Différence entre MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

Introduction à OLAP

Les outils des systèmes d’entrepôt de données qui aident les utilisateurs à faciliter l’analyse de données et le processus de prise de décision sont les systèmes OLAP. Ces systèmes répondent aux besoins de l’utilisateur en présentant les données sous différents formats en fonction des exigences. Les systèmes OLAP offrent une vue multidimensionnelle des données des datawarehouses et des data marts. Il ne s’agit pas de savoir où et comment les données sont stockées, il présente simplement à l’utilisateur une vue possible des données.

Cela nous permet de mieux comprendre et de mieux connaître les données grâce à un accès plus rapide et cohérent aux données. Le type d’analyse utilisant OLAPtools varie des méthodes de base de « découpage en tranches » et de « découpage en dés » aux analyses complexes avancées telles que les séries chronologiques.

Les outils OLAP sont très préférés des autres outils de traitement des requêtes, car les outils OLAP peuvent également répondre à des questions sur des données telles que « et si » et « pourquoi », plutôt que de simplement « qui » et « quoi » généralement répondu par des outils de requête généraux.

Cependant, il y a une préoccupation dans l’architecture des OLAPservers. Sa mise en œuvre doit prendre en compte les problèmes de stockage des données dans OLAPServers. L’implémentation des serveurs OLAP comprend : ROLAP, MOLAP et HOLAP.Ces architectures ont été définies par Berson et Smith en 1997 et Pends andGreeth en 2001. Cette catégorisation est basée sur l’architecture et le traitement desdonnées multidimensionnelles.

Comprenons chacun de ces éléments.

MOLAP (Traitement Analytique en Ligne Multidimensionnel)

Dans MOLAP, les données sont organisées en datacube multidimensionnel. Les outils MOLAP utilisent des structures de données avancées et des systèmes de gestion de bases de données multidimensionnelles (MDDBMS) pour organiser les données. Les vues de données sont multidimensionnelles représentées par des moteurs de stockage multidimensionnels basés sur des tableaux.

Les données sont agrégées, résumées et stockées en fonction de l’utilisation prévue. Cela permet d’améliorer les performances des requêtes grâce à l’indexation rapide sur les données précalculées. Le stockage dans les cubes de données MOLAP peut être clairsemé ou clairsemé, de sorte que des techniques de compression doivent être appliquées pour gérer les données clairsemées.Ainsi, pour optimiser l’utilisation du stockage, une représentation de stockage à deux niveaux permet de gérer les données denses et clairsemées. Les ensembles de données denses sont représentés sous forme de tableaux dans des cubes de données et les ensembles de données clairsemés utilisent une technique de compression pour un stockage efficace.MOLAP fournit des données provenant de systèmes de bases de données multidimensionnelles.

Serveurs ROLAP (Traitement Analytique en Ligne Relationnel)

Les serveurs ROLAP se situent entre le backend de la base de données relationnelle et les outils frontaux du client. L’entrepôt de données est géré via un système de gestion de bases de données relationnelles à l’aide d’une couche de métadonnées. ROLAP utilise des techniques d’optimisation pour la base de données backend, il utilise des techniques d’agrégation et il est plus évolutif que MOLAP.

Les serveurs ROLAP utilisent des requêtes SQL complexes pour une analyse multidimensionnelle. Les requêtes SQL « Where » sont équivalentes aux opérations de « Découpage en tranches » et de « Découpage en dés » dans ROLAP. ROLAP fournit des données directement depuis l’entrepôt de données. Il peut stocker de grands volumes de données par rapport àmolap.

Serveurs HOLAP (Traitement Analytique en Ligne Hybride)

Les serveurs OLAP hybrides combinent les serveurs ROLAP et MOLAP pour fournir une capacité d’analyse. Il offre l’avantage d’une plus grande évolutivité de ROLAP et d’un calcul plus rapide du serveur MOLAP. Les grands volumes de données détaillées sont stockés dans une base de données relationnelle et les agrégations sont conservées dans un MOLAPserver séparé.

Il utilise un produit SGBDR ou utilise un MOLAPserver intermédiaire pour l’analyse. Les données sont transmises directement au système soit directement via le SGBD, soit par MOLAP intermédiaire. C’est le serveur OLAP à la croissance la plus rapide.

Serveurs DOLAP (Desktop Online Analytical Processing)

Les serveurs DOLAP stockent les données dans des fichiers client. Le traitement multidimensionnel a lieu à l’aide du moteur multidimensionnel client.Le volume de données est relativement plus petit et peut être distribué à l’avance ou sur demande. L’administration de la base de données du cube de données est effectuée par un serveur centralou une routine de traitement.

Problèmes liés à diverses architectures OLAP

Seule une quantité limitée de données peut être efficacement stockée et analysée.

La navigation et l’analyse des données sont limitées car les données sont conçues selon des exigences préalablement déterminées.

Les produits MOLAP nécessitent un ensemble différent de compétences et d’outils pour créer et maintenir la base de données.

2) ROLAP

Problèmes de performances associés au traitement de requêtes complexes nécessitant plusieurs passages à travers les données relationnelles.

Développement de middleware pour faciliter le développement d’applications multidimensionnelles.

Développement d’une option pour créer des structures multidimensionnelles persistantes, ainsi que des installations pour aider à l’administration de ces structures.

3) HOLAP

L’architecture entraîne une redondance importante des données et peut poser des problèmes aux réseaux prenant en charge de nombreux utilisateurs.

La capacité de chaque utilisateur à créer un cube de données personnalisé peut entraîner un manque de cohérence des données parmi les utilisateurs.

Seule une quantité limitée de données peut être maintenue efficacement.

4) DOLAP

Fourniture de contrôles de sécurité appropriés pour prendre en charge toutes les parties de l’environnement DOLAP.

Réduction des efforts de déploiement et de maintenance des outils DOLAP.

Les tendances actuelles sont vers les machines à client léger.

Différence entre MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

MOLAP	ROLAP	HOLAP
Les données agrégées et partitionnées sont stockées sous forme de vues indexées dans la base de données relationnelle	Les données agrégées et les données partitionnées sont stockées sous forme de structure multidimensionnelle	Les données agrégées de la partition sont stockées dans une structure multidimensionnelle dans une instance de Services d’analyse SQL Server.
Le temps de réponse à la requête est plus rapide en raison des vues de données agrégées et résumées	Le temps de réponse à la requête est généralement plus lent	Le temps de réponse à la requête diffère selon le stockage et l’accès aux données. Si les données doivent être extraites de la base de données relationnelle, elles ne seront pas aussi rapides que si les données sont stockées dans MOLAP. Avec HOLAP, les temps de réponse de la requête seront différents.
L’investissement en stockage est peu plus élevé dans MOLAP car il stocke une copie des données relationnelles sur le serveur OLAP.	La taille des données est ROLAP n’a aucune limitation. Il peut gérer un volume énorme de données,	Les partitions de cube de données sont plus petites que les cubes et les partitions MOLAP.
À l’aide de MOLAP, les données peuvent être visualisées même si la source de données n’est pas disponible car une copie locale est stockée	Les données ne peuvent pas être visualisées si la source de données n’est pas disponible.	C’est une approche hybride de MOLAP et de ROLAP, de sorte que la technique utilisée déterminera l’accès aux données.

Conclusion

Dans l’article d’aujourd’hui, nous avons appris la différence entre MOLAP vs ROLAP vs HOLAP. Lorsque des données dans un entrepôt de données sont stockées sous forme de stockage de données relationnelles, on parle de traitement analytique en ligne relationnel tandis que les modèles de stockage de données multidimensionnels sont appelés MOLAP. Lorsque les données sont stockées en combinaison des deux approches, on parle de traitement analytique hybride en ligne.

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