Qu'est-ce que MOLAP (OLAP multidimensionnel) dans Data Warehouse ?

Qu’est-ce que MOLAP ?

OLAP multidimensionnel (MOLAP) est un OLAP classique qui facilite l'analyse des données en utilisant un cube de données multidimensionnel. Les données sont précalculées, récapitulées à nouveau et stockées dans un MOLAP (une différence majeure par rapport au ROLAP). À l'aide d'un MOLAP, un utilisateur peut utiliser des données de vue multidimensionnelles avec différentes facettes.

L'analyse de données multidimensionnelles est également possible si une base de données relationnelle est utilisée. Cela nécessiterait d'interroger les données de plusieurs tables. Au contraire, MOLAP possède toutes les combinaisons possibles de données déjà stockées dans un tableau multidimensionnel. MOLAP peut accéder directement à ces données. Par conséquent, MOLAP est plus rapide que le traitement analytique relationnel en ligne (ROLAP).

MOLAP Architecture

MOLAP ArchiLa structure comprend les éléments suivants :

Serveur de base de données
Serveur MOLAP
Outil frontal

Compte tenu du MOLAP donné ci-dessus Archistructure :

L'utilisateur demande des rapports via l'interface
La couche logique d'application de la MDDB récupère les données stockées de la base de données
La couche logique d'application transmet le résultat au client/utilisateur.

L'architecture MOLAP lit principalement les données précompilées. L'architecture MOLAP a des capacités limitées pour créer dynamiquement des agrégations ou pour calculer des résultats qui n'ont pas été pré-calculés et stockés.

Par exemple, un responsable comptable peut générer un rapport montrant le compte P/L de l’entreprise ou le compte P/L d’une filiale spécifique. La MDDB récupérerait les chiffres de profits et pertes précompilés et afficherait ce résultat à l'utilisateur.

Points clés de MOLAP

Dans MOLAP, les opérations sont appelées traitements.
Les outils MOLAP traitent les informations avec le même temps de réponse quel que soit le niveau de synthèse.
Les outils MOLAP suppriment les complexités liées à la conception d'une base de données relationnelle pour stocker des données à des fins d'analyse.
Le serveur MOLAP implémente deux niveaux de représentation de stockage pour gérer des ensembles de données denses et clairsemés.
L'utilisation du stockage peut être faible si l'ensemble de données est clairsemé.
Les faits sont stockés dans un tableau multidimensionnel et les dimensions sont utilisées pour les interroger.

Considérations de mise en œuvre dans MOLAP

Dans MOLAP, il est essentiel de prendre en compte les implications à la fois en matière de maintenance et de stockage pour créer une stratégie de construction de cubes.
Langages propriétaires utilisés pour interroger MOLAP. Cependant, cela implique une prise en charge étendue du clic et du glisser, par exemple MDX par Microsoft.
Difficile à mettre à l'échelle car le nombre et la taille des cubes requis lorsque les dimensions augmentent.
Les API devraient permettre de sonder les cubes.
Structure de données pour prendre en charge plusieurs domaines d'analyse de données dans lesquels les données peuvent être parcourues et analysées. Lorsque la navigation change, la structure des données doit être physiquement réorganisée.
L'administrateur de base de données a besoin d'un ensemble de compétences et d'outils différents pour créer et maintenir la base de données.

Avantages MOLAP

Voici les avantages de MOLAP :

MOLAP peut gérer, analyser et stocker des quantités considérables de données multidimensionnelles.
Performances de requête rapides grâce à un stockage, une indexation et une mise en cache optimisés.
Des données de plus petite taille par rapport à la base de données relationnelle.
Calcul automatisé de niveaux supérieurs de données globales.
Aidez les utilisateurs à analyser des données plus volumineuses et moins définies.
MOLAP est plus facile pour l'utilisateur, c'est pourquoi c'est un modèle adapté aux utilisateurs inexpérimentés.
Les cubes MOLAP sont conçus pour une récupération rapide des données et sont optimaux pour les opérations de découpage en tranches et en dés.
Tous les calculs sont pré-générés lors de la création du cube.

Inconvénients du MOLAP

Voici les inconvénients de MOLAP :

L'une des faiblesses majeures de MOLAP est qu'il est moins évolutif que ROLAP car il ne gère qu'une quantité limitée de données.
Le MOLAP introduit également la redondance des données car il nécessite beaucoup de ressources.
Les solutions MOLAP peuvent être longues, en particulier sur de gros volumes de données.
Les produits MOLAP peuvent rencontrer des problèmes lors de la mise à jour et de l'interrogation des modèles lorsque les dimensions sont supérieures à dix.
MOLAP n'est pas capable de contenir des données détaillées.
L'utilisation du stockage peut être faible si l'ensemble de données est très dispersé.
Il ne peut gérer qu'une quantité limitée de données. Il est donc impossible d'inclure une grande quantité de données dans le cube lui-même.

Outils MOLAP

Voici les outils MOLAP populaires :

Essbase – Outils de Oracle qui possède une base de données multidimensionnelle.

Serveur express – Environnement Web fonctionnant sur Oracle base de données.

Yellowfin – Outils d’analyse commerciale pour créer des rapports et des tableaux de bord.

Effacer les analyses – Clear Analytics est une solution commerciale basée sur Excel.

SAP Business Intelligence – Solutions d’analyse commerciale d’un SAP

Résumé

OLAP multidimensionnel (MOLAP) est un OLAP classique qui facilite Historique en utilisant un cube de données multidimensionnel.
Les outils MOLAP traitent les informations avec le même temps de réponse quel que soit le niveau de synthèse.
Le serveur MOLAP implémente deux niveaux de stockage pour gérer des ensembles de données denses et clairsemés.
MOLAP peut gérer, analyser et stocker des quantités considérables de données multidimensionnelles.
Il permet d'automatiser le calcul de niveaux supérieurs de données globales.
Il est moins évolutif que ROLAP car il ne gère qu'une quantité limitée de données.

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