MOLAP vs ROLAP vs HOLAPの違い

BY admin

| 12月 4, 2021

OLAPの概要

データ分析や意思決定プロセスを容易にするためのデータウェアハウスシステこれらのシステムは，必要に応じて様々な形式でデータを提示することにより，ユーザのニーズを満たす。 OLAPシステムは、datawarehousesおよびデータマートからのデータの多次元ビューを提供します。データがどこでどのように格納されているかはわかりませんが、ユーザーにデータの可能なビューを提示するだけです。

これにより、データに対するより深い理解と知識が得られ、データへのより迅速かつ一貫したアクセスが可能になります。 OLAPtoolsを使用した分析の種類は、基本的な”スライス”と”ダイシング”の方法から、時系列などの複雑な分析を進めるために異なります。

OLAPツールは、一般的なクエリツールで一般的に回答される「誰」や「何」ではなく、「どのような場合」や「なぜ」などのデータに関する質問にも回答できるため、他のquery processingtools

しかし、OLAPserversのアーキテクチャには懸念があります。その実装では、OLAPServersのデータストレージの問題を考慮する必要があります。 OLAPサーバーの実装には、ROLAP、MOLAP、およびHOLAPが含まれます。これらのアーキテクチャは、1997年にBersonとSmithによって、2001年にPendsとgreethによって定義されました。この分類は、アーキテクチャと処理に基づいています多次元データ。

これらのそれぞれを理解しましょう。

MOLAP(多次元オンライン分析処理)

MOLAPでは、データは多次元datacubeで編成されます。 MOLAPツールは、高度なデータ構造と多次元databasemanagementシステム(MDDBMS)を使用してデータを編成します。データビューは、配列ベースの多次元storageenginesを介して表される多次元です。

データは、予測された使用量に従って集計され、要約され、保存されます。これは、事前計算されたデータに対するfastindexingによるクエリのパフォーマンスの向上に役立ちます。 MOLAPデータキューブ内の記憶域はスパースまたはデンスである可能性があるため、スパースデータを処理するには圧縮技術を適用する必要があります。したがって、ストレージ使用率を最適化するために、二レベルのストレージ表現は、密なデータと疎なデータを処理します。密なデータセットはarrayinデータキューブとして表され、スパースデータセットは効率的なストレージのために圧縮技術を使用します。MOLAPは、多次元データベースシステムからのデータを提供します。

ROLAP(リレーショナルオンライン分析処理)サーバー

ROLAPサーバーは、リレーショナルデータベースバックエンドとクライアントフロントエンドツールの間にあります。データウェアハウスは、メタデータ層を使用してrelationaldatabase管理システムを介して管理されます。 ROLAPはバックエンドデータベースの最適化技術を採用しており、集約技術を使用しており、MOLAPよりもスケーラブルです。

ROLAPサーバーは、多次元分析に複雑なSQLクエリを使用します。 SQLクエリ”Where”は、ROLAPの”Slicing”および”Dicing”操作と同等です。 ROLAPは、データウェアハウスから直接datadirectlyを提供します。それはtoMOLAPに比べて大量のデータを格納することができます。

HOLAP(ハイブリッドオンライン分析処理)サーバー

ハイブリッドOLAPサーバーは、ROLAPサーバーとMOLAPサーバーを組み合わせて分析機能を提供します。これは、ROLAPのより大きなスケーラビリティの利点を提供し、MOLAPサーバのより高速な計算を提供します。大量の詳細データはリレーショナルデータベースに格納され、集計は別々のMOLAPserverに保持されます。

RDBMS製品を使用するか、分析に中間のMOLAPserverを使用します。データは、DBMSを介して直接または中間MOLAPのいずれかを介してシステムに直接配信されます。これは、最も急速に成長しているOLAPサーバーです。

DOLAP(Desktop Online Analytical Processing)サーバー

DOLAPサーバーは、クライアントベースのファイルにデータを保存します。多次元処理は、クライアント多次元エンジンを使用して行われます。データ量は比較的小さく、事前にまたは需要に配布することができます。データキューブのデータベース管理は、中央サーバーまたは処理ルーチンによって行われます。

様々なOLAPアーキテクチャに関連する問題

限られた量のデータのみを効率的に保存して分析することができます。

データは事前に決定された要件に従って設計されているため、データのナビゲーションと分析は制限されています。

MOLAP製品は、データベースを構築および維持するために異なるスキルとツールセットを必要とします。

2)ROLAP

リレーショナルデータを複数回通過する必要がある複雑なクエリの処理に関連するパフォーマンスの問題。

多次元アプリケーションの開発を容易にするためのミドルウェアの開発。

これらの構造物の管理を支援する施設とともに、永続的な多次元構造物を作成するオプションの開発。

3)HOLAP

このアーキテクチャは、データの冗長性が大きく、多くのユーザーをサポートするネットワークに問題を引き起こす可能性があります。

各ユーザーがカスタムデータキューブを構築できると、ユーザー間でデータの一貫性が失われる可能性があります。

限られた量のデータだけを効率的に維持することができます。

4)DOLAP

DOLAP環境のすべての部分をサポートするための適切なセキュリティ制御の提供。

DOLAPツールの展開と保守に伴う労力の削減。

現在の傾向はシンクライアントマシンに向かっています。