MOLAP: багатовимірний OLAP у сховищі даних

Зміст:

Anonim

Що таке MOLAP?

Багатовимірний OLAP (MOLAP) - це класичний OLAP, який полегшує аналіз даних за допомогою багатовимірного куба даних. Дані попередньо обчислюються, повторно узагальнюються та зберігаються у MOLAP (значна відмінність від ROLAP). Використовуючи MOLAP, користувач може використовувати багатовимірні дані подання з різними гранями.

Багатовимірний аналіз даних також можливий, якщо використовується реляційна база даних. Для цього потрібно було б запитувати дані з декількох таблиць. Навпаки, MOLAP має всі можливі комбінації даних, які вже зберігаються у багатовимірному масиві. MOLAP може отримати безпосередній доступ до цих даних. Отже, MOLAP швидший у порівнянні з реляційною онлайн-аналітичною обробкою (ROLAP).

У цьому підручнику ви дізнаєтесь-

  • Архітектура MOLAP
  • Міркування щодо впровадження - це MOLAP
  • Переваги Molap
  • Недоліки молапу
  • Інструменти MOLAP

Ключові моменти

  • У MOLAP операції називаються обробкою.
  • Інструменти MOLAP обробляють інформацію з однаковим часом відгуку, незалежно від рівня узагальнення.
  • Інструменти MOLAP усувають складність проектування реляційної бази даних для зберігання даних для аналізу.
  • Сервер MOLAP реалізує дворівневе представлення сховища для управління щільними та розрідженими наборами даних.
  • Використання пам’яті може бути низьким, якщо набір даних є рідкісним.
  • Факти зберігаються у багатовимірному масиві та розмірах, що використовуються для їх запиту.

Архітектура MOLAP

Архітектура MOLAP включає такі компоненти -

  • Сервер баз даних.
  • Сервер MOLAP.
  • Фронтальний інструмент.

Розглянемо вище гігієнічні архітектури MOLAP: -

  1. Звіт про запит користувача через інтерфейс
  2. Логічний рівень програми MDDB отримує збережені дані з бази даних
  3. Логічний рівень програми пересилає результат клієнту / користувачеві.

Архітектура MOLAP в основному зчитує попередньо скомпільовані дані. Архітектура MOLAP має обмежені можливості для динамічного створення агрегатів або для обчислення результатів, які не були попередньо розраховані та збережені.

Наприклад, керівник бухгалтерії може створити звіт, що відображає корпоративний рахунок з обліку основних засобів або рахунок з обліком основного капіталу для конкретного дочірнього підприємства. MDDB отримує попередньо скомпільовані показники прибутку та збитку та відображає цей результат користувачеві.

Міркування щодо впровадження - це MOLAP

  • У MOLAP важливо врахувати наслідки обслуговування та зберігання для створення стратегії побудови кубів.
  • Запатентовані мови, що використовуються для запитів MOLAP. Однак вона передбачає широку підтримку клацання та перетягування, наприклад, MDX від Microsoft.
  • Важко масштабуватися, оскільки кількість та розмір кубів, необхідні при збільшенні розмірів.
  • API повинні передбачати зондування кубів.
  • Структура даних для підтримки кількох предметних областей аналізу даних, в яких можна переміщатися та аналізувати дані. Коли навігація змінюється, структуру даних потрібно фізично реорганізувати.
  • Потрібні різні набори навичок та інструменти для побудови та обслуговування бази даних адміністратора бази даних.

Переваги MOLAP

  • MOLAP може управляти, аналізувати та зберігати значні обсяги багатовимірних даних.
  • Швидка продуктивність запитів за рахунок оптимізованого зберігання, індексації та кешування.
  • Менші розміри даних у порівнянні з реляційною базою даних.
  • Автоматизоване обчислення сукупних даних вищого рівня.
  • Допоможіть користувачам аналізувати великі, менш чіткі дані.
  • MOLAP простіший для користувача, тому він підходить для недосвідчених користувачів.
  • Куби MOLAP створені для швидкого пошуку даних і є оптимальними для операцій нарізки та нарізки.
  • Всі обчислення попередньо генеруються при створенні куба.

Недоліки MOLAP

  • Однією з основних слабких сторін MOLAP є те, що вона менш масштабована, ніж ROLAP, оскільки обробляє лише обмежений обсяг даних.
  • MOLAP також запроваджує надмірність даних, оскільки вона вимагає великих ресурсів
  • Рішення MOLAP можуть бути тривалими, особливо на великих обсягах даних.
  • Продукти MOLAP можуть зіткнутися з проблемами під час оновлення та запиту моделей, коли розміри більше десяти.
  • MOLAP не може містити детальних даних.
  • Використання пам’яті може бути низьким, якщо набір даних сильно розсіяний.
  • Він може обробляти єдиний обмежений обсяг даних, тому неможливо включити великий обсяг даних у сам куб.

Інструменти MOLAP

  • Essbase - Інструменти від Oracle, що має багатовимірну базу даних.
  • Express Server - веб-середовище, яке працює на базі даних Oracle.
  • Yellowfin - Інструменти бізнес-аналітики для створення звітів та інформаційних панелей.
  • Clear Analytics - чітка аналітика - це бізнес-рішення на основі Excel.
  • SAP Business Intelligence - рішення для бізнес-аналітики від SAP

Короткий зміст:

  • Багатовимірний OLAP (MOLAP) - це класичний OLAP, який полегшує аналіз даних за допомогою багатовимірного куба даних.
  • Інструменти MOLAP обробляють інформацію з однаковим часом відгуку, незалежно від рівня узагальнення.
  • Сервер MOLAP реалізує два рівні зберігання для управління щільними та розрідженими наборами даних.
  • MOLAP може управляти, аналізувати та зберігати значні обсяги багатовимірних даних.
  • Це допомагає автоматизувати обчислення сукупних даних вищого рівня
  • Він менш масштабований, ніж ROLAP, оскільки обробляє лише обмежений обсяг даних.