，例如二级索引和高效的单行数据操作。
但是条款之间的界限是非常平滑的。
正如diana shealy所说：

停止滥用oltp作为olap

市场上oltp和olap之间存在很多混淆，由于商业olap的高价格，初创公司和预算有限的开发人员继续滥用oltp数据库作为olap数据库。虐待分为两类：
一个通常是多分片的mysql数据库，使用应用层脚本来执行历史事件数据分析。尽管这种设置非常常见，但它是进行分析的效率最低的方法之一。mysql没有针对读取大范围数据进行任何优化，对分析函数的支持也很弱。因为有多种选择，避免这种“便宜”的解决方案，因为你最终会在其他地方付出代价。
使用postgresql作为olap层。这是一个比上面更合法的选择，因为postgres的坚实的分析用户定义函数（udf）启动一个分析平台。此外，由于它的c-store扩展，postgresql可以变成一个列式数据库，使它成为商业olap的一个经济实惠的替代品。
最后，如果您正在考虑从OLTP（被滥用为OLAP）转移到“真正的”OLAP（如redshift），我建议您学习如何使用redshift的copy命令，以便可以开始在redshift中查看数据。

至于你的问题：

怎么可能？

可能是因为 Redshift 体系结构（列数据库）和分析功能，例如：
窗口函数
数据仓库体系结构
演出
柱状存储器
内部架构和系统操作
工作量管理
聚合函数

那怎么办？

有关amazonredshift数据仓库系统体系结构的详细说明，请参见系统和体系结构概述。
（本文前面已经提到了一些链接）

基本概念？

我遗漏了什么基本概念吗？
我建议更多地依赖于具体解决方案的技术细节，而不是营销术语。最后，实际任务不是通过软件命名或营销来解决的，而是通过它的真正功能来解决的。
db景观中真正重要的是考虑两个定理：

帽定理

根据 Iron triangle 在cap定理中，您可以从三个db架构组件中选择两点：一致性可用性*持久性

饼状定理

亚马逊的rick houlihan就db archotecture的选择发表了演讲。除了cap定理，他还提出了pie定理：

饼图定理假定，您可以从数据系统中的三个理想特性中选择两个：
图案灵活性
效率
无限规模
以及 Redshift 正在打开 PI 结构尺寸 PIE triangle ###数据结构
据我所知，olap多维数据集是存在于olap数据库中的一种特殊数据结构。他可能是指存储在面向oltp的数据库中的维度和事实的特定预先计算的组合，比如cassandra？
两者 OLAP 聚合数据结构和 Redshift 分发样式的目标只有一个：使查询更快。列数据库、分布、并行查询和其他特性适合于分析任务。

升级版

在你的评论中 Cassandra 可以作为 OLAP 服务。 Cassandra 以及 S3 可用于存储预先计算的维度聚合数据。