skillnad mellan MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

BY admin

| december 4, 2021

introduktion till OLAP

data warehouse systems-verktygen som hjälper användare att göra dataanalys och beslutsprocess enklare är OLAP-system. Dessa system uppfyller användarens behov genom att presentera data i olika format enligt kravet. OLAP-systemen ger en flerdimensionell bild av data från datalager och datamarter. Det handlar inte om var och hur data lagras, det presenterar bara användaren med everypossible vy av data.

det ger oss djupare förståelse och kunskap om datagenom snabbare och konsekvent tillgång till data. Typen av analys med hjälp av OLAPtools varierar från grundläggande” skivning ”och” dicing ” metoder för att avancera komplexa analyssuch som tidsserier.

OLAP-verktyg är mycket föredragna från andra frågebehandlingsverktyg eftersom OLAP-verktyg också kan svara på frågor om data som ”vad om” och ”varför” , snarare än bara”vem” och ”vad” som vanligtvis besvaras av allmänna frågeverktyg.

det finns dock en oro i olapservers arkitektur. Dess genomförande måste överväga datalagringsproblemen i Olapservrar. Implementeringen av OLAP-servrar inkluderar: ROLAP, MOLAP och HOLAP.Dessa arkitekturer definierades av Berson och Smith 1997 och Pends andGreeth 2001. Denna kategorisering är baserad på arkitektur och bearbetning avmultidimensionella data.

Låt oss förstå var och en av dessa.

MOLAP (multidimensionell Online analytisk bearbetning)

i MOLAP är data organiserade i flerdimensionell datakub. MOLAP-verktygen använder avancerade datastrukturer och flerdimensionella databashanteringssystem (mddbms) för att organisera data. Datavyerna är flerdimensionella representerade genom array-baserade flerdimensionella lagringsmotorer.

data aggregeras och sammanfattas och lagras i enlighet med förutsagd användning. Detta bidrar till förbättrad frågeprestanda genom snabbindexering på förberäknade data. Lagringen i MOLAP-datakuber kan vara gles ellertät, så komprimeringstekniker måste tillämpas för att hantera gles data.Således, för att optimera lagringsutnyttjandet, lagringsrepresentation på två nivåer tillhantera de täta och glesa data. De täta datamängderna representeras som arrayin-datakuber och glesa dataset använder komprimeringsteknik för effektiv lagring.MOLAP tillhandahåller data från flerdimensionella databassystem.

rolap (relationell Online analytisk bearbetning) servrar

de ROLAP servrar ligger mellan relationsdatabas backendand klient front end verktyg. Datalagret hanteras via relationdatabase management system med metadatalager. ROLAP använder optimeringstekniker för backend-databas, Den använder aggregeringstekniker och den är mer skalbar än MOLAP.

ROLAP-servrar använder komplexa SQL-frågor för flerdimensionell analys. SQL-frågorna ” var ”motsvarar” skivning ”och”Dicing” – operationer i ROLAP. ROLAP tillhandahåller datadirekt från data warehouse. Det kan lagra stora volymer data jämfört medmolap.

holap (Hybrid Online analytisk bearbetning) servrar

Hybrid OLAP-servrar kombinerar ROLAP-och MOLAP-servrarna tilltillhandahålla analyskapacitet. Det ger nytta av större skalbarhet av ROLAPand snabbare beräkning av MOLAP server. De stora volymerna av detaljerade data lagras i relationsdatabas och aggregeringar hålls i separat MOLAPserver.

den använder antingen RDBMS-produkt eller använder en mellanliggande MOLAPserver för analys. Data levereras direkt till systemet antingen genom DBMS direkt eller mellanliggande MOLAP. Det är den snabbast växande OLAP-servern.

dolap-servrar (Desktop Online Analytical Processing)

DOLAP-servrar lagrar data i klientbaserade filer. Denmultidimensionell bearbetning sker med hjälp av klientens flerdimensionella motor.Datavolymen är jämförelsevis mindre och kan distribueras i förväg ellerpå efterfrågan. Databasadministrationen av data cube görs av central servereller bearbetningsrutin.

frågor relaterade tillolika OLAP-arkitekturer

endast en begränsad mängd data kan lagras och analyseras effektivt.

navigering och analys av data är begränsade eftersom data är utformade enligt tidigare fastställda krav.

MOLAP-produkter kräver en annan uppsättning färdigheter och verktyg för att bygga och underhålla databasen.

2) ROLAP

prestandaproblem i samband med behandling av komplexa frågor som kräver flera passerar genom relationsdata.

utveckling av middleware för att underlätta utvecklingen av flerdimensionella applikationer.

utveckling av ett alternativ för att skapa ihållande flerdimensionella strukturer, tillsammans med anläggningar för att hjälpa till med administrationen av dessa strukturer.

3) HOLAP

arkitekturen resulterar i betydande dataredundans och kan orsaka problem för nätverk som stöder många användare.

varje användares förmåga att bygga en anpassad datakub kan orsaka brist på datakonsistens bland användarna.

endast en begränsad mängd data kan underhållas effektivt.

4) DOLAP

tillhandahållande av lämpliga säkerhetskontroller för att stödja alla delar av DOLAP-miljön.

minskning av arbetet med att distribuera och underhålla DOLAP-verktygen.

nuvarande trender är mot tunna klientmaskiner.