ROLAP vs MOLAP vs HOLAP - Top 8 diferențe pe care ar trebui să le știi

Diferența dintre ROLAP și MOLAP față de HOLAP

Aceste acronime sunt legate de stocarea datelor, care reprezintă un model de date logice și modalități de gestionare a zilei pentru a rezolva orice întrebări complexe. În acest articol ROLAP vs MOLAP vs HOLAP, vom analiza în detaliu diferențele acestora.

ROLAP reprezintă procesare analitică relațională online, încorporată pe baza gestionării bazelor de date relaționale.
MOLAP este destinat procesării analitice online multidimensionale, care este încorporat pe baza gestionării bazelor de date multidimensionale.
HOLAP este procesare analitică hibridă online, care combină atributele ROLAP și MOLAP. Prelucrarea analitică online este un instrument care proiectează și oferă o vedere multidimensională a datelor și are două modele ROLAP și MOLAP. ROLAP extrage date direct din depozitul de date, iar MOLAP oferă date din bazele de date înregistrate.

Comparație față în față între ROLAP și MOLAP vs HOLAP (Infografie)

Mai jos este top 8 comparație între ROLAP și MOLAP vs HOLAP:

Diferențele cheie între ROLAP și MOLAP față de HOLAP

Să discutăm unele dintre diferențele cheie majore între ROLAP și MOLAP față de HOLAP:

ROLAP este OLAP relațional unde datele sunt aranjate în metode tradiționale precum rândurile și coloanele din depozitul de date. Este vizibil și accesibil utilizatorilor sub formă multidimensională. Pentru afișarea lor ca o vizualizare multidimensională datele sunt proiectate ca stratul de metadate aferent care acceptă colectarea și stocarea datelor. Se realizează dinamic în gestionarea interogării complexe. Este mai lent decât MOLAP, unde ROLAP se ocupă de volumul enorm de date cu o viteză mai mare.

MOLAP este un OLAP multidimensional în care datele sunt analizate pe sistemul înregistrat. Datele sunt aranjate într-un tablou multi-dimensional. Matricea transportă date predefinite atunci când datele sunt încărcate în gestionarea bazei de date. Sistemul MOLAP este implementat pe stratul de aplicație și atunci când utilizatorul trimite orice solicitare, preia datele cu timpul minim de răspuns.

Puterea de exprimare a modelului relațional nu include subiectele de dimensiune și măsură pentru a crea un tip de date specific. Elementele de bază includ integritatea, atributele, relațiile care sunt aplicate în principal în schema Star.
ROLAP folosește SQL ca limbaj de funcționare pentru a prelua datele și a lucra la acestea, în timp ce MOLAP folosește tehnica matricială Sparse pentru a obține datele dintr-un tablou multidimensional sub formă de cuburi de date dimensionale.
ROLAP are timp de răspuns lent, deoarece arată forma multidimensională a oricăror date, dar MOLAP este foarte rapid, deoarece nu arată nicio vedere multidimensională.
Atât ROLAP cât și MOLAP gestionează interogarea complexă și are performanțele sale unice. Dacă utilizatorul dorește un sistem de răspuns rapid, poate adopta MOLAP
ROLAP și MOLAP lucrează la tehnici de optimizare și sunt create datorită spațialității sale.
Aici structura intermediară HOLAP s-a format cu un amestec de avantaje ale MOLAP și ROLAP. O cantitate mare de capacitate de gestionare a datelor este preluată de la ROLAP și metoda vitezei de interogare este preluată de la MOLAP, care este transmisă la HOLAP, care este un model standardizat. HOLAP se bazează pe datele sale enorme, ar trebui salvate într-un sistem relațional de gestionare a bazelor de date, pentru a scăpa de defectele create de motorul spars și multidimensional, care stochează doar informațiile necesare ale utilizatorului și le oferă acces frecvent. Dar, dacă utilizatorul solicită date conexe pentru a rezolva orice interogare complexă, acesta oferă acces transparent la acea porțiune a unei baze de date relaționale. Această tehnică HOLAP este adoptată de popularul MicroStrategy pentru a-și crește performanța platformei în parteneriat cu alți furnizori care au implementat deja această soluție în activitatea lor.
Dar în acest proiect, există câteva probleme care ar trebui depășite pentru a avea performanțe ridicate.
Calitatea procesului ar trebui îmbunătățită pentru a satisface cerințele clientului. Calitatea ar trebui să fie consistentă în stocarea datelor de la faza inițială până la faza finală. Puținele domenii principale în care ar trebui luate în considerare calitatea sunt zonele care definesc, măsura zonele și maximizează piesele.
Calitățile importante sunt exactitatea, datele actualizate, datele completate, consistența, trasabilitatea, disponibilitatea și claritatea.
În precizie, datele ar trebui să aibă valorile corecte și reale, deoarece în momentul ETL șansele de a lipsa valorilor sunt mari și, de asemenea, ar trebui evitate acordarea de valoare non standard pentru orice atribut
Datele trebuie actualizate periodic și nu ar trebui să conțină date vechi
Cuburile de date nu trebuie ratate. Deoarece fiecare set de date reprezintă chei primare unice și toate valorile ar trebui stocate de sus în jos și ar trebui să fie disponibile ca date complete
Reprezentarea datelor ar trebui să fie într-un aranjament adecvat, într-o manieră ordonată, în care acesta oferă utilizatorului o performanță de consistență ridicată.
Datele ar trebui să fie ușor disponibile și accesibile oricând utilizatorului
Grupul de date ar trebui să aibă navigarea corectă asupra surselor, astfel încât utilizatorul să poată direcționa cu ușurință către acea parte a datelor, fără a pierde timpul
Datele ar trebui să aibă o claritate ridicată și ar trebui să fie ușor de înțeles.

Tabelul de comparație al ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Tabelul de mai jos rezumă comparațiile dintre ROLAP și MOLAP vs HOLAP:

Noțiuni de bază pentru comparație	ROLAP	MOLAP	HOLAP
Acronim	Prelucrare analitică relațională online	Prelucrare analitică online multidimensională	Prelucrare analitică hibridă online
Metode de stocare	Datele sunt stocate în depozitul principal de date	Datele sunt stocate în baza de date MDDB înregistrată	Datele sunt stocate în bazele de date relaționale
Metode de preluare	Datele sunt preluate din depozitul principal	Datele sunt preluate din baza de date Proprietar	Datele sunt preluate din bazele de date relaționale
Aranjament de date	Datele sunt aranjate și salvate sub formă de tabele cu rânduri și coloane	Datele sunt aranjate și stocate sub formă de cuburi de date	Datele sunt aranjate sub formă multidimensională
Volum	Datele enorme sunt procesate	Datele limitate care sunt păstrate în proprietate sunt procesate	Datele mari pot fi procesate
Tehnică	Funcționează cu SQL	Funcționează cu tehnologia Sparse Matrix	Utilizează atât tehnologia Sparse matrice cât și SQL
Vedere proiectată	Are acces dinamic	Are un acces static	Are acces dinamic
Timp de raspuns	Are timp de răspuns maxim	Are timp minim de răspuns	Durează timp minim de răspuns

Concluzie

Subiectul principal care trebuie discutat aici este Securitatea informațiilor, care ar trebui să fie transportat de la stadiul de dezvoltare până la stadiul de implementare și care se realizează și în timpul de întreținere. Securitatea este un element cheie pentru depozitarea datelor, deoarece acesta este un loc în care se ia soluția la problemele cruciale și se face o cantitate mare de tranzacții și prelucrare a datelor. Managementul și sistemele sale de audit sunt cruciale pentru depozitarea datelor la fel de importante precum sistemul de securitate. Întreprinderea profită de acest sistem de prelucrare analitică online și îl implică în funcție de cerere.

Articole recomandate

Acesta este un ghid pentru ROLAP vs MOLAP vs HOLAP. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie ROLAP vs MOLAP vs HOLAP cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe-