MOLAP: OLAP Multidimensi di Gudang Data

Daftar Isi:

Anonim

Apa itu MOLAP?

Multidimensional OLAP (MOLAP) adalah OLAP klasik yang memfasilitasi analisis data dengan menggunakan kubus data multidimensi. Data dihitung sebelumnya, diringkas ulang, dan disimpan dalam MOLAP (perbedaan utama dari ROLAP). Menggunakan MOLAP, pengguna dapat menggunakan data tampilan multidimensi dengan berbagai aspek.

Analisis data multidimensi juga dimungkinkan jika database relasional digunakan. Oleh karena itu akan membutuhkan data query dari beberapa tabel. Sebaliknya, MOLAP memiliki semua kemungkinan kombinasi data yang sudah disimpan dalam array multidimensi. MOLAP dapat mengakses data ini secara langsung. Karenanya, MOLAP lebih cepat dibandingkan dengan Relational Online Analytical Processing (ROLAP).

Dalam tutorial ini, Anda akan belajar-

  • Arsitektur MOLAP
  • Pertimbangan implementasi adalah MOLAP
  • Keunggulan Molap
  • Kekurangan Molap
  • Alat MOLAP

Poin-Poin Utama

  • Di MOLAP, operasi disebut pemrosesan.
  • Alat MOLAP memproses informasi dengan jumlah waktu respons yang sama terlepas dari tingkat peringkasan.
  • Alat MOLAP menghilangkan kerumitan dalam mendesain database relasional untuk menyimpan data untuk analisis.
  • Server MOLAP menerapkan dua tingkat representasi penyimpanan untuk mengelola kumpulan data yang padat dan jarang.
  • Pemanfaatan penyimpanan bisa rendah jika kumpulan data jarang.
  • Fakta disimpan dalam larik multi-dimensi dan dimensi yang digunakan untuk menanyakannya.

Arsitektur MOLAP

Arsitektur MOLAP mencakup komponen berikut -

  • Server database.
  • Server MOLAP.
  • Alat front-end.

Pertimbangkan Arsitektur Gien MOLAP di atas: -

  1. Laporan permintaan pengguna melalui antarmuka
  2. Lapisan logika aplikasi MDDB mengambil data yang disimpan dari Database
  3. Lapisan logika aplikasi meneruskan hasil ke klien / pengguna.

Arsitektur MOLAP terutama membaca data yang telah dikompilasi sebelumnya. Arsitektur MOLAP memiliki kemampuan terbatas untuk membuat agregasi secara dinamis atau untuk menghitung hasil yang belum dihitung dan disimpan sebelumnya.

Misalnya, kepala akuntansi dapat menjalankan laporan yang menunjukkan akun P / L perusahaan atau akun P / L untuk anak perusahaan tertentu. MDDB akan mengambil angka Untung & Rugi yang telah dikompilasi dan menampilkan hasilnya kepada pengguna.

Pertimbangan implementasi adalah MOLAP

  • Dalam MOLAP, penting untuk mempertimbangkan implikasi pemeliharaan dan penyimpanan untuk membuat strategi untuk membangun kubus.
  • Bahasa kepemilikan yang digunakan untuk menanyakan MOLAP. Namun, ini melibatkan dukungan klik dan seret ekstensif misalnya MDX oleh Microsoft.
  • Sulit untuk menskalakan karena jumlah dan ukuran kubus dibutuhkan saat dimensinya bertambah.
  • API harus menyediakan pemeriksaan kubus.
  • Struktur data untuk mendukung berbagai bidang subjek analisis data yang datanya dapat dinavigasi dan dianalisis. Ketika navigasi berubah, struktur data perlu diatur ulang secara fisik.
  • Perlu keahlian dan alat yang berbeda untuk administrator database untuk membangun, memelihara database.

Keunggulan MOLAP

  • MOLAP dapat mengelola, menganalisis, dan menyimpan data multidimensi dalam jumlah besar.
  • Kinerja Kueri Cepat karena penyimpanan, pengindeksan, dan cache yang dioptimalkan.
  • Ukuran data yang lebih kecil dibandingkan dengan database relasional.
  • Penghitungan otomatis dari data agregat tingkat tinggi.
  • Bantu pengguna untuk menganalisis data yang lebih besar dan kurang terdefinisi.
  • MOLAP lebih mudah bagi pengguna itu sebabnya Ini adalah model yang cocok untuk pengguna yang tidak berpengalaman.
  • Kubus MOLAP dibuat untuk pengambilan data yang cepat dan optimal untuk operasi pemotongan dan pemotongan.
  • Semua perhitungan dibuat sebelumnya saat kubus dibuat.

Kekurangan MOLAP

  • Salah satu kelemahan utama MOLAP adalah ia kurang skalabel dibandingkan ROLAP karena hanya menangani data dalam jumlah terbatas.
  • MOLAP juga memperkenalkan redundansi data karena memerlukan banyak sumber daya
  • Solusi MOLAP mungkin panjang, terutama pada volume data yang besar.
  • Produk MOLAP mungkin menghadapi masalah saat memperbarui dan menanyakan model ketika dimensinya lebih dari sepuluh.
  • MOLAP tidak dapat memuat data rinci.
  • Pemanfaatan penyimpanan bisa rendah jika kumpulan data sangat tersebar.
  • Itu dapat menangani jumlah data yang terbatas oleh karena itu, tidak mungkin untuk memasukkan sejumlah besar data ke dalam kubus itu sendiri.

Alat MOLAP

  • Essbase - Alat dari Oracle yang memiliki database multidimensi.
  • Express Server - Lingkungan berbasis web yang berjalan di database Oracle.
  • Yellowfin - Alat analitik bisnis untuk membuat laporan dan dasbor.
  • Clear Analytics - Clear analytics adalah solusi bisnis berbasis Excel.
  • SAP Business Intelligence - Solusi analisis bisnis dari SAP

Ringkasan:

  • Multidimensional OLAP (MOLAP) adalah OLAP klasik yang memfasilitasi analisis data dengan menggunakan kubus data multidimensi.
  • Alat MOLAP memproses informasi dengan jumlah waktu respons yang sama terlepas dari tingkat peringkasan.
  • Server MOLAP menerapkan dua tingkat penyimpanan untuk mengelola kumpulan data yang padat dan jarang.
  • MOLAP dapat mengelola, menganalisis, dan menyimpan data multidimensi dalam jumlah besar.
  • Ini membantu untuk mengotomatiskan komputasi tingkat data agregat yang lebih tinggi
  • Ini kurang skalabel daripada ROLAP karena hanya menangani data dalam jumlah terbatas.