多维联机分析处理（OLAP）的性能优化和调优是非常重要的，可以通过以下几个方面来实现：
数据模型优化：合理设计数据模型是性能优化的关键。可以通过合理的数据切分、维度层级的合理设计、聚集表的建立等方式来优化数据模型，减少查询时的计算量。
查询性能优化：通过优化查询语句、建立合适的索引、使用合适的聚集函数等方式来提高查询性能。此外，还可以通过预计算、缓存等方式来减少查询的计算开销。
硬件资源优化：增加硬件资源可以有效提升多维分析处理的性能，比如增加内存、CPU核心数、优化存储等方面。
软件配置优化：合理配置多维分析处理系统的参数，比如并发连接数、缓存大小、线程池大小等，可以有效提升系统性能。
系统监控和调优：通过系统监控工具对多维分析处理系统进行监控，及时发现性能瓶颈并进行调优。
案例分析：某公司的多维分析处理系统在查询大数据量时性能较差，经过分析发现数据模型设计不合理，存在大量冗余计算。针对这个问题，我们重新设计了数据模型，建立了合适的聚集表，优化了查询语句，并增加了系统的内存和CPU核心数。经过这些优化措施，系统的性能得到了明显提升。
综上所述，多维联机分析处理的性能优化和调优需要从数据模型、查询性能、硬件资源、软件配置和系统监控等多个方面进行综合考虑和优化。