Что такое МОЛАП?
Многомерный OLAP (MOLAP) — это классический OLAP, который облегчает анализ данных с помощью многомерного куба данных. Данные предварительно вычисляются, суммируются и сохраняются в MOLAP (основное отличие от ROLAP). Используя MOLAP, пользователь может использовать данные многомерного представления с различными аспектами.
Анализ многомерных данных также возможен, если используется реляционная база данных. Для этого потребуется запрос данных из нескольких таблиц. Наоборот, в MOLAP есть все возможные комбинации данных, которые уже хранятся в многомерном массиве. MOLAP может получить доступ к этим данным напрямую. Следовательно, MOLAP быстрее по сравнению с реляционной онлайн-аналитической обработкой (ROLAP).
В этом уроке вы узнаете
- MOLAP Архитектура
- Вопросы реализации — это MOLAP
- Преимущества Molap
- Молап Недостатки
- Инструменты MOLAP
Ключевые моменты
- В MOLAP операции называются обработкой.
- Инструменты MOLAP обрабатывают информацию с одинаковым временем ответа независимо от уровня суммирования.
- 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 невелик.
- Факты хранятся в многомерном массиве, а измерения используются для их запроса.
MOLAP Архитектура
MOLAP Architecture включает в себя следующие компоненты —
- Сервер базы данных.
- MOLAP сервер.
- Фронтальный инструмент.
Рассмотрим выше Gien MOLAP Архитектуры: —
- Пользовательский запрос сообщает через интерфейс
- Прикладной логический уровень MDDB извлекает сохраненные данные из базы данных
- Уровень логики приложения направляет результат клиенту / пользователю.
Архитектура MOLAP в основном считывает предварительно скомпилированные данные. Архитектура MOLAP имеет ограниченные возможности для динамического создания агрегатов или для вычисления результатов, которые не были предварительно рассчитаны и сохранены.
Например, руководитель бухгалтерии может запустить отчет, показывающий корпоративный P / L-счет или P / L-счет для конкретной дочерней компании. MDDB будет извлекать предварительно скомпилированные данные о прибылях и убытках и отображать этот результат пользователю.
Вопросы реализации — это MOLAP
- В MOLAP важно учитывать последствия как обслуживания, так и хранения для создания стратегии построения кубов.
- Собственные языки, используемые для запроса MOLAP. Тем не менее, он включает в себя обширную поддержку щелчка и перетаскивания, например MDX от Microsoft.
- Трудно масштабировать, потому что количество и размер кубов требуются при увеличении размеров.
- API должны обеспечивать зондирование кубов.
- Структура данных для поддержки нескольких предметных областей анализа данных, по которым можно перемещаться и анализировать данные. Когда навигация изменяется, структура данных должна быть физически реорганизована.
- Нужен другой набор навыков и инструментов для администратора базы данных, чтобы построить, поддерживать базу данных.
МОЛАП Преимущества
- MOLAP может управлять, анализировать и хранить значительные объемы многомерных данных.
- Быстрая производительность запросов благодаря оптимизированному хранению, индексированию и кешированию.
- Меньшие размеры данных по сравнению с реляционной базой данных.
- Автоматизированный расчет данных более высокого уровня агрегатов.
- Помогите пользователям анализировать большие, менее определенные данные.
- MOLAP проще для пользователя, поэтому подходит для неопытных пользователей.
- Кубы MOLAP созданы для быстрого поиска данных и оптимальны для операций нарезки и нарезания кубиками.
- Все расчеты предварительно генерируются при создании куба.
MOLAP Недостатки
- Одним из основных недостатков MOLAP является то, что он менее масштабируем, чем ROLAP, поскольку он обрабатывает только ограниченный объем данных.
- MOLAP также вводит избыточность данных, так как это ресурсоемкий
- Решения MOLAP могут быть длинными, особенно на больших объемах данных.
- Продукты MOLAP могут столкнуться с проблемами при обновлении и запросе моделей, когда размеры больше десяти.
- MOLAP не может содержать подробные данные.
- Использование хранилища может быть низким, если набор данных сильно разбросан.
- Он может обрабатывать только ограниченный объем данных, поэтому невозможно включить большой объем данных в сам куб.
Инструменты MOLAP
- Essbase — инструменты от Oracle, которые имеют многомерную базу 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 облегчает анализ данных с помощью многомерного куба данных.
- Инструменты MOLAP обрабатывают информацию с одинаковым временем ответа независимо от уровня суммирования.
- 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 вычисления данных более высокого уровня
- Он менее масштабируемый, чем ROLAP, поскольку он обрабатывает только ограниченный объем данных.