MOLAP: Veri Ambarında Çok Boyutlu OLAP

İçindekiler:

Anonim

MOLAP nedir?

Çok boyutlu OLAP (MOLAP) , çok boyutlu bir veri küpü kullanarak veri analizini kolaylaştıran klasik bir OLAP'dir. Veriler önceden hesaplanır, yeniden özetlenir ve bir MOLAP'ta depolanır (ROLAP'tan büyük bir fark). Bir MOLAP kullanarak, bir kullanıcı farklı yönlere sahip çok boyutlu görünüm verilerini kullanabilir.

İlişkisel bir veritabanı kullanılıyorsa çok boyutlu veri analizi de mümkündür. Bu, birden çok tablodan veri sorgulama gerektirir. Aksine, MOLAP, çok boyutlu bir dizide depolanan tüm olası veri kombinasyonlarına sahiptir. MOLAP bu verilere doğrudan erişebilir. Bu nedenle, MOLAP, İlişkisel Çevrimiçi Analitik İşleme (ROLAP) ile karşılaştırıldığında daha hızlıdır.

Bu eğitimde öğreneceksiniz-

  • MOLAP Mimarisi
  • Uygulama ile ilgili hususlar MOLAP'tır
  • Molap Avantajları
  • Molap Dezavantajları
  • MOLAP Araçları

Anahtar noktaları

  • MOLAP'ta işlemlere işleme adı verilir.
  • MOLAP araçları, özetleme düzeyine bakılmaksızın bilgileri aynı miktarda yanıt süresiyle işler.
  • MOLAP araçları, analiz için verileri depolamak üzere ilişkisel bir veritabanı tasarlamanın karmaşıklığını ortadan kaldırır.
  • MOLAP sunucusu, yoğun ve seyrek veri kümelerini yönetmek için iki düzeyli depolama gösterimi uygular.
  • Veri seti seyrekse depolama kullanımı düşük olabilir.
  • Gerçekler, çok boyutlu bir dizide ve bunları sorgulamak için kullanılan boyutlarda saklanır.

MOLAP Mimarisi

MOLAP Mimarisi aşağıdaki bileşenleri içerir -

  • Veritabanı sunucusu.
  • MOLAP sunucusu.
  • Ön uç aracı.

Yukarıda gien MOLAP Mimarilerini düşünün: -

  1. Arayüz üzerinden kullanıcı talep raporları
  2. MDDB'nin uygulama mantığı katmanı, depolanan verileri Veritabanından alır
  3. Uygulama mantık katmanı, sonucu istemciye / kullanıcıya iletir.

MOLAP mimarisi esas olarak önceden derlenmiş verileri okur. MOLAP mimarisi, dinamik olarak toplamalar oluşturmak veya önceden hesaplanıp depolanmamış sonuçları hesaplamak için sınırlı yeteneklere sahiptir.

Örneğin, bir muhasebe müdürü, belirli bir yan kuruluş için kurumsal K / K hesabını veya K / K hesabını gösteren bir rapor çalıştırabilir. MDDB, önceden derlenmiş Kar ve Zarar rakamlarını alır ve bu sonucu kullanıcıya gösterir.

Uygulama ile ilgili hususlar MOLAP'tır

  • MOLAP'ta, küpler oluşturmak için strateji oluştururken hem bakım hem de depolama etkilerini dikkate almak çok önemlidir.
  • MOLAP'ı sorgulamak için kullanılan tescilli diller. Bununla birlikte, örneğin Microsoft tarafından MDX gibi kapsamlı tıklama ve sürükleme desteği içerir.
  • Ölçeklendirilmesi zordur çünkü boyutlar arttığında gereken küp sayısı ve boyutu gerekir.
  • API'ler küplerin araştırılmasını sağlamalıdır.
  • Veri analizlerinin birden çok konu alanını destekleyen veri yapısı, hangi verilerin gezinebileceği ve analiz edilebileceği. Gezinme değiştiğinde, veri yapısının fiziksel olarak yeniden düzenlenmesi gerekir.
  • Veritabanı yöneticisinin veritabanını oluşturması ve sürdürmesi için farklı beceri setine ve araçlara ihtiyaç vardır.

MOLAP Avantajları

  • MOLAP, önemli miktarda çok boyutlu veriyi yönetebilir, analiz edebilir ve depolayabilir.
  • Optimize edilmiş depolama, indeksleme ve önbelleğe alma sayesinde Hızlı Sorgu Performansı.
  • İlişkisel veritabanına kıyasla daha küçük veri boyutları.
  • Daha yüksek düzeyde toplu verilerin otomatik olarak hesaplanması.
  • Kullanıcıların daha büyük, daha az tanımlı verileri analiz etmesine yardımcı olun.
  • MOLAP kullanıcı için daha kolaydır, bu yüzden deneyimsiz kullanıcılar için uygun bir modeldir.
  • MOLAP küpleri hızlı veri alımı için oluşturulmuştur ve dilimleme ve dilimleme işlemleri için idealdir.
  • Küp oluşturulduğunda tüm hesaplamalar önceden oluşturulur.

MOLAP Dezavantajları

  • MOLAP'ın önemli bir zayıflığı, yalnızca sınırlı miktarda veriyi işlediği için ROLAP'tan daha az ölçeklenebilir olmasıdır.
  • MOLAP ayrıca kaynak yoğun olduğu için veri yedekliliği sunar
  • MOLAP Çözümleri, özellikle büyük veri hacimlerinde uzun olabilir.
  • MOLAP ürünleri, boyutlar ondan fazla olduğunda modelleri güncellerken ve sorgularken sorunlarla karşılaşabilir.
  • MOLAP ayrıntılı veri içeremez.
  • Veri seti çok dağınıksa depolama kullanımı düşük olabilir.
  • Yalnızca sınırlı miktarda veriyi işleyebilir, bu nedenle küpün kendisine büyük miktarda veri dahil etmek imkansızdır.

MOLAP Araçları

  • Essbase - Oracle'dan çok boyutlu bir veritabanına sahip araçlar.
  • Express Server - Oracle veritabanı üzerinde çalışan web tabanlı ortam.
  • Yellowfin - Raporlar ve gösterge tabloları oluşturmak için iş analizi araçları.
  • Clear Analytics - Clear analytics, Excel tabanlı bir iş çözümüdür.
  • SAP Business Intelligence - SAP'den iş analitiği çözümleri

Özet:

  • Çok boyutlu OLAP (MOLAP), çok boyutlu bir veri küpü kullanarak veri analizini kolaylaştıran klasik bir OLAP'dir.
  • MOLAP araçları, özetleme düzeyine bakılmaksızın bilgileri aynı miktarda yanıt süresiyle işler.
  • MOLAP sunucusu, yoğun ve seyrek veri kümelerini yönetmek için iki düzeyli depolama uygular.
  • MOLAP, önemli miktarda çok boyutlu veriyi yönetebilir, analiz edebilir ve depolayabilir.
  • Daha yüksek düzeyde toplu verilerin hesaplanmasını otomatikleştirmeye yardımcı olur
  • Yalnızca sınırlı miktarda veri işlediği için ROLAP'tan daha az ölçeklenebilir.