różnica między MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

BY admin

| 4 grudnia, 2021

Wprowadzenie do OLAP

systemy hurtowni danych narzędziami, które pomagają użytkownikom w analizie danych i procesie podejmowania decyzji są systemy OLAP. Systemy te odpowiadają potrzebom użytkownika, prezentując dane w różnych formatach zgodnie z wymaganiami. Systemy OLAP zapewniają wielowymiarowy widok danych z centrów danych i centrów danych. Nie dotyczy to miejsca i sposobu przechowywania danych, po prostu prezentuje użytkownikowi dostęp do wszystkich możliwych danych.

daje nam głębsze zrozumienie i wiedzę na temat danych poprzez szybszy i spójny dostęp do danych. Rodzaj analizy za pomocą OLAPtools różni się od podstawowych metod „krojenia” i „krojenia” w celu zaawansowania złożonej analizy, takiej jak szeregi czasowe.

narzędzia OLAP są bardzo preferowane od innych narzędzi do przetwarzania zapytań, ponieważ narzędzia OLAP mogą również odpowiadać na pytania dotyczące danych, takie jak” co jeśli „i” dlaczego”, a nie tylko ” kto „i” co ” zazwyczaj odpowiadane przez ogólne narzędzia zapytań.

jednak istnieje obawa w architekturze Olapserverów. Jego implementacja musi uwzględniać problemy z przechowywaniem danych w Olapserverach. Implementacja serwerów OLAP to: ROLAP, MOLAP i HOLAP.Architektury te zostały zdefiniowane przez Bersona i Smitha w 1997 i Pends andgreetha w 2001. Ta Kategoryzacja opiera się na architekturze i przetwarzaniu danych wielowymiarowych.

zrozummy każdy z nich.

MOLAP (wielowymiarowe przetwarzanie analityczne Online)

w MOLAP dane są zorganizowane w wielowymiarową bazę danych. Narzędzia MOLAP wykorzystują zaawansowane struktury danych i wielowymiarowe systemy zarządzania bazami danych (MDDBMS) do organizowania danych. Widoki danych są wielowymiarowe reprezentowane przez wielowymiarowe mechanizmy przechowywania oparte na tablicach.

dane są agregowane i sumowane oraz przechowywane zgodnie z przewidywanym użyciem. Pomaga to w zwiększonej wydajności zapytań poprzez fastindexing na wstępnie obliczonych danych. Przechowywanie w kostkach danych MOLAP może być rzadkie, dlatego konieczne jest zastosowanie technik kompresji do obsługi rzadkich danych.Tak więc, aby zoptymalizować wykorzystanie pamięci masowej, dwupoziomowa reprezentacja pamięci masowej Obsługuje gęste i rzadkie dane. Gęste zbiory danych są reprezentowane jako kostki danych arrayin, a rzadkie zbiory danych wykorzystują technikę kompresji do wydajnego przechowywania.MOLAP dostarcza dane z wielowymiarowych systemów bazodanowych.

serwery ROLAP (relacyjne przetwarzanie analityczne Online)

serwery ROLAP leżą pomiędzy relacyjnymi bazami danych backend i narzędziami klienta front end. Hurtownia danych jest zarządzana przez system zarządzania relationaldatabase za pomocą warstwy metadanych. ROLAP wykorzystuje techniki optymalizacji dla bazy danych zaplecza, wykorzystuje techniki agregacji i jest bardziej skalowalny niż MOLAP.

serwery ROLAP wykorzystują złożone zapytania SQL do wielowymiarowej analizy danych. Zapytania SQL „gdzie” są równoważne operacjom” krojenie „i”kostkowanie” w ROLAP. ROLAP dostarcza dane bezpośrednio z hurtowni danych. Może przechowywać duże ilości danych w porównaniu z toMOLAP.

serwery HOLAP (Hybrid Online Analytical Processing)

Hybrydowe serwery OLAP łączą serwery ROLAP i MOLAP w celu zapewnienia możliwości analizy. Zapewnia to większą skalowalność ROLAP i szybsze obliczanie serwera MOLAP. Duże ilości szczegółowych danych są przechowywane w relacyjnej bazie danych, a agregacje są przechowywane w osobnym MOLAPserver.

wykorzystuje produkt RDBMS lub wykorzystuje pośredni MOLAPserver do analizy. Dane są dostarczane bezpośrednio do systemu za pośrednictwem DBMS bezpośrednio lub pośredniego MOLAP. Jest to najszybciej rozwijający się serwer OLAP.

serwery DOLAP (Desktop Online Analytical Processing)

serwery DOLAP przechowują dane w plikach klienckich. Wielowymiarowe przetwarzanie odbywa się przy użyciu wielowymiarowego silnika klienta.Objętość danych jest stosunkowo mniejsza i może być rozprowadzana z wyprzedzeniem lub na żądanie. Administrowanie bazą danych data cube odbywa się za pomocą procedury centralnego przetwarzania serwerów.

problemy związane z różnymi architekturami OLAP

tylko ograniczona ilość danych może być efektywnie przechowywana i analizowana.

Nawigacja i analiza danych są ograniczone, ponieważ dane są projektowane zgodnie z wcześniej ustalonymi wymaganiami.

produkty MOLAP wymagają innego zestawu umiejętności i narzędzi do budowania i utrzymywania bazy danych.

2) ROLAP

problemy z wydajnością związane z przetwarzaniem złożonych zapytań, które wymagają wielu przejść przez dane relacyjne.

Rozwój oprogramowania pośredniczącego w celu ułatwienia rozwoju aplikacji wielowymiarowych.

opracowanie opcji tworzenia trwałych struktur wielowymiarowych wraz z udogodnieniami pomagającymi w administrowaniu tymi strukturami.

3) HOLAP

Architektura powoduje znaczną redundancję danych i może powodować problemy dla sieci obsługujących wielu użytkowników.

zdolność każdego użytkownika do zbudowania niestandardowej kostki danych może powodować brak spójności danych wśród użytkowników.

tylko ograniczona ilość danych może być skutecznie utrzymywana.

4) DOLAP

zapewnienie odpowiednich kontroli bezpieczeństwa w celu obsługi wszystkich części środowiska DOLAP.

redukcja nakładów związanych z wdrażaniem i utrzymaniem narzędzi DOLAP.

obecne trendy są w kierunku maszyn cienkich klientów.