Cos'è MOLAP?
L'OLAP multidimensionale (MOLAP) è un OLAP classico che facilita l'analisi dei dati utilizzando un cubo di dati multidimensionale. I dati vengono precalcolati, riepilogati e archiviati in un MOLAP (una delle principali differenze rispetto a ROLAP). Utilizzando un MOLAP, un utente può utilizzare dati di visualizzazione multidimensionali con diverse sfaccettature.
L'analisi dei dati multidimensionali è possibile anche se viene utilizzato un database relazionale. Ciò richiederebbe l'interrogazione dei dati da più tabelle. Al contrario, MOLAP ha tutte le possibili combinazioni di dati già archiviati in un array multidimensionale. MOLAP può accedere direttamente a questi dati. Quindi, MOLAP è più veloce rispetto a Relational Online Analytical Processing (ROLAP).
In questo tutorial imparerai-
- Architettura MOLAP
- Le considerazioni sull'implementazione sono MOLAP
- Vantaggi Molap
- Svantaggi di Molap
- Strumenti MOLAP
Punti chiave
- In MOLAP, le operazioni vengono chiamate elaborazione.
- Gli strumenti MOLAP elaborano le informazioni con la stessa quantità di tempo di risposta indipendentemente dal livello di riepilogo.
- Gli strumenti MOLAP rimuovono le complessità della progettazione di un database relazionale per archiviare i dati per l'analisi.
- Il server MOLAP implementa due livelli di rappresentazione dello storage per gestire set di dati densi e sparsi.
- L'utilizzo della memoria può essere basso se il set di dati è scarso.
- I fatti vengono memorizzati in una matrice multidimensionale e le dimensioni utilizzate per interrogarli.
Architettura MOLAP
L'architettura MOLAP include i seguenti componenti:
- Server di database.
- Server MOLAP.
- Strumento front-end.
Considera sopra già le architetture MOLAP: -
- La richiesta dell'utente segnala tramite l'interfaccia
- Il livello di logica dell'applicazione di MDDB recupera i dati memorizzati dal database
- Il livello logico dell'applicazione inoltra il risultato al client / utente.
L'architettura MOLAP legge principalmente i dati precompilati. L'architettura MOLAP ha capacità limitate per creare dinamicamente aggregazioni o per calcolare risultati che non sono stati precalcolati e archiviati.
Ad esempio, un responsabile contabile può eseguire un report che mostra il conto P / L aziendale o il conto P / L per una specifica filiale. L'MDDB recupera i dati di profitti e perdite precompilati e mostra il risultato all'utente.
Le considerazioni sull'implementazione sono MOLAP
- In MOLAP è essenziale considerare le implicazioni sia di manutenzione che di archiviazione per creare una strategia per la creazione di cubi.
- Linguaggi proprietari utilizzati per interrogare MOLAP. Tuttavia, implica un ampio supporto per il clic e il trascinamento, ad esempio MDX di Microsoft.
- Difficile da scalare perché il numero e la dimensione dei cubi richiesti quando le dimensioni aumentano.
- Le API dovrebbero fornire il sondaggio dei cubi.
- Struttura dei dati per supportare più aree tematiche di analisi dei dati i cui dati possono essere esplorati e analizzati. Quando la navigazione cambia, la struttura dei dati deve essere riorganizzata fisicamente.
- Sono necessari diversi set di competenze e strumenti per l'amministratore del database per creare e mantenere il database.
Vantaggi MOLAP
- MOLAP può gestire, analizzare e archiviare notevoli quantità di dati multidimensionali.
- Prestazioni rapide delle query grazie a archiviazione, indicizzazione e memorizzazione nella cache ottimizzati.
- Dimensioni dei dati inferiori rispetto al database relazionale.
- Calcolo automatizzato di un livello superiore di dati aggregati.
- Aiuta gli utenti ad analizzare dati più grandi e meno definiti.
- MOLAP è più facile per l'utente, ecco perché è un modello adatto per utenti inesperti.
- I cubi MOLAP sono progettati per un rapido recupero dei dati e sono ottimali per le operazioni di affettatura e sminuzzamento.
- Tutti i calcoli vengono pre-generati quando viene creato il cubo.
Svantaggi di MOLAP
- Uno dei principali punti deboli di MOLAP è che è meno scalabile di ROLAP poiché gestisce solo una quantità limitata di dati.
- Il MOLAP introduce anche la ridondanza dei dati poiché richiede molte risorse
- Le soluzioni MOLAP possono essere lunghe, in particolare su grandi volumi di dati.
- I prodotti MOLAP potrebbero riscontrare problemi durante l'aggiornamento e l'interrogazione dei modelli quando le dimensioni sono più di dieci.
- MOLAP non è in grado di contenere dati dettagliati.
- L'utilizzo della memoria può essere basso se il set di dati è molto disperso.
- Può gestire l'unica quantità limitata di dati, quindi è impossibile includere una grande quantità di dati nel cubo stesso.
Strumenti MOLAP
- Essbase - Strumenti di Oracle che dispone di un database multidimensionale.
- Express Server: ambiente basato sul Web che viene eseguito su database Oracle.
- Yellowfin - Strumenti di analisi aziendale per la creazione di report e dashboard.
- Clear Analytics: Clear Analytics è una soluzione aziendale basata su Excel.
- SAP Business Intelligence: soluzioni di analisi aziendale di SAP
Sommario:
- L'OLAP multidimensionale (MOLAP) è un OLAP classico che facilita l'analisi dei dati utilizzando un cubo di dati multidimensionale.
- Gli strumenti MOLAP elaborano le informazioni con la stessa quantità di tempo di risposta indipendentemente dal livello di riepilogo.
- Il server MOLAP implementa due livelli di archiviazione per gestire set di dati densi e sparsi.
- MOLAP può gestire, analizzare e archiviare notevoli quantità di dati multidimensionali.
- Aiuta ad automatizzare il calcolo di un livello più alto di dati aggregati
- È meno scalabile di ROLAP poiché gestisce solo una quantità limitata di dati.