Wat is MOLAP?
Multidimensionale OLAP (MOLAP) is een klassieke OLAP die gegevensanalyse mogelijk maakt door gebruik te maken van een multidimensionale gegevenskubus. De gegevens worden vooraf berekend, opnieuw samengevat en opgeslagen in een MOLAP (een groot verschil met ROLAP). Met behulp van een MOLAP kan een gebruiker multidimensionale weergavegegevens met verschillende facetten gebruiken.
Multidimensionale data-analyse is ook mogelijk als een relationele database wordt gebruikt. Daarvoor zouden gegevens uit meerdere tabellen moeten worden opgevraagd. Integendeel, MOLAP heeft alle mogelijke combinaties van gegevens al opgeslagen in een multidimensionale array. MOLAP heeft rechtstreeks toegang tot deze gegevens. Daarom is MOLAP sneller in vergelijking met Relational Online Analytical Processing (ROLAP).
In deze tutorial leer je-
- MOLAP-architectuur
- Overwegingen bij implementatie zijn MOLAP
- Molap voordelen
- Molap nadelen
- MOLAP-hulpmiddelen
Belangrijkste punten
- In MOLAP worden bewerkingen verwerking genoemd.
- MOLAP-tools verwerken informatie met dezelfde reactietijd, ongeacht het samenvattingsniveau.
- MOLAP-tools nemen de complexiteit weg van het ontwerpen van een relationele database om gegevens op te slaan voor analyse.
- De MOLAP-server implementeert opslagweergave op twee niveaus om compacte en beperkte gegevenssets te beheren.
- Het opslaggebruik kan laag zijn als de dataset schaars is.
- Feiten worden opgeslagen in een multidimensionale array en dimensies die worden gebruikt om ze op te vragen.
MOLAP-architectuur
MOLAP-architectuur omvat de volgende componenten -
- Database server.
- MOLAP-server.
- Front-end tool.
Beschouw hierboven Gien MOLAP Architectures: -
- Het gebruikersverzoek rapporteert via de interface
- De applicatielogische laag van de MDDB haalt de opgeslagen gegevens op uit de database
- De applicatielogische laag stuurt het resultaat door naar de cliënt / gebruiker.
De MOLAP-architectuur leest voornamelijk de voorgecompileerde gegevens. De MOLAP-architectuur heeft beperkte mogelijkheden om dynamisch aggregaties te creëren of om resultaten te berekenen die niet vooraf zijn berekend en opgeslagen.
Een boekhoudkundig hoofd kan bijvoorbeeld een rapport maken met de bedrijfswinstrekening of de winst- en verliesrekening voor een specifieke dochteronderneming. De MDDB haalt voorgecompileerde winst- en verliescijfers op en toont dat resultaat aan de gebruiker.
Overwegingen bij implementatie zijn MOLAP
- In MOLAP is het essentieel om rekening te houden met zowel onderhouds- als opslagimplicaties bij het creëren van een strategie voor het bouwen van kubussen.
- Eigen talen die worden gebruikt om MOLAP te doorzoeken. Het gaat echter om uitgebreide ondersteuning voor klikken en slepen, bijvoorbeeld MDX van Microsoft.
- Moeilijk te schalen omdat het aantal en de grootte van de kubussen vereist zijn wanneer de afmetingen toenemen.
- API's zouden moeten zorgen voor het onderzoeken van de kubussen.
- Gegevensstructuur ter ondersteuning van meerdere onderwerpgebieden van gegevensanalyses waarin gegevens kunnen worden genavigeerd en geanalyseerd. Wanneer de navigatie verandert, moet de datastructuur fysiek worden gereorganiseerd.
- Verschillende vaardigheden en tools nodig voor de databasebeheerder om de database op te bouwen, te onderhouden.
MOLAP voordelen
- MOLAP kan aanzienlijke hoeveelheden multidimensionale gegevens beheren, analyseren en opslaan.
- Snelle queryprestaties dankzij geoptimaliseerde opslag, indexering en caching.
- Kleinere gegevensgroottes in vergelijking met de relationele database.
- Geautomatiseerde berekening van geaggregeerde gegevens op een hoger niveau.
- Help gebruikers om grotere, minder gedefinieerde gegevens te analyseren.
- MOLAP is gemakkelijker voor de gebruiker, daarom is het een geschikt model voor onervaren gebruikers.
- MOLAP-kubussen zijn gebouwd voor het snel ophalen van gegevens en zijn optimaal voor het snijden en in blokjes snijden.
- Alle berekeningen worden vooraf gegenereerd wanneer de kubus wordt gemaakt.
MOLAP Nadelen
- Een grote zwakte van MOLAP is dat het minder schaalbaar is dan ROLAP, aangezien het slechts een beperkte hoeveelheid gegevens verwerkt.
- De MOLAP introduceert ook gegevensredundantie, aangezien het arbeidsintensief is
- MOLAP-oplossingen kunnen veel tijd kosten, vooral bij grote datavolumes.
- MOLAP-producten kunnen problemen ondervinden bij het bijwerken en opvragen van modellen wanneer de afmetingen groter zijn dan tien.
- MOLAP kan geen gedetailleerde gegevens bevatten.
- Het opslaggebruik kan laag zijn als de gegevensset sterk verspreid is.
- Het kan de enige beperkte hoeveelheid gegevens aan, daarom is het onmogelijk om een grote hoeveelheid gegevens in de kubus zelf op te nemen.
MOLAP-hulpmiddelen
- Essbase - Tools van Oracle met een multidimensionale database.
- Express Server - webgebaseerde omgeving die draait op een Oracle-database.
- Yellowfin - Bedrijfsanalysetools voor het maken van rapporten en dashboards.
- Clear Analytics - Clear Analytics is een op Excel gebaseerde bedrijfsoplossing.
- SAP Business Intelligence - Oplossingen voor bedrijfsanalyse van SAP
Overzicht:
- Multidimensionale OLAP (MOLAP) is een klassieke OLAP die gegevensanalyse mogelijk maakt door gebruik te maken van een multidimensionale gegevenskubus.
- MOLAP-tools verwerken informatie met dezelfde reactietijd, ongeacht het samenvattingsniveau.
- De MOLAP-server implementeert twee opslagniveaus om compacte en schaarse gegevenssets te beheren.
- MOLAP kan aanzienlijke hoeveelheden multidimensionale gegevens beheren, analyseren en opslaan.
- Het helpt om de berekening van geaggregeerde gegevens op een hoger niveau te automatiseren
- Het is minder schaalbaar dan ROLAP omdat het slechts een beperkte hoeveelheid gegevens verwerkt.