Differenza tra MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

BY admin

| Dicembre 4, 2021

Introduzione a OLAP

Gli strumenti dei sistemi di data warehouse che aiutano gli utenti a semplificare l’analisi dei dati e il processo decisionale sono i sistemi OLAP. Questi systemsmeet l’utente ha bisogno presentando dati in vari formati secondo therequirement. I sistemi OLAP forniscono una visione multidimensionale dei dati provenienti da datawarehouse e data mart. Non si occupa di dove e come vengono memorizzati i dati, ma presenta all’utente una visualizzazione dei dati sempre possibile.

Ci offre una comprensione e una conoscenza più approfondite dei datiattraverso un accesso più rapido e coerente ai dati. Il tipo di analisi che utilizza OLAPtools varia dai metodi di base “slicing” e “sminuzzamento” per avanzare analisi complesse come le serie temporali.

Gli strumenti OLAP sono altamente preferiti da altri strumenti di elaborazione delle query in quanto gli strumenti OLAP possono anche rispondere a domande su dati come” cosa succede se “e” perché”, piuttosto che solo ” chi “e” cosa ” in genere rispondono agli strumenti di query generali.

Tuttavia, c’è una preoccupazione nell’architettura di OLAPservers. La sua implementazione deve considerare i problemi di archiviazione dei dati in OLAPServers. L’implementazione dei server OLAP include: ROLAP, MOLAP e HOLAP.Queste architetture sono state definite da Berson e Smith nel 1997 e da Pens andGreeth nel 2001. Questa categorizzazione si basa sull’architettura e l’elaborazione didati multidimensionali.

Cerchiamo di capire ciascuno di questi.

MOLAP (elaborazione analitica online multidimensionale)

In MOLAP i dati sono organizzati in datacube multidimensionale. Gli strumenti MOLAP utilizzano advance data structures e multidimensional databasemanagement systems (MDDBMS) per organizzare i dati. Le viste di dati aremultidimensional rappresentato attraverso array-based multidimensional storageengines.

I dati vengono aggregati, riassunti e archiviati in base all’utilizzo previsto. Questo aiuta a migliorare le prestazioni delle query attraverso fastindexing su dati precalcolati. L’archiviazione nei cubi di dati MOLAP può essere sparsa odensa, quindi è necessario applicare tecniche di compressione per gestire dati sparsi.Pertanto, per ottimizzare l’utilizzo dello storage, la rappresentazione dello storage a due livelli consente di gestire i dati densi e sparsi. I set di dati densi sono rappresentati come cubi di dati arrayin e set di dati sparsi utilizzano la tecnica di compressione per l’archiviazione efficiente.MOLAP fornisce dati da sistemi di database multidimensionali.

Server ROLAP (elaborazione analitica online relazionale)

I server ROLAP si trovano tra il backend del database relazionale e gli strumenti di front-end del client. Il data warehouse è gestito tramite il sistema di gestione relationaldatabase utilizzando il livello di metadati. ROLAP impiega tecniche di ottimizzazione per database di back-end, utilizza tecniche di aggregazione ed è più scalabile di MOLAP.

I server ROLAP utilizzano query SQL complesse per l’analisi multi-dimensionalanalysis. Le query SQL ” Where “equivalgono alle operazioni di” Slicing “e”Sminuzzamento” in ROLAP. ROLAP fornisce datadirectly dal data warehouse. Può memorizzare grandi volumi di dati rispetto toMOLAP.

Server HOLAP (Hybrid Online Analytical Processing)

I server OLAP ibridi combinano i server ROLAP e MOLAP per fornire funzionalità di analisi. Fornisce il vantaggio di una maggiore scalabilità di ROLAPand calcolo più veloce del server MOLAP. I grandi volumi di dati dettagliati sono memorizzati nel database relazionale e le aggregazioni sono conservate in MOLAPserver separato.

Utilizza il prodotto RDBMS o utilizza un MOLAPserver intermedio per l’analisi. I dati vengono consegnati direttamente al sistema oattraverso DBMS direttamente o MOLAP intermedio. È il server OLAP in più rapida crescita.

Server DOLAP (Desktop Online Analytical Processing)

I server DOLAP memorizzano i dati in file basati su client. L’elaborazione multidimensionale avviene utilizzando il motore multidimensionale del client.Il volume dei dati è relativamente più piccolo e può essere distribuito in anticipo o su richiesta. L’amministrazione del database di data cube viene eseguita dal server centraleo routine di elaborazione.

Problemi relativi avarie architetture OLAP

Solo una quantità limitata di dati può essere memorizzata e analizzata in modo efficiente.

La navigazione e l’analisi dei dati sono limitate perché i dati sono progettati in base a requisiti precedentemente determinati.

I prodotti MOLAP richiedono un diverso insieme di competenze e strumenti per creare e mantenere il database.

2) ROLAP

Problemi di prestazioni associati all’elaborazione di query complesse che richiedono più passaggi attraverso i dati relazionali.

Sviluppo di middleware per facilitare lo sviluppo di applicazioni multidimensionali.

Sviluppo di un’opzione per creare strutture multidimensionali persistenti, insieme a strutture per assistere nella gestione di queste strutture.

3) HOLAP

L’architettura comporta una significativa ridondanza dei dati e può causare problemi alle reti che supportano molti utenti.

La capacità di ogni utente di creare un cubo di dati personalizzato può causare una mancanza di coerenza dei dati tra gli utenti.

Solo una quantità limitata di dati può essere mantenuta in modo efficiente.

4) DOLAP

Fornitura di controlli di sicurezza appropriati per supportare tutte le parti dell’ambiente DOLAP.

Riduzione dello sforzo necessario per la distribuzione e la manutenzione degli strumenti DOLAP.

Le tendenze attuali sono verso le macchine thin client.