verschil tussen MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

Inleiding tot OLAP

de tools voor datawarehouse-systemen die gebruikers helpen om gegevensanalyse en besluitvorming gemakkelijker te maken, zijn OLAP-systemen. Deze systemen voldoen aan de behoeften van de gebruiker door het presenteren van gegevens in verschillende formaten volgens de vereiste. De OLAP-systemen bieden een multidimensionaal beeld van data uit datawarehouses en data marts. Het maakt niet uit waar en hoe de gegevens worden opgeslagen, Het biedt de gebruiker alleen met elke mogelijke weergave van gegevens.

het geeft ons meer inzicht in en kennis over gegevens door snellere en consistente toegang tot gegevens. Het type analyse met behulp van OLAPtools varieert van eenvoudige “snijden” en “in blokjes snijden” methoden om complexe analysezoals tijdreeksen te bevorderen.

OLAP tools zijn zeer de voorkeur van andere query processing tools als OLAP tools kunnen ook vragen over gegevens te beantwoorden , zoals “Wat als” en “waarom”, in plaats van alleen”wie” en “wat” meestal beantwoord door algemene query tools.

de architectuur van OLAPservers is echter zorgwekkend. Bij de implementatie moet rekening worden gehouden met de problemen met gegevensopslag in OLAPServers. De implementatie van OLAP servers omvatten: ROLAP, MOLAP en HOLAP.Deze architecturen werden gedefinieerd door Berson en Smith in 1997 en Pends andGreeth in 2001. Deze categorisering is gebaseerd op architectuur en verwerking van multidimensionale data.

laten we elk van deze begrijpen.

MOLAP (multidimensionale Online analytische verwerking)

in MOLAP worden de gegevens georganiseerd in multidimensionale datacube. De MOLAP tools gebruiken geavanceerde datastructuren en multidimensionale databasemanagementsystemen (MDDBMS) om de gegevens te organiseren. De data views zijn multidimensionaal vertegenwoordigd door array-gebaseerde multidimensionale storageengines.

de gegevens worden geaggregeerd en samengevat en opgeslagen volgens het voorspelde gebruik. Dit helpt bij verbeterde query prestaties door middel van fastindex op vooraf berekende gegevens. De opslag in MOLAP data cubes kan schaars zijn ordense, dus compressietechnieken moeten worden toegepast om schaarse gegevens te verwerken.Dus, om het opslaggebruik te optimaliseren, twee-level opslagweergave om de dichte en schaarse gegevens te behandelen. De dichte datasets worden weergegeven als arrayin datacubussen en schaarse datasets gebruiken compressietechniek voor efficiënte opslag.MOLAP levert gegevens van multidimensionale databasesystemen.

ROLAP-servers (Relational Online Analytical Processing)

de ROLAP servers liggen tussen relationele database backend en client front end tools. Het datawarehouse wordt beheerd door middel van relationaldatabase management systeem met behulp van metadata layer. ROLAP maakt gebruik van optimalisatietechnieken voor backend-database, het maakt gebruik van aggregatietechnieken en het is schaalbaarder dan MOLAP.

ROLAP-servers gebruiken complexe SQL-query ‘ s voor multi-dimensionalanalyse. De SQL queries ” Where “is gelijk aan” Slicing “en”Dicing” operaties in ROLAP. ROLAP levert DataDirect vanuit datawarehouse. Het kan grote hoeveelheden gegevens opslaan vergeleken met toMOLAP.

holap-servers (Hybrid Online Analytical Processing)

hybride OLAP-servers combineren de ROLAP-en MOLAP-servers om analysemogelijkheden te bieden. Het biedt voordeel van een grotere schaalbaarheid van Rolapen snellere berekening van MOLAP server. De grote hoeveelheden gedetailleerde gegevens worden opgeslagen in relationele database en aggregaties worden bewaard in afzonderlijke MOLAPserver.

het gebruikt RDBMS-product of een tussenliggende MOLAPserver voor analyse. De gegevens worden rechtstreeks aan het systeem geleverd via DBMS direct of intermediate MOLAP. Het is de snelst groeiende OLAP server.

DOLAP (Desktop Online Analytical Processing) servers

DOLAP-servers slaan de gegevens op in clientbestanden. De multidimensionale verwerking vindt plaats met behulp van client multi-dimensional engine.Het datavolume is relatief kleiner en kan vooraf of op Vraag worden verdeeld. Het databasebeheer van data cube wordt gedaan door centrale serverof verwerkingsroutine.

problemen in verband met verschillende OLAP-architecturen

slechts een beperkte hoeveelheid gegevens kan efficiënt worden opgeslagen en geanalyseerd.

navigatie en analyse van gegevens zijn beperkt omdat de gegevens zijn ontworpen volgens vooraf vastgestelde eisen.

MOLAP-producten vereisen een andere reeks vaardigheden en instrumenten om de database op te bouwen en te onderhouden.

2) ROLAP

prestatieproblemen in verband met de verwerking van complexe query ‘ s die meerdere doorgangen door de relationele gegevens vereisen.

ontwikkeling van middleware om de ontwikkeling van multidimensionale toepassingen te vergemakkelijken.

ontwikkeling van een optie om blijvende multidimensionale structuren te creëren, samen met faciliteiten om te helpen bij het beheer van deze structuren.

3) HOLAP

de architectuur resulteert in significante gegevensredundantie en kan problemen veroorzaken voor netwerken die veel gebruikers ondersteunen.

het vermogen van elke gebruiker om een aangepaste datacubus te bouwen kan leiden tot een gebrek aan gegevensconsistentie onder gebruikers.

slechts een beperkte hoeveelheid gegevens kan efficiënt worden bewaard.

4) DOLAP

voorzien in passende beveiligingscontroles ter ondersteuning van alle delen van de DOLAP-omgeving.

vermindering van de inspanning voor het inzetten en onderhouden van de DOLAP-instrumenten.

de huidige trends zijn in de richting van thin client-machines.

Verschil tussen MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

MOLAP	ROLAP	HOLAP
De verzamelde en verdeelde data is opgeslagen als geïndexeerde weergaven in de relationele database	De geaggregeerde gegevens en verdeelde data wordt opgeslagen als multidimensionale structuur	De geaggregeerde gegevens van de partitie worden opgeslagen in een multidimensionale structuur in een SQL Server-exemplaar van Analysis Services.
het heeft een snellere query responstijd als gevolg van geaggregeerde en samengevatte gegevensweergaven	de query responstijd is over het algemeen langzamer	de Query responstijd zal verschillen afhankelijk van gegevensopslag en toegang. Als de gegevens worden opgehaald uit relationele database zal het niet zo snel als het zou zijn als de gegevens worden opgeslagen in MOLAP. Met HOLAP, zullen de query responstijden verschillen.
de opslag investering is iets hoger in MOLAP als het slaat kopie van relationele gegevens op OLAP server.	de gegevensgrootte is ROLAP heeft geen beperking. Het kan grote hoeveelheden data verwerken,	de data cube partities zijn kleiner in grootte dan MOLAP cubes en partities.
met MOLAP kunnen de gegevens worden bekeken, zelfs als de gegevensbron niet beschikbaar is, omdat een lokale kopie	is opgeslagen. de gegevens kunnen niet worden bekeken als de gegevensbron niet beschikbaar is.	het is een hybride benadering van MOLAP en ROLAP, dus welke techniek wordt gebruikt zal de toegang tot de gegevens bepalen.

conclusie

in het artikel van vandaag leerden we verschil tussen MOLAP vs ROLAP vs HOLAP. Wanneer gegevens in datawarehouse worden opgeslagen in de vorm van relationele gegevensopslag, wordt het relationele online analytische verwerking genoemd, terwijl multidimensionale gegevensopslagmodellen MOLAP worden genoemd. Wanneer gegevens worden opgeslagen als combinatie van beide benaderingen, wordt het hybride online analytische verwerking genoemd.

Subscribe abonneer u op ons ⇓

als u niet regelmatig deze website leest, raadt u ten zeerste aan om u aan te melden voor onze gratis e-mail nieuwsbrief!! Schrijf je in en geef je e-mailadres hieronder op:

Happy Testing!!!