Unterschied zwischen MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

Einführung in OLAP

Die Data Warehouse Systems Tools, die Benutzern helfen, Datenanalyse und Entscheidungsprozess zu erleichtern, sind OLAP-Systeme. Diese Systeme erfüllen die Benutzeranforderungen, indem sie Daten je nach Anforderung in verschiedenen Formaten präsentieren. Die OLAP-Systeme bieten eine mehrdimensionale Sicht auf Daten aus Datawarehouses und Data Marts. Es spielt keine Rolle, wo und wie die Daten gespeichert werden.

Es gibt uns ein tieferes Verständnis und Wissen über Datendurch einen schnelleren und konsistenten Zugriff auf Daten. Die Art der Analyse mit OLAPtools variiert von grundlegenden „Slicing“ – und „Dicing“ -Methoden bis hin zu komplexen Analysen wie Zeitreihen.

OLAP-Tools werden von anderen Abfrageverarbeitungstools stark bevorzugt, da OLAP-Tools auch Fragen zu Daten wie „Was wäre wenn“ und „Warum“ beantworten können und nicht nur „Wer“ und „Was“, die normalerweise von allgemeinen Abfragetools beantwortet werden.

Es gibt jedoch ein Problem in der Architektur von OLAPservern. Bei der Implementierung müssen die Probleme mit der Datenspeicherung in OLAPServern berücksichtigt werden. Die Implementierung von OLAP-Servern umfasst: ROLAP, MOLAP und HOLAP.Diese Architekturen wurden 1997 von Berson und Smith und 2001 von Pends und Greeth definiert. Diese Kategorisierung basiert auf Architektur und Verarbeitung vonmultidimensionale Daten.

Lassen Sie uns jedes davon verstehen.

MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing)

In MOLAP sind die Daten im multidimensionalen Datacube organisiert. Die MOLAP-Tools verwenden fortgeschrittene Datenstrukturen und mehrdimensionale Datenbankmanagementsysteme (MDDBMS), um die Daten zu organisieren. Die Datenansichten aremultidimensional dargestellt durch Array-basierte mehrdimensionale storageengines.

Die Daten werden aggregiert und zusammengefasst und entsprechend der vorhergesagten Nutzung gespeichert. Dies trägt zu einer verbesserten Abfrageleistung durch Fastindexing für vorberechnete Daten bei. Die Speicherung in MOLAP-Datenwürfeln kann spärlich oderdichte, daher müssen Komprimierungstechniken angewendet werden, um spärliche Daten zu verarbeiten.Um die Speichernutzung zu optimieren, ist daher eine zweistufige Speicherdarstellung erforderlich, um die dichten und spärlichen Daten zu verarbeiten. Die dichten Datensätze werden als Arrayin-Datenwürfel dargestellt, und spärliche Datensätze verwenden Komprimierungstechniken für eine effiziente Speicherung.MOLAP stellt Daten aus mehrdimensionalen Datenbanksystemen zur Verfügung.

ROLAP-Server (Relational Online Analytical Processing)

Die ROLAP-Server liegen zwischen relationalen Datenbank-Backend- und Client-Frontend-Tools. Das Data Warehouse wird über das Relationaldatabase-Managementsystem mithilfe der Metadatenschicht verwaltet. ROLAP beschäftigt optimierung techniquesfor backend datenbank, es verwendet aggregation techniken und es ist mehr scalablethan MOLAP.

ROLAP-Server verwenden komplexe SQL-Abfragen für die mehrdimensionale Analyse. Die SQL-Abfragen „Where“ entsprechen den Operationen „Slicing“ und „Dicing“ in ROLAP. ROLAP stellt Daten direkt aus dem Data Warehouse zur Verfügung. Es kann im Vergleich zu große Datenmengen speichernolap.

HOLAP (Hybride Online analytische Verarbeitung) Server

Hybride OLAP-Server kombinieren die ROLAP- und MOLAP-Server, um Analysefunktionen bereitzustellen. Es bietet den Vorteil einer größeren Skalierbarkeit von ROLAPand schnellere Berechnung von MOLAP Server. Die großen Mengen an detaillierten Daten werden in einer relationalen Datenbank gespeichert und Aggregationen werden in einem separaten MOLAPserver gespeichert.

Es wird entweder ein RDBMS-Produkt verwendet oder ein zwischengeschalteter MOLAPserver für die Analyse verwendet. Die Daten werden entweder direkt an das System geliefertdurch DBMS direkt oder zwischen MOLAP. Es ist der am schnellsten wachsende OLAP-Server.

DOLAP-Server (Desktop Online Analytical Processing)

DOLAP-Server speichern die Daten in clientbasierten Dateien. Die mehrdimensionale Verarbeitung erfolgt mit einer mehrdimensionalen Engine.Das Datenvolumen ist vergleichsweise kleiner und kann vorab oder bei Bedarf verteilt werden. Die Datenbankadministration von Data Cube erfolgt durch eine zentrale Serveror Processing Routine.

Probleme im Zusammenhang mitverschiedene OLAP-Architekturen

Nur eine begrenzte Datenmenge kann effizient gespeichert und analysiert werden.

Navigation und Analyse von Daten sind eingeschränkt, da die Daten nach zuvor festgelegten Anforderungen gestaltet sind.

MOLAP-Produkte erfordern unterschiedliche Fähigkeiten und Tools zum Erstellen und Verwalten der Datenbank.

2) ROLAP

Leistungsprobleme im Zusammenhang mit der Verarbeitung komplexer Abfragen, die mehrere Durchläufe durch die relationalen Daten erfordern.

Entwicklung von Middleware zur Erleichterung der Entwicklung mehrdimensionaler Anwendungen.

Entwicklung einer Option zum Erstellen persistenter mehrdimensionaler Strukturen sowie von Einrichtungen zur Unterstützung der Verwaltung dieser Strukturen.

3) HOLAP

Die Architektur führt zu einer erheblichen Datenredundanz und kann Probleme für Netzwerke verursachen, die viele Benutzer unterstützen.

Die Fähigkeit jedes Benutzers, einen benutzerdefinierten Datenwürfel zu erstellen, kann zu einem Mangel an Datenkonsistenz zwischen Benutzern führen.

Nur eine begrenzte Datenmenge kann effizient gepflegt werden.

4) DOLAP

Bereitstellung geeigneter Sicherheitskontrollen zur Unterstützung aller Teile der DOLAP-Umgebung.

Reduzierung des Aufwands für die Bereitstellung und Wartung der DOLAP-Tools.

Aktuelle Trends gehen in Richtung Thin Client Maschinen.

Unterschied zwischen MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

MOLAP	ROLAP	HOLAP
Die aggregierten und partitionierten Daten werden als indizierte Ansichten in der relationalen Datenbank gespeichert	Die aggregierten Daten und partitionierten Daten werden als mehrdimensionale Struktur gespeichert	Die aggregierten Daten der Partition werden in einer mehrdimensionalen Struktur in einer SQL Server Analysis Services-Instanz gespeichert.
Es hat eine schnellere Abfrageantwortzeit aufgrund aggregierter und zusammengefasster Datenansichten	Die Abfrageantwortzeit ist im Allgemeinen langsamer	Die Abfrageantwortzeit unterscheidet sich je nach Datenspeicherung und -zugriff. Wenn die Daten aus einer relationalen Datenbank abgerufen werden sollen, sind sie nicht so schnell wie bei der Speicherung von Daten in MOLAP. Bei HOLAP unterscheiden sich die Antwortzeiten für Abfragen.
Die Speicherinvestition ist in OLAP etwas höher, da eine Kopie der relationalen Daten auf dem OLAP-Server gespeichert wird.	Die Datengröße ist ROLAP hat keine Einschränkung. Es kann große Datenmengen verarbeiten,	Die Datenwürfelpartitionen sind kleiner als MOLAP-Würfel und -Partitionen.
Mit MOLAP können die Daten auch angezeigt werden, wenn die Datenquelle nicht verfügbar ist, da eine lokale Kopie gespeichert ist	Die Daten können nicht angezeigt werden, wenn die Datenquelle nicht verfügbar ist.	Es ist ein hybrider Ansatz zu MOLAP und ROLAP, so dass die verwendete Technik den Datenzugriff bestimmt.

Fazit

Im heutigen Artikel haben wir gelernt Unterschied zwischen MOLAP vs ROLAP vs HOLAP. Wenn Daten im Data Warehouse in Form relationaler Datenspeicherung gespeichert werden, spricht man von relationaler Online-Analyseverarbeitung, während mehrdimensionale Datenspeichermodelle als MOLAP bezeichnet werden. Wenn Daten als Kombination beider Ansätze gespeichert werden, spricht man von hybrider Online-Analyseverarbeitung.

⇓ Abonnieren Sie uns ⇓

Wenn Sie kein regelmäßiger Leser dieser Website sind, empfehlen wir Ihnen dringend, sich für unseren kostenlosen E-Mail-Newsletter anzumelden!! Melden Sie sich an, indem Sie einfach Ihre E-Mail-Adresse unten angeben:

Viel Spaß beim Testen!!!