डेटा वेयरहाउस में MOLAP (बहुआयामी OLAP) क्या है?
डेविड कार्टर
⚡ स्मार्ट सारांश
MOLAP (मल्टीडायमेंशनल OLAP) एक क्लासिकल OLAP दृष्टिकोण है जो पहले से गणना किए गए, सारांशित डेटा को मल्टीडायमेंशनल क्यूब्स के अंदर संग्रहीत करता है, जिससे तेज़ स्लाइस और डाइस विश्लेषण, तीव्र एकत्रीकरण और बहुत बड़े विश्लेषणात्मक कार्यभार में सुसंगत क्वेरी प्रतिक्रिया संभव हो पाती है।
मोलाप (MOLAP) क्या है?
बहुआयामी ओएलएपी (एमओएलएपी) यह एक क्लासिकल OLAP है जो बहुआयामी डेटा क्यूब का उपयोग करके डेटा विश्लेषण को सुगम बनाता है। डेटा को पहले से गणना करके, पुनः सारांशित करके और MOLAP सिस्टम में संग्रहीत किया जाता है (यह ROLAP से एक प्रमुख अंतर है)। MOLAP इंजन का उपयोग करके, उपयोगकर्ता विभिन्न पहलुओं के साथ बहुआयामी दृश्य डेटा का अन्वेषण कर सकता है।
रिलेशनल डेटाबेस का उपयोग करने पर बहुआयामी डेटा विश्लेषण भी संभव है, लेकिन इस विधि में कई तालिकाओं से डेटा क्वेरी करना आवश्यक होगा। इसके विपरीत, MOLAP में डेटा के सभी संभावित संयोजन पहले से ही एक बहुआयामी सरणी में संग्रहीत होते हैं। MOLAP इस डेटा को सीधे एक्सेस कर सकता है। इसलिए, MOLAP रिलेशनल ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग (ROLAP) की तुलना में तेज़ है।
MOLAP का उपयोग क्यों करें?
जब क्वेरी की गति, अनुमानित प्रतिक्रिया समय और उपयोग में आसानी, स्केलेबिलिटी से अधिक महत्वपूर्ण होती हैं, तो संगठन MOLAP का चयन करते हैं। डेटा पहले से ही एकत्रित होने के कारण, विश्लेषकों को समय, क्षेत्र और उत्पाद जैसे पदानुक्रमों में विश्लेषण करते समय तुरंत प्रतिक्रिया मिलती है।
- सारांश के सभी स्तरों पर एक समान, एक सेकंड से भी कम समय में प्रतिक्रिया।
- विश्लेषणात्मक कार्यभारों के लिए अनुकूलित भंडारण, अनुक्रमणिका और कैशिंग।
- एक सहज घन मॉडल जो इस बात को दर्शाता है कि व्यावसायिक उपयोगकर्ता डेटा के बारे में कैसे सोचते हैं।
- जटिल गणनाओं और समय-श्रृंखला विश्लेषण के लिए अंतर्निहित समर्थन।
MOLAP कैसे काम करता है
MOLAP स्रोत सिस्टम से डेटा लोड करता है, प्रत्येक आयाम संयोजन में एकत्रीकरण की गणना करता है, और परिणामों को एक कॉम्पैक्ट बहुआयामी संरचना में संग्रहीत करता है। जब कोई उपयोगकर्ता क्वेरी जारी करता है, तो MOLAP सर्वर पूर्व-गणना किए गए मानों को सीधे पढ़ता है, और कुछ अतिरिक्त मानों को छोड़ देता है।ping महंगे जॉइन या रनटाइम एग्रीगेशन।
यह पूर्व-गणना चरण ही MOLAP को गति का लाभ प्रदान करता है। हालांकि, इसके बदले में क्यूब निर्माण प्रक्रिया में अधिक समय लगता है और जब आयाम बहुत चौड़े या बहुत विरल हो जाते हैं तो भंडारण लागत भी बढ़ जाती है।
मोलाप Archiटेक्चर
मोलाप Archiटेक्चर में निम्नलिखित घटक शामिल हैं:
- डेटाबेस सर्वर
- MOLAP सर्वर
- फ्रंट-एंड टूल
उपरोक्त एमओएलएपी को ध्यान में रखते हुए Archiटेक्चर:
- उपयोगकर्ता इंटरफेस के माध्यम से रिपोर्ट का अनुरोध करता है।
- MDDB की एप्लिकेशन लॉजिक लेयर डेटाबेस से संग्रहित डेटा को पुनर्प्राप्त करती है।
- अनुप्रयोग तर्क परत परिणाम को क्लाइंट/उपयोगकर्ता तक अग्रेषित करती है।
MOLAP आर्किटेक्चर मुख्य रूप से पूर्व संकलित डेटा को पढ़ता है। MOLAP आर्किटेक्चर में गतिशील रूप से एकत्रीकरण बनाने या उन परिणामों की गणना करने की सीमित क्षमताएँ हैं जिन्हें पहले से गणना करके संग्रहीत नहीं किया गया है।
उदाहरण के लिए, लेखा विभाग का प्रमुख कंपनी के लाभ-हानि खाते या किसी विशिष्ट सहायक कंपनी के लाभ-हानि खाते को दर्शाने वाली रिपोर्ट चला सकता है। MDDB पूर्व-संकलित लाभ-हानि के आंकड़े प्राप्त करेगा और उस परिणाम को उपयोगकर्ता को प्रदर्शित करेगा।
घन भंडारण परतें
MOLAP सर्वर आमतौर पर दो स्तरों के स्टोरेज प्रतिनिधित्व को लागू करते हैं, एक घन के सघन क्षेत्रों के लिए और दूसरा विरल क्षेत्रों के लिए। यह दोहरा मॉडल बार-बार क्वेरी किए जाने वाले स्लाइस को तेज़ मेमोरी-रेजिडेंट संरचनाओं में रखता है, जबकि कम उपयोग किए जाने वाले संयोजनों को डिस्क पर संपीड़ित करता है।
MOLAP के मुख्य बिंदु
- MOLAP में, ऑपरेशन को प्रोसेसिंग कहा जाता है।
- MOLAP उपकरण सारांश के स्तर की परवाह किए बिना समान प्रतिक्रिया समय के साथ जानकारी को संसाधित करते हैं।
- MOLAP उपकरण विश्लेषण के लिए डेटा को संग्रहीत करने हेतु रिलेशनल डेटाबेस को डिजाइन करने की जटिलताओं को दूर करते हैं।
- MOLAP सर्वर सघन और विरल डेटा सेटों को प्रबंधित करने के लिए भंडारण प्रतिनिधित्व के दो स्तरों को लागू करता है।
- यदि डेटा सेट विरल है तो भंडारण उपयोग कम हो सकता है।
- तथ्यों को एक बहु-आयामी सरणी में संग्रहीत किया जाता है और आयामों का उपयोग उन्हें क्वेरी करने के लिए किया जाता है।
MOLAP में कार्यान्वयन संबंधी विचार
- MOLAP में, क्यूब्स के निर्माण की रणनीति बनाते समय रखरखाव और भंडारण दोनों के निहितार्थों पर विचार करना आवश्यक है।
- MOLAP क्वेरी करने के लिए स्वामित्व वाली भाषाओं का उपयोग किया जाता है। हालाँकि, इनमें व्यापक क्लिक और ड्रैग समर्थन की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए MDX। Microsoft.
- आयाम बढ़ने पर आवश्यक घनों की संख्या और आकार के कारण इसे बढ़ाना मुश्किल है।
- APIs को क्यूब्स की जांच करने की सुविधा प्रदान करनी चाहिए।
- डेटा संरचनाओं को डेटा विश्लेषण के कई विषय क्षेत्रों का समर्थन करना चाहिए जिनमें डेटा को नेविगेट और विश्लेषण किया जा सके। नेविगेशन में बदलाव होने पर, डेटा संरचना को भौतिक रूप से पुनर्गठित करने की आवश्यकता होती है।
- डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर को डेटाबेस बनाने और उसे बनाए रखने के लिए अलग-अलग कौशल और उपकरणों की आवश्यकता होती है।
MOLAP के लाभ
MOLAP के लाभ नीचे दिए गए हैं:
- MOLAP बहुआयामी डेटा की काफी मात्रा का प्रबंधन, विश्लेषण और भंडारण कर सकता है।
- ऑप्टिमाइज्ड स्टोरेज, इंडेक्सिंग और कैशिंग के कारण क्वेरी का प्रदर्शन तेज होता है।
- रिलेशनल डेटाबेस की तुलना में डेटा का छोटा आकार।
- उच्च स्तर के समग्र डेटा की स्वचालित गणना।
- यह उपयोगकर्ताओं को बड़े, कम परिभाषित डेटा का विश्लेषण करने में मदद करता है।
- MOLAP का उपयोग करना आसान है, इसलिए यह अनुभवहीन उपयोगकर्ताओं के लिए एक उपयुक्त मॉडल है।
- MOLAP क्यूब्स को तीव्र डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए बनाया गया है तथा ये स्लाइसिंग और डाइसिंग कार्यों के लिए इष्टतम हैं।
- क्यूब बनाते समय सभी गणनाएं पूर्व-निर्मित होती हैं।
MOLAP के नुकसान
MOLAP के नुकसान निम्नलिखित हैं:
- MOLAP की एक बड़ी कमजोरी यह है कि यह ROLAP की तुलना में कम स्केलेबल है क्योंकि यह केवल सीमित मात्रा में डेटा को संभालता है।
- MOLAP संसाधनों की अधिक खपत करता है, इसलिए इससे डेटा की अतिरेक भी उत्पन्न होती है।
- MOLAP समाधानों में लंबा समय लग सकता है, खासकर बड़ी मात्रा में डेटा के मामले में।
- जब आयाम दस से अधिक हों तो MOLAP उत्पादों को मॉडल को अद्यतन करने और क्वेरी करने में समस्याओं का सामना करना पड़ सकता है।
- MOLAP विस्तृत डेटा रखने में सक्षम नहीं है।
- यदि डेटा सेट अत्यधिक बिखरा हुआ है तो भंडारण उपयोग कम हो सकता है।
- यह केवल सीमित मात्रा में डेटा को ही संभाल सकता है, इसलिए क्यूब में बहुत बड़ी मात्रा में डेटा को शामिल करना असंभव है।
MOLAP बनाम ROLAP बनाम HOLAP
सही OLAP मॉडल का चयन डेटा की मात्रा, क्वेरी पैटर्न और डेटा रिफ्रेश की आवृत्ति पर निर्भर करता है। नीचे दी गई तुलना दर्शाती है कि MOLAP, ROLAP और HOLAP से किस प्रकार भिन्न है।
- एमओएलएपी: पूर्व-गणना किए गए क्यूब्स को संग्रहीत करता है; सबसे तेज़ क्वेरी; सीमित स्केलेबिलिटी और आयाम संख्या।
- रोलैप: Operaयह सीधे रिलेशनल टेबल पर परीक्षण करता है; यह विशाल डेटा को संभालने में सक्षम है; क्वेरी धीमी हो सकती हैं।
- HOLAP: यह दोनों को मिलाता है; सारांश डेटा को क्यूब्स में और विस्तृत डेटा को रिलेशनल स्टोर्स में रखता है।
MOLAP उपकरण
यहां लोकप्रिय MOLAP उपकरण दिए गए हैं:
- एस्सबेस – उपकरण Oracle जिसमें बहुआयामी डाटाबेस है।
- एक्सप्रेस सर्वर – वेब-आधारित वातावरण जो चलता है Oracle डेटाबेस।
- येल्लोफिन – रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाने के लिए व्यावसायिक विश्लेषण उपकरण।
- स्पष्ट विश्लेषिकी - क्लियर एनालिटिक्स एक एक्सेल-आधारित व्यावसायिक समाधान है।
- SAP व्यवसाय ज्ञान – व्यावसायिक विश्लेषण समाधान SAP.
