Diferencia entre MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

Introducción a OLAP

Las herramientas de sistemas de almacenamiento de datos que ayudan a los usuarios a facilitar el análisis de datos y el proceso de toma de decisiones son los sistemas OLAP. Estos sistemas satisfacen las necesidades del usuario al presentar los datos en varios formatos de acuerdo con los requisitos. Los sistemas OLAP proporcionan una vista multidimensional de los datos de almacenes de datos y centros de datos. No importa dónde y cómo se almacenan los datos, solo presenta al usuario una vista de los datos siempre posible.

Nos proporciona una comprensión y un conocimiento más profundos sobre los datos a través de un acceso más rápido y coherente a los datos. El tipo de análisis que utiliza OLAPtools varía de los métodos básicos de «corte» y «corte en cubitos» a los análisis complejos avanzados, como las series temporales.

Las herramientas OLAP son muy preferidas de otras herramientas de procesamiento de consultas , ya que las herramientas OLAP también pueden responder preguntas sobre datos como «qué pasaría si» y «por qué», en lugar de solo»quién» y «qué», que normalmente responden las herramientas de consulta generales.

Sin embargo, existe una preocupación en la arquitectura de los OLAPservers. Su implementación debe considerar los problemas de almacenamiento de datos en OLAPServers. La implementación de servidores OLAP incluye: ROLAP, MOLAP y HOLAP.Estas arquitecturas fueron definidas por Berson y Smith en 1997 y Pends y Greeth en 2001. Esta categorización se basa en la arquitectura y el procesamiento de datos multidimensionales.

Entendamos cada uno de estos.

MOLAP (Procesamiento Analítico Multidimensional en Línea)

En MOLAP los datos se organizan en un datacube multidimensional. Las herramientas MOLAP utilizan estructuras de datos avanzadas y sistemas multidimensionales de gestión de bases de datos (MDDBMS) para organizar los datos. Las vistas de datos son multidimensionales representadas a través de motores de almacenamiento multidimensionales basados en matrices.

Los datos se agregan, resumen y almacenan de acuerdo con el uso previsto. Esto ayuda a mejorar el rendimiento de las consultas a través de la indexación rápida en datos precalculados. El almacenamiento en cubos de datos MOLAP puede ser ordenado de forma dispersa, por lo que se deben aplicar técnicas de compresión para manejar datos dispersos.Por lo tanto, para optimizar la utilización del almacenamiento, la representación de almacenamiento de dos niveles maneja los datos densos y dispersos. Los conjuntos de datos densos se representan como cubos de datos de arrayin y los conjuntos de datos dispersos utilizan una técnica de compresión para un almacenamiento eficiente.MOLAP proporciona datos de sistemas de bases de datos multidimensionales.

Servidores ROLAP (Procesamiento Analítico Relacional en Línea)

Los servidores ROLAP se encuentran entre el backend de la base de datos relacional y las herramientas de front-end del cliente. El almacén de datos se gestiona a través del sistema de gestión de bases de datos relationales utilizando la capa de metadatos. ROLAP emplea técnicas de optimización para la base de datos de backend, utiliza técnicas de agregación y es más escalable que MOLAP.

Los servidores ROLAP utilizan consultas SQL complejas para análisis multidimensionales. Las consultas SQL » Where «equivalen a las operaciones» Slicing «y»Tice» en ROLAP. ROLAP proporciona datos directamente desde el almacén de datos. Puede almacenar grandes volúmenes de datos en comparación con toMOLAP.

Servidores HOLAP (Procesamiento Analítico Híbrido en Línea)

Los servidores OLAP híbridos combinan los servidores ROLAP y MOLAP para proporcionar capacidad de análisis. Proporciona el beneficio de una mayor escalabilidad de ROLAP y un cálculo más rápido del servidor MOLAP. Los grandes volúmenes de datos detallados se almacenan en una base de datos relacional y las agregaciones se guardan en un servidor molapersonal separado.

Utiliza un producto RDBMS o utiliza un servidor MOLAPserver intermedio para el análisis. Los datos se entregan directamente al sistema a través de DBMS directamente o MOLAP intermedio. Es el servidor OLAP de más rápido crecimiento.

Servidores DOLAP (Procesamiento Analítico en línea de escritorio)

Los servidores DOLAP almacenan los datos en archivos basados en el cliente. El procesamiento multidimensional se lleva a cabo utilizando el motor multidimensional del cliente.El volumen de datos es comparativamente menor y puede distribuirse por adelantado o según la demanda. La administración de la base de datos del cubo de datos se realiza mediante un servidor central o una rutina de procesamiento.

Problemas relacionados con diversas arquitecturas OLAP

Solo se puede almacenar y analizar de manera eficiente una cantidad limitada de datos.

La navegación y el análisis de datos son limitados porque los datos están diseñados de acuerdo con requisitos previamente determinados.

Los productos MOLAP requieren un conjunto diferente de habilidades y herramientas para crear y mantener la base de datos.

2) ROLAP

Problemas de rendimiento asociados con el procesamiento de consultas complejas que requieren múltiples pasadas a través de los datos relacionales.

Desarrollo de middleware para facilitar el desarrollo de aplicaciones multidimensionales.

Desarrollo de una opción para crear estructuras multidimensionales persistentes, junto con instalaciones para ayudar en la administración de estas estructuras.

3) HOLAP

La arquitectura da como resultado una redundancia de datos significativa y puede causar problemas para redes que admiten muchos usuarios.

La capacidad de cada usuario de crear un cubo de datos personalizado puede causar una falta de coherencia de los datos entre los usuarios.

Solo se puede mantener de manera eficiente una cantidad limitada de datos.

4) DOLAP

Provisión de controles de seguridad adecuados para soportar todas las partes del entorno DOLAP.

Reducción del esfuerzo necesario para implementar y mantener las herramientas DOLAP.

Las tendencias actuales son hacia máquinas de cliente ligero.

Diferencia entre MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

MOLAP	ROLAP	HOLAP
Los datos agregados y particionados se almacenan como vistas indexadas en la base de datos relacional	Los datos agregados y los datos particionados se almacenan como estructura multidimensional	Los datos agregados de la partición se almacenan en una estructura multidimensional en una instancia de SQL Server Analysis Services.
Tiene un tiempo de respuesta de consulta más rápido debido a las vistas de datos agregadas y resumidas	El tiempo de respuesta de consulta generalmente es más lento	El tiempo de respuesta de consulta diferirá según el almacenamiento y el acceso a los datos. Si los datos se recuperan de la base de datos relacional, no será tan rápido como lo sería si los datos se almacenan en MOLAP. Con HOLAP, los tiempos de respuesta de la consulta serán diferentes.
La inversión de almacenamiento es un poco mayor en MOLAP, ya que almacena copias de datos relacionales en el servidor OLAP.	El tamaño de los datos es ROLAP no tiene ninguna limitación. Puede manejar un gran volumen de datos,	Las particiones de cubo de datos son más pequeñas en tamaño que los cubos y particiones MOLAP.
Usando MOLAP, los datos se pueden ver incluso si el origen de datos no está disponible, ya que se almacena una copia local	Los datos no se pueden ver si el origen de datos no está disponible.	Es un enfoque híbrido para MOLAP y ROLAP, por lo que la técnica utilizada determinará el acceso a los datos.

Conclusión

En el artículo de hoy aprendimos la diferencia entre MOLAP vs ROLAP vs HOLAP. Cuando los datos en el almacén de datos se almacenan en forma de almacenamiento de datos relacionales, se denomina procesamiento analítico en línea relacional, mientras que los modelos de almacenamiento de datos multidimensionales se denominan MOLAP. Cuando los datos se almacenan como combinación de ambos enfoques, se denomina procesamiento analítico en línea híbrido.

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