Was ist MOLAP (Multidimensional OLAP) im Data Warehouse?

Was ist MOLAP?

Mehrdimensionales OLAP (MOLAP) ist ein klassisches OLAP, das die Datenanalyse durch die Verwendung eines mehrdimensionalen Datenwürfels erleichtert. Daten werden vorab berechnet, neu zusammengefasst und in einem MOLAP gespeichert (ein wesentlicher Unterschied zu ROLAP). Mit einem MOLAP kann ein Benutzer mehrdimensionale Ansichtsdaten mit verschiedenen Facetten verwenden.

Bei Verwendung einer relationalen Datenbank ist auch eine mehrdimensionale Datenanalyse möglich. Dazu müssten Daten aus mehreren Tabellen abgefragt werden. Im Gegenteil, bei MOLAP sind alle möglichen Datenkombinationen bereits in einem mehrdimensionalen Array gespeichert. Auf diese Daten kann MOLAP direkt zugreifen. Daher ist MOLAP im Vergleich zum Relational Online Analytical Processing (ROLAP) schneller.

MOLAP Architektur

MOLAP ArchiDie Struktur umfasst folgende Komponenten:

Datenbankserver
MOLAP-Server
Front-End-Tool

Unter Berücksichtigung des oben angegebenen MOLAP ArchiStruktur:

Die Benutzeranforderung meldet sich über die Schnittstelle
Die Anwendungslogikschicht der MDDB ruft die gespeicherten Daten aus der Datenbank ab
Die Anwendungslogikschicht leitet das Ergebnis an den Client/Benutzer weiter.

Die MOLAP-Architektur liest hauptsächlich die vorkompilierten Daten. Die MOLAP-Architektur verfügt nur über begrenzte Möglichkeiten, Aggregationen dynamisch zu erstellen oder Ergebnisse zu berechnen, die nicht vorab berechnet und gespeichert wurden.

Beispielsweise kann ein Leiter der Buchhaltung einen Bericht ausführen, der die Gewinn- und Verlustrechnung des Unternehmens oder einer bestimmten Tochtergesellschaft anzeigt. Die MDDB ruft vorkompilierte Gewinn- und Verlustzahlen ab und zeigt das Ergebnis dem Benutzer an.

Wichtige Punkte in MOLAP

In MOLAP werden Operationen als Verarbeitung bezeichnet.
MOLAP-Tools verarbeiten Informationen mit der gleichen Reaktionszeit, unabhängig vom Zusammenfassungsgrad.
MOLAP-Tools beseitigen die Komplexität beim Entwurf relationaler Datenbanken zur Speicherung von Daten für die Analyse.
Der MOLAP-Server implementiert zwei Ebenen der Speicherdarstellung, um dichte und spärliche Datensätze zu verwalten.
Die Speicherauslastung kann gering sein, wenn der Datensatz spärlich ist.
Fakten werden in mehrdimensionalen Arrays gespeichert und mit Dimensionen abgefragt.

Überlegungen zur Implementierung in MOLAP

Bei MOLAP ist es wichtig, sowohl die Auswirkungen auf die Wartung als auch auf die Lagerung zu berücksichtigen, um eine Strategie für den Aufbau von Würfeln zu entwickeln.
Proprietäre Sprachen zur Abfrage von MOLAP. Es beinhaltet jedoch eine umfangreiche Click-and-Drag-Unterstützung, beispielsweise von MDX Microsoft.
Schwierig zu skalieren, da bei zunehmenden Abmessungen die Anzahl und Größe der Würfel erforderlich ist.
APIs sollten die Prüfung der Cubes ermöglichen.
Datenstruktur zur Unterstützung mehrerer Themenbereiche der Datenanalyse, deren Daten navigiert und analysiert werden können. Wenn sich die Navigation ändert, muss die Datenstruktur physisch neu organisiert werden.
Für den Aufbau und die Pflege der Datenbank sind unterschiedliche Fähigkeiten und Tools des Datenbankadministrators erforderlich.

MOLAP-Vorteile

Nachfolgend sind die Vorteile von MOLAP aufgeführt:

MOLAP kann erhebliche Mengen mehrdimensionaler Daten verwalten, analysieren und speichern.
Schnelle Abfrageleistung durch optimierte Speicherung, Indizierung und Caching.
Kleinere Datenmengen im Vergleich zur relationalen Datenbank.
Automatisierte Berechnung höherer Aggregatdaten.
Helfen Sie Benutzern, größere, weniger definierte Daten zu analysieren.
MOLAP ist für den Benutzer einfacher und daher ein geeignetes Modell für unerfahrene Benutzer.
MOLAP-Würfel sind für den schnellen Datenabruf konzipiert und eignen sich optimal für Slicing- und Dicing-Vorgänge.
Alle Berechnungen werden bei der Erstellung des Cubes vorgeneriert.

Nachteile von MOLAP

Im Folgenden sind die Nachteile von MOLAP aufgeführt:

Eine große Schwäche von MOLAP besteht darin, dass es weniger skalierbar ist als ROLAP, da es nur eine begrenzte Datenmenge verarbeitet.
Das MOLAP führt auch Datenredundanz ein, da es ressourcenintensiv ist
MOLAP-Lösungen können langwierig sein, insbesondere bei großen Datenmengen.
Bei MOLAP-Produkten können beim Aktualisieren und Abfragen von Modellen Probleme auftreten, wenn die Dimensionen mehr als zehn betragen.
MOLAP kann keine detaillierten Daten enthalten.
Die Speicherauslastung kann gering sein, wenn der Datensatz stark verstreut ist.
Es kann nur eine begrenzte Datenmenge verarbeiten, daher ist es unmöglich, große Datenmengen in den Cube selbst aufzunehmen.

MOLAP-Tools

Hier sind die beliebten MOLAP-Tools:

Essbase – Werkzeuge von Oracle das über eine mehrdimensionale Datenbank verfügt.

Express-Server – Webbasierte Umgebung, die ausgeführt wird Oracle Datenbank.

Gelbflossenthun – Business-Analytics-Tools zum Erstellen von Berichten und Dashboards.

Analytik löschen – Clear Analytics ist eine Excel-basierte Geschäftslösung.

SAP Geschäftsanalytik – Business-Analytics-Lösungen von a SAP

Zusammenfassung

Multidimensionales OLAP (MOLAP) ist ein klassisches OLAP, das dies erleichtert Datenanalyse durch die Verwendung eines mehrdimensionalen Datenwürfels.
MOLAP-Tools verarbeiten Informationen mit der gleichen Reaktionszeit, unabhängig vom Zusammenfassungsgrad.
Der MOLAP-Server implementiert zwei Speicherebenen, um dichte und spärliche Datensätze zu verwalten.
MOLAP kann beträchtliche Mengen mehrdimensionaler Daten verwalten, analysieren und speichern.
Es hilft, die Berechnung von Aggregatdaten auf höherer Ebene zu automatisieren
Es ist weniger skalierbar als ROLAP, da es nur eine begrenzte Datenmenge verarbeitet.