MOLAP: Večdimenzionalni OLAP v skladišču podatkov

Kazalo:

Anonim

Kaj je MOLAP?

Večdimenzionalni OLAP (MOLAP) je klasičen OLAP, ki olajša analizo podatkov z uporabo večdimenzionalne kocke podatkov. Podatki se vnaprej izračunajo, ponovno povzamejo in shranijo v MOLAP (velika razlika od ROLAP). Z uporabo MOLAP-a lahko uporabnik uporablja podatke večdimenzionalnega pogleda z različnimi vidiki.

Večdimenzionalna analiza podatkov je možna tudi, če se uporablja relacijska baza podatkov. S tem bi bilo treba poizvedovati po podatkih iz več tabel. Nasprotno, MOLAP ima vse možne kombinacije podatkov, ki so že shranjeni v večdimenzionalnem polju. MOLAP lahko neposredno dostopa do teh podatkov. Zato je MOLAP hitrejši v primerjavi z relacijsko spletno analitično obdelavo (ROLAP).

V tej vadnici boste izvedeli-

  • Arhitektura MOLAP
  • Pri izvedbi je treba upoštevati MOLAP
  • Molap prednosti
  • Slabosti molapa
  • Orodja MOLAP

Ključne točke

  • V programu MOLAP se operacije imenujejo obdelava.
  • Orodja MOLAP obdelujejo informacije z enako količino odzivnega časa, ne glede na stopnjo povzetka.
  • Orodja MOLAP odstranijo zapletenost oblikovanja relacijske baze podatkov za shranjevanje podatkov za analizo.
  • Strežnik MOLAP izvaja dvostopenjsko predstavitev pomnilnika za upravljanje gostih in redkih naborov podatkov.
  • Izkoristek pomnilnika je lahko majhen, če je nabor podatkov redek.
  • Dejstva so shranjena v večdimenzionalni matriki in dimenzijah, ki se uporabljajo za njihovo poizvedbo.

Arhitektura MOLAP

Arhitektura MOLAP vključuje naslednje komponente -

  • Strežnik zbirke podatkov.
  • Strežnik MOLAP.
  • Čelno orodje.

Upoštevajte zgornje arhitekture MOLAP: -

  1. Uporabniška zahteva poroča prek vmesnika
  2. Aplikacijska logična plast MDDB pridobi shranjene podatke iz zbirke podatkov
  3. Logična plast aplikacije posreduje rezultat odjemalcu / uporabniku.

Arhitektura MOLAP v glavnem bere vnaprej zbrane podatke. Arhitektura MOLAP ima omejene zmožnosti za dinamično ustvarjanje združevanja ali za izračun rezultatov, ki niso bili predhodno izračunani in shranjeni.

Na primer, računovodski vodja lahko pripravi poročilo, v katerem je prikazan poslovni račun P / L ali račun P / L za določeno hčerinsko podjetje. MDDB bi prikril vnaprej sestavljene številke dobička in izgube in uporabniku prikazal ta rezultat.

Pri izvedbi je treba upoštevati MOLAP

  • V programu MOLAP je nujno upoštevati posledice vzdrževanja in shranjevanja za ustvarjanje strategije za gradnjo kock.
  • Lastniški jeziki, ki se uporabljajo za poizvedbe MOLAP. Vendar pa vključuje obsežno podporo s kliki in povlečenjem, na primer Microsoftov MDX.
  • Težko je prilagoditi velikost, ker je potrebno število in velikost kock, ko se dimenzije povečajo.
  • API-ji bi morali zagotoviti preskušanje kock.
  • Podatkovna struktura za podporo več predmetnih področij analiz podatkov, po katerih je mogoče krmariti in analizirati. Ko se spremeni navigacija, je treba podatkovno strukturo fizično reorganizirati.
  • Potrebujete drugačen nabor spretnosti in orodja za skrbnika zbirke podatkov za izdelavo in vzdrževanje baze podatkov.

Prednosti MOLAP-a

  • MOLAP lahko upravlja, analizira in shranjuje velike količine večdimenzionalnih podatkov.
  • Hitra izvedba poizvedb zaradi optimiziranega shranjevanja, indeksiranja in predpomnjenja.
  • Manjše velikosti podatkov v primerjavi z relacijsko bazo podatkov.
  • Avtomatizirano računanje višje ravni agregatnih podatkov.
  • Pomagajte uporabnikom pri analizi večjih, manj definiranih podatkov.
  • MOLAP je uporabniku lažji, zato je primeren model za neizkušene uporabnike.
  • Kocke MOLAP so narejene za hitro iskanje podatkov in so optimalne za rezanje in sekanje.
  • Vsi izračuni so vnaprej ustvarjeni, ko je kocka ustvarjena.

Pomanjkljivosti MOLAP

  • Ena glavnih slabosti MOLAP je, da je manj razširljiv kot ROLAP, saj obdeluje le omejeno količino podatkov.
  • MOLAP uvaja tudi redundanco podatkov, saj je zelo zahtevna
  • Rešitve MOLAP so lahko dolgotrajne, zlasti pri velikih količinah podatkov.
  • Izdelki MOLAP se lahko soočajo s težavami pri posodabljanju in poizvedovanju modelov, ko so dimenzije več kot deset.
  • MOLAP ne more vsebovati podrobnih podatkov.
  • Izkoriščenost pomnilnika je lahko nizka, če je nabor podatkov zelo razpršen.
  • Obvlada le omejeno količino podatkov, zato je nemogoče vključiti veliko količino podatkov v samo kocko.

Orodja MOLAP

  • Essbase - Oraclova orodja z večdimenzionalno bazo podatkov.
  • Express Server - spletno okolje, ki deluje na bazi podatkov Oracle.
  • Yellowfin - Orodja za poslovno analitiko za ustvarjanje poročil in nadzornih plošč.
  • Clear Analytics - Clear analytics je poslovna rešitev, ki temelji na Excelu.
  • SAP Business Intelligence - rešitve poslovne analitike podjetja SAP

Povzetek:

  • Večdimenzionalni OLAP (MOLAP) je klasični OLAP, ki olajša analizo podatkov z uporabo večdimenzionalne kocke podatkov.
  • Orodja MOLAP obdelujejo informacije z enako količino odzivnega časa, ne glede na stopnjo povzetka.
  • Strežnik MOLAP izvaja dvostopenjski pomnilnik za upravljanje gostih in redkih naborov podatkov.
  • MOLAP lahko upravlja, analizira in shranjuje velike količine večdimenzionalnih podatkov.
  • Pomaga avtomatizirati izračun višjih ravni agregatnih podatkov
  • Je manj razširljiv kot ROLAP, saj obdeluje le omejeno količino podatkov.