MOLAP: OLAP multidimensional en almacén de datos

Tabla de contenido:

Anonim

¿Qué es MOLAP?

OLAP multidimensional (MOLAP) es un OLAP clásico que facilita el análisis de datos mediante el uso de un cubo de datos multidimensional. Los datos se calculan previamente, se vuelven a resumir y se almacenan en un MOLAP (una gran diferencia con ROLAP). Al usar un MOLAP, un usuario puede usar datos de vista multidimensional con diferentes facetas.

El análisis de datos multidimensionales también es posible si se utiliza una base de datos relacional. Eso requeriría consultar datos de varias tablas. Por el contrario, MOLAP tiene todas las combinaciones posibles de datos ya almacenados en una matriz multidimensional. MOLAP puede acceder a estos datos directamente. Por lo tanto, MOLAP es más rápido en comparación con el procesamiento analítico relacional en línea (ROLAP).

En este tutorial, aprenderá:

  • Arquitectura MOLAP
  • Consideraciones de implementación es MOLAP
  • Ventajas de Molap
  • Desventajas de Molap
  • Herramientas MOLAP

Puntos clave

  • En MOLAP, las operaciones se denominan procesamiento.
  • Las herramientas MOLAP procesan información con la misma cantidad de tiempo de respuesta independientemente del nivel de resumen.
  • Las herramientas MOLAP eliminan las complejidades del diseño de una base de datos relacional para almacenar datos para su análisis.
  • El servidor MOLAP implementa dos niveles de representación de almacenamiento para administrar conjuntos de datos densos y dispersos.
  • La utilización del almacenamiento puede ser baja si el conjunto de datos es escaso.
  • Los hechos se almacenan en una matriz multidimensional y las dimensiones se utilizan para consultarlos.

Arquitectura MOLAP

La arquitectura MOLAP incluye los siguientes componentes:

  • Servidor de base de datos.
  • Servidor MOLAP.
  • Herramienta frontal.

Considere las arquitecturas Gien MOLAP anteriores: -

  1. El usuario solicita informes a través de la interfaz.
  2. La capa lógica de la aplicación de MDDB recupera los datos almacenados de la base de datos.
  3. La capa lógica de la aplicación envía el resultado al cliente / usuario.

La arquitectura MOLAP lee principalmente los datos precompilados. La arquitectura MOLAP tiene capacidades limitadas para crear agregaciones dinámicamente o para calcular resultados que no han sido precalculados y almacenados.

Por ejemplo, un jefe de contabilidad puede ejecutar un informe que muestre la cuenta de P / L corporativa o la cuenta de P / L para una subsidiaria específica. La MDDB recuperaría las cifras de pérdidas y ganancias precompiladas y mostraría ese resultado al usuario.

Consideraciones de implementación es MOLAP

  • En MOLAP, es esencial considerar las implicaciones de mantenimiento y almacenamiento para crear una estrategia para construir cubos.
  • Lenguajes propietarios utilizados para consultar MOLAP. Sin embargo, implica una amplia compatibilidad con hacer clic y arrastrar, por ejemplo, MDX de Microsoft.
  • Difícil de escalar debido al número y tamaño de cubos necesarios cuando aumentan las dimensiones.
  • Las API deben proporcionar pruebas para los cubos.
  • Estructura de datos para soportar múltiples áreas temáticas de análisis de datos cuyos datos se pueden navegar y analizar. Cuando cambia la navegación, la estructura de datos debe reorganizarse físicamente.
  • Necesita un conjunto de habilidades y herramientas diferentes para que el administrador de la base de datos cree y mantenga la base de datos.

Ventajas de MOLAP

  • MOLAP puede administrar, analizar y almacenar cantidades considerables de datos multidimensionales.
  • Rendimiento de consulta rápido gracias al almacenamiento, la indexación y el almacenamiento en caché optimizados.
  • Tamaños de datos más pequeños en comparación con la base de datos relacional.
  • Cálculo automatizado de un nivel superior de datos agregados.
  • Ayude a los usuarios a analizar datos más grandes y menos definidos.
  • MOLAP es más fácil para el usuario por eso es un modelo adecuado para usuarios inexpertos.
  • Los cubos MOLAP están diseñados para una rápida recuperación de datos y son óptimos para operaciones de corte y corte.
  • Todos los cálculos se generan previamente cuando se crea el cubo.

Desventajas de MOLAP

  • Una de las principales debilidades de MOLAP es que es menos escalable que ROLAP, ya que maneja solo una cantidad limitada de datos.
  • El MOLAP también introduce la redundancia de datos, ya que consume muchos recursos.
  • Las soluciones MOLAP pueden ser largas, particularmente en grandes volúmenes de datos.
  • Los productos MOLAP pueden tener problemas al actualizar y consultar modelos cuando las dimensiones son más de diez.
  • MOLAP no puede contener datos detallados.
  • La utilización del almacenamiento puede ser baja si el conjunto de datos está muy disperso.
  • Puede manejar la única cantidad limitada de datos, por lo tanto, es imposible incluir una gran cantidad de datos en el propio cubo.

Herramientas MOLAP

  • Essbase: herramientas de Oracle que tiene una base de datos multidimensional.
  • Express Server: entorno basado en web que se ejecuta en una base de datos Oracle.
  • Yellowfin: herramientas de análisis empresarial para crear informes y paneles.
  • Clear Analytics: Clear Analytics es una solución empresarial basada en Excel.
  • SAP Business Intelligence: soluciones de análisis empresarial de SAP

Resumen:

  • OLAP multidimensional (MOLAP) es un OLAP clásico que facilita el análisis de datos mediante el uso de un cubo de datos multidimensional.
  • Las herramientas MOLAP procesan información con la misma cantidad de tiempo de respuesta independientemente del nivel de resumen.
  • El servidor MOLAP implementa dos niveles de almacenamiento para administrar conjuntos de datos densos y dispersos.
  • MOLAP puede administrar, analizar y almacenar cantidades considerables de datos multidimensionales.
  • Ayuda a automatizar el cálculo de un nivel superior de datos agregados.
  • Es menos escalable que ROLAP ya que maneja solo una cantidad limitada de datos.