diferența dintre MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

BY admin

| decembrie 4, 2021

Introducere în OLAP

instrumentele sistemelor de depozitare a datelor care ajută utilizatorii să faciliteze analiza datelor și procesul de luare a deciziilor sunt sistemele OLAP. Aceste sisteme satisfac nevoile utilizatorului prin prezentarea datelor în diferite formate în funcție de cerințe. Sistemele OLAP oferă o vedere multidimensională a datelor din datawarehouses și data marts. Nu se referă unde și cum sunt stocate datele, ci doar prezintă utilizatorului o vizualizare everypossible a datelor.

ne oferă o înțelegere mai profundă și cunoștințe despre dateprin acces mai rapid și consecvent la date. Tipul de analiză care utilizează OLAPtools variază de la metodele de bază „feliere” și „tăiere” pentru a avansa analiza complexăcum ar fi seriile de timp.

instrumentele OLAP sunt foarte preferate de alte instrumente de procesare a interogărilor, deoarece instrumentele OLAP pot răspunde , de asemenea, la întrebări despre date precum „Ce se întâmplă dacă” și „de ce”, mai degrabă decât doar”cine” și „ce” au răspuns de obicei prin instrumente generale de interogare.

cu toate acestea, există o preocupare în arhitectura OLAPservers. Punerea sa în aplicare trebuie să ia în considerare problemele de stocare a datelor în OLAPServers. Implementarea serverelor OLAP include: ROLAP, MOLAP și HOLAP.Aceste arhitecturi au fost definite de Berson și Smith în 1997 și Pends andGreeth în 2001. Această clasificare se bazează pe arhitectura și prelucrareadate multi-dimensionale.

să înțelegem fiecare dintre acestea.

MOLAP (procesare analitică online multidimensională)

în MOLAP datele sunt organizate în datacube multidimensionale. Instrumentele MOLAP utilizează structuri de date avansate și sisteme multidimensionale de gestionare a bazelor de date (MDDBMS) pentru a organiza datele. Vizualizările de date sunt reprezentate multidimensional prin intermediul motoarelor de stocare multidimensionale bazate pe matrice.

datele sunt agregate și rezumate și stocate în conformitate cu utilizarea prevăzută. Acest lucru ajută la îmbunătățirea performanței interogării prin fastindexing pe date precomputate. Stocarea în cuburile de date MOLAP poate fi rară saudense, astfel încât tehnicile de compresie trebuie aplicate pentru a gestiona datele rare.Astfel, pentru a optimiza utilizarea stocării, reprezentarea stocării pe două niveluri lamânere datele dense și rare. Seturile de date dense sunt reprezentate ca cuburi de date arrayin și seturi de date rare folosesc tehnica de compresie pentru stocarea eficientă.MOLAP furnizează date din sisteme de baze de date multidimensionale.

servere ROLAP (procesare analitică online relațională)

serverele ROLAP se află între backend bază de date relațională și instrumente front-end client. Depozitul de date este gestionat prin intermediul sistemului de management relationaldatabase folosind stratul de metadate. ROLAP folosește tehnici de optimizarepentru baza de date backend, folosește tehnici de agregare și este mai scalabilădecât MOLAP.

serverele ROLAP utilizează interogări SQL complexe pentru analiza multi-dimensională. Interogările SQL ” unde „este echivalent cu” feliere „și”tăiere cu Zaruri” operațiuni în ROLAP. ROLAP oferă datedirect de la data warehouse. Poate stoca volume mari de date în comparație cumolap.

servere HOLAP (procesare analitică online hibridă)

serverele OLAP hibride combină serverele ROLAP și MOLAPASIGURĂ capacitatea de analiză. Acesta oferă beneficii de scalabilitate mai mare a ROLAPand calcul mai rapid de server MOLAP. Volumele mari de date detaliate suntstocate în baza de date relațională și agregările sunt păstrate în molapserver separat.

fie utilizează produsul RDBMS, fie utilizează un MOLAPserver intermediar pentru analiză. Datele sunt livrate direct în sistemprin DBMS direct sau molap intermediar. Este serverul OLAP cu cea mai rapidă creștere.

serverele DOLAP (Desktop Online analitic Processing)

serverele DOLAP stochează datele în fișiere bazate pe client. Procesarea multidimensională are loc folosind motorul multidimensional al clientului.Volumul de date este relativ mai mic și poate fi distribuit în avans saupe cerere. Administrarea bazei de date a data cube se face prin rutina de procesare serveror central.

probleme legate dediverse arhitecturi OLAP

numai o cantitate limitată de date poate fi stocată și analizată eficient.

navigarea și analiza datelor sunt limitate, deoarece datele sunt proiectate în conformitate cu cerințele stabilite anterior.

produsele MOLAP necesită un set diferit de abilități și instrumente pentru a construi și menține baza de date.

2) ROLAP

probleme de performanță asociate cu procesarea interogărilor complexe care necesită mai multe treceri prin datele relaționale.

dezvoltarea middleware-ului pentru a facilita dezvoltarea aplicațiilor multidimensionale.

dezvoltarea unei opțiuni pentru a crea structuri multidimensionale persistente, împreună cu facilități pentru a ajuta la administrarea acestor structuri.

3) HOLAP

arhitectura are ca rezultat redundanță semnificativă a datelor și poate cauza probleme rețelelor care acceptă mulți utilizatori.

capacitatea fiecărui utilizator de a construi un cub de date personalizat poate cauza o lipsă de coerență a datelor în rândul utilizatorilor.

numai o cantitate limitată de date poate fi menținută eficient.

4) Dolap

furnizarea de controale de securitate adecvate pentru a sprijini toate părțile mediului DOLAP.

reducerea efortului implicat în implementarea și întreținerea instrumentelor DOLAP.

tendințele actuale sunt spre mașini client subțire.