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

Par : David Carter David Carter
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MOLAP (OLAP multidimensionnel) est une approche OLAP classique qui stocke des données précalculées et résumées dans des cubes multidimensionnels, permettant une analyse rapide par découpage, une agrégation rapide et une réponse cohérente aux requêtes sur des charges de travail analytiques très importantes.

  • 🧊 Stockage en cube : MOLAP stocke des faits pré-agrégés dans des tableaux multidimensionnels denses pour une récupération instantanée.
  • (I.e. Vitesse de requête : Les cubes précalculés offrent des temps de réponse quasi constants, quelle que soit la profondeur de synthèse.
  • | Archi Un serveur de base de données, un serveur MOLAP et un outil frontal fonctionnent ensemble pour servir les données du cube.
  • ✅ Meilleur ajustement : MOLAP convient aux utilisateurs inexpérimentés qui ont besoin de flux de travail rapides de découpage, d'analyse et d'agrégation.
  • 🧪 Inconvénients : MOLAP a une évolutivité moindre que ROLAP et peine à gérer plus de dix dimensions ou des ensembles de données épars.
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Qu'est-ce que le MOLAP ?

Qu’est-ce que MOLAP ?

OLAP multidimensionnel (MOLAP) MOLAP est un OLAP classique qui facilite l'analyse des données grâce à un cube de données multidimensionnel. Les données sont précalculées, synthétisées et stockées dans un système MOLAP (une différence majeure avec ROLAP). À l'aide d'un moteur MOLAP, un utilisateur peut explorer les données sous différents angles et à travers diverses facettes.

L'analyse de données multidimensionnelles est également possible avec une base de données relationnelle, mais cette approche nécessite d'interroger plusieurs tables. À l'inverse, MOLAP stocke toutes les combinaisons possibles de données dans un tableau multidimensionnel et peut y accéder directement. Par conséquent, MOLAP est plus rapide que ROLAP (Relational Online Analytical Processing).

Pourquoi utiliser MOLAP ?

Les entreprises optent pour MOLAP lorsque la rapidité des requêtes, la prévisibilité du temps de réponse et la facilité d'utilisation priment sur la simple scalabilité. Grâce à la pré-agrégation des données, les analystes obtiennent un retour d'information instantané tout en effectuant des analyses multidimensionnelles selon des critères tels que le temps, la région et le produit.

  • Temps de réponse constants, inférieurs à la seconde, à tous les niveaux de synthèse.
  • Optimisation du stockage, de l'indexation et de la mise en cache pour les charges de travail analytiques.
  • Un modèle cubique intuitif qui reflète la façon dont les utilisateurs métiers appréhendent les données.
  • Prise en charge native des calculs complexes et de l'analyse des séries temporelles.

Comment fonctionne MOLAP

MOLAP charge les données des systèmes sources, calcule les agrégations pour chaque combinaison de dimensions et stocke les résultats dans une structure multidimensionnelle compacte. Lorsqu'un utilisateur effectue une requête, le serveur MOLAP lit directement les valeurs précalculées et ignore les calculs.ping jointures coûteuses ou agrégation en temps réel.

Cette étape de précalcul confère à MOLAP son avantage en termes de rapidité. En contrepartie, la construction du cube est plus longue et le coût de stockage plus élevé lorsque les dimensions deviennent très larges ou très clairsemées.

MOLAP Architecture

MOLAP ArchiLa structure comprend les éléments suivants :

  • Serveur de base de données
  • Serveur MOLAP
  • Outil frontal
MOLAP Architecture
MOLAP Architecture

Compte tenu du MOLAP ci-dessus Archistructure :

  1. L'utilisateur demande des rapports via l'interface.
  2. La couche logique applicative de MDDB récupère les données stockées dans la base de données.
  3. 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, le responsable comptable peut générer un rapport affichant le compte de résultat de l'entreprise ou celui d'une filiale spécifique. La base de données MDDB récupérera les données de résultat précompilées et affichera le résultat à l'utilisateur.

Couches de stockage cubiques

Les serveurs MOLAP implémentent généralement deux niveaux de représentation du stockage : l’un pour les régions denses du cube et l’autre pour les régions clairsemées. Ce modèle dual conserve les tranches fréquemment interrogées dans des structures mémoire rapides tout en compressant sur disque les combinaisons rarement utilisées.

Points clés de MOLAP

  • Dans MOLAP, les opérations sont appelées traitements.
  • Les outils MOLAP traitent l'information avec le même temps de réponse quel que soit le niveau de synthèse.
  • Les outils MOLAP éliminent la complexité de la conception d'une base de données relationnelle pour le stockage des données à analyser.
  • Le serveur MOLAP implémente deux niveaux de représentation du stockage pour gérer les ensembles de données denses et épars.
  • L'utilisation du stockage peut être faible si l'ensemble de données est clairsemé.
  • Les données sont stockées dans un tableau multidimensionnel et les dimensions servent à les interroger.

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Considérations de mise en œuvre dans MOLAP

  • En MOLAP, il est essentiel de prendre en compte les implications en matière de maintenance et de stockage lors de la création d'une stratégie de construction de cubes.
  • Des langages propriétaires sont utilisés pour interroger les MOLAP. Cependant, ils nécessitent une prise en charge étendue du glisser-déposer, par exemple MDX. Microsoft.
  • Il est difficile de procéder à une mise à l'échelle en raison du nombre et de la taille des cubes nécessaires lorsque les dimensions augmentent.
  • Les API devraient permettre d'explorer les cubes.
  • Les structures de données doivent prendre en charge plusieurs domaines d'analyse, permettant ainsi la navigation et l'analyse des données. Tout changement de navigation nécessite une réorganisation physique de la structure de données.
  • L'administrateur de base de données a besoin de compétences et d'outils différents pour construire 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.
  • Permet aux utilisateurs d'analyser des données plus volumineuses et moins bien définies.
  • MOLAP est plus facile à utiliser, 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.
  • MOLAP introduit également une redondance des données car il est gourmand en ressources.
  • Les solutions MOLAP peuvent être longues à mettre en œuvre, notamment pour les grands 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 traiter qu'une quantité limitée de données ; il est donc impossible d'inclure une très grande quantité de données dans le cube lui-même.

MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

Le choix du modèle OLAP approprié dépend du volume de données, des modèles de requêtes et de la fréquence d'actualisation. Le tableau comparatif ci-dessous met en évidence les différences entre MOLAP, ROLAP et HOLAP.

  • MOLAP : Stocke des cubes précalculés ; requêtes les plus rapides ; évolutivité et nombre de dimensions limités.
  • ROLAP : Operatests directement sur les tables relationnelles ; s’adapte aux volumes massifs de données ; les requêtes peuvent être plus lentes.
  • HOLAP : Combine les deux ; conserve les données de synthèse dans des cubes et les données détaillées dans des bases de données relationnelles.

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 de données pour la création de rapports et de tableaux de bord.

FAQ

MOLAP signifie Traitement analytique multidimensionnel en ligne. Il s'agit d'une approche OLAP classique qui stocke des données précalculées et synthétisées dans des cubes multidimensionnels pour une analyse rapide et ciblée.

MOLAP stocke les données pré-agrégées dans des cubes multidimensionnels, tandis que ROLAP interroge les tables relationnelles à l'exécution. MOLAP est plus rapide pour les analyses prédéfinies, tandis que ROLAP offre une meilleure scalabilité et gère les données transactionnelles détaillées avec plus de flexibilité.

Choisissez MOLAP lorsque la vitesse des requêtes et un temps de réponse prévisible sont essentiels et que le volume de données tient dans des cubes. Optez pour HOLAP lorsque vous avez besoin d'une vitesse d'accès rapide aux résumés et d'un accès détaillé aux enregistrements relationnels.

Les outils MOLAP populaires incluent Oracle Essbase, Oracle Express Server, Yellowfin, Clear Analytics et SAP Veille stratégique. Ces plateformes prennent en charge la création de cubes, les requêtes MDX et les tableaux de bord interactifs permettant aux analystes de segmenter et d'analyser les données.

Les couches OLAP augmentées par l'IA ajoutent la détection automatisée des anomalies, l'interrogation en langage naturel et les prévisions prédictives aux cubes MOLAP, permettant ainsi aux analystes de poser des questions en langage clair et de faire émerger les tendances sans écrire d'expressions MDX.

Oui. Les plateformes MOLAP modernes exposent les données des cubes aux modèles d'apprentissage automatique via des API, permettant le clustering, la classification et la prévision de séries temporelles directement sur des dimensions pré-agrégées afin d'accélérer les flux de travail de veille stratégique pilotés par l'IA.

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