Что такое MOLAP?
Многомерный OLAP (MOLAP) - это классический OLAP, который упрощает анализ данных с помощью многомерного куба данных. Данные предварительно вычисляются, повторно суммируются и сохраняются в MOLAP (основное отличие от ROLAP). Используя MOLAP, пользователь может использовать данные многомерного представления с различными аспектами.
Многомерный анализ данных также возможен при использовании реляционной базы данных. Для этого потребуется запрос данных из нескольких таблиц. Напротив, MOLAP имеет все возможные комбинации данных, уже сохраненных в многомерном массиве. MOLAP может напрямую обращаться к этим данным. Следовательно, MOLAP быстрее по сравнению с реляционной онлайн-аналитической обработкой (ROLAP).
В этом руководстве вы узнаете:
- Архитектура MOLAP
- Рекомендации по реализации - MOLAP
- Преимущества молапа
- Недостатки молапа
- Инструменты MOLAP
Ключевые моменты
- В MOLAP операции называются обработкой.
- Инструменты MOLAP обрабатывают информацию с одинаковым временем отклика независимо от уровня обобщения.
- Инструменты MOLAP устраняют сложности проектирования реляционной базы данных для хранения данных для анализа.
- Сервер MOLAP реализует два уровня представления хранилища для управления плотными и разреженными наборами данных.
- Использование хранилища может быть низким, если набор данных разрежен.
- Факты хранятся в многомерном массиве, а измерения используются для их запроса.
Архитектура MOLAP
Архитектура MOLAP включает в себя следующие компоненты -
- Сервер базы данных.
- Сервер MOLAP.
- Фронтенд-инструмент.
Рассмотрим выше gien MOLAP Architectures: -
- Пользовательский запрос сообщает через интерфейс
- Уровень прикладной логики MDDB извлекает сохраненные данные из базы данных.
- Уровень логики приложения пересылает результат клиенту / пользователю.
Архитектура MOLAP в основном считывает предварительно скомпилированные данные. Архитектура MOLAP имеет ограниченные возможности для динамического создания агрегатов или вычисления результатов, которые не были предварительно рассчитаны и сохранены.
Например, руководитель бухгалтерии может создать отчет, показывающий корпоративный отчет о прибылях и убытках или отчет о прибылях и убытках для конкретной дочерней компании. MDDB будет извлекать предварительно скомпилированные данные о прибылях и убытках и отображать этот результат пользователю.
Рекомендации по реализации - MOLAP
- В MOLAP важно учитывать последствия как обслуживания, так и хранения при создании стратегии построения кубов.
- Собственные языки, используемые для запроса MOLAP. Однако он включает в себя обширную поддержку щелчка и перетаскивания, например, MDX от Microsoft.
- Трудно масштабировать, потому что количество и размер кубов требуется при увеличении размеров.
- API должен обеспечивать зондирование кубов.
- Структура данных для поддержки нескольких предметных областей анализа данных, по которым можно перемещаться и анализировать. При изменении навигации необходимо физически реорганизовать структуру данных.
- Требуются различные навыки и инструменты для администратора базы данных для создания и обслуживания базы данных.
Преимущества MOLAP
- MOLAP может управлять, анализировать и хранить значительные объемы многомерных данных.
- Высокая производительность запросов благодаря оптимизированному хранению, индексации и кешированию.
- Меньшие размеры данных по сравнению с реляционной базой данных.
- Автоматизированный расчет более высокого уровня агрегированных данных.
- Помогите пользователям анализировать большие, менее определенные данные.
- MOLAP проще для пользователя, поэтому подходит для неопытных пользователей.
- Кубы MOLAP созданы для быстрого извлечения данных и оптимальны для операций нарезки и нарезки кубиками.
- Все расчеты производятся заранее при создании куба.
Недостатки MOLAP
- Одним из основных недостатков MOLAP является то, что он менее масштабируемый, чем ROLAP, поскольку обрабатывает только ограниченный объем данных.
- MOLAP также обеспечивает избыточность данных, поскольку она требует больших ресурсов.
- Решения MOLAP могут быть длительными, особенно для больших объемов данных.
- Продукты MOLAP могут столкнуться с проблемами при обновлении и запросе моделей, если размеры больше десяти.
- MOLAP не может содержать подробные данные.
- Использование хранилища может быть низким, если набор данных сильно разрознен.
- Он может обрабатывать только ограниченный объем данных, поэтому невозможно включить большой объем данных в сам куб.
Инструменты MOLAP
- Essbase - инструменты от Oracle с многомерной базой данных.
- Express Server - веб-среда, работающая на базе данных Oracle.
- Yellowfin - инструменты бизнес-аналитики для создания отчетов и информационных панелей.
- Clear Analytics - Clear Analytics - это бизнес-решение на основе Excel.
- SAP Business Intelligence - решения для бизнес-аналитики от SAP
Резюме:
- Многомерный OLAP (MOLAP) - это классический OLAP, который упрощает анализ данных с помощью многомерного куба данных.
- Инструменты MOLAP обрабатывают информацию с одинаковым временем отклика независимо от уровня обобщения.
- Сервер MOLAP реализует два уровня хранения для управления плотными и разреженными наборами данных.
- MOLAP может управлять, анализировать и хранить значительные объемы многомерных данных.
- Это помогает автоматизировать вычисление более высокого уровня агрегированных данных.
- Он менее масштабируем, чем ROLAP, поскольку обрабатывает только ограниченный объем данных.