Cos'è MOLAP (OLAP multidimensionale) nel data warehouse?
David Carter
⚡ Riepilogo intelligente
MOLAP (OLAP multidimensionale) è un approccio OLAP classico che memorizza dati precalcolati e riepilogati all'interno di cubi multidimensionali, consentendo analisi rapide di suddivisione in sezioni, aggregazioni veloci e risposte coerenti alle query anche con carichi di lavoro analitici molto grandi.
Cos'è MOLAP?
OLAP multidimensionale (MOLAP) Si tratta di un OLAP classico che facilita l'analisi dei dati utilizzando un cubo di dati multidimensionale. I dati vengono pre-elaborati, riepilogati e memorizzati in un sistema MOLAP (una differenza fondamentale rispetto al ROLAP). Utilizzando un motore MOLAP, un utente può esplorare dati multidimensionali con diverse sfaccettature.
L'analisi multidimensionale dei dati è possibile anche utilizzando un database relazionale, ma questo approccio richiederebbe l'interrogazione di dati provenienti da più tabelle. Al contrario, MOLAP ha tutte le possibili combinazioni di dati già memorizzate in un array multidimensionale. MOLAP può accedere direttamente a questi dati. Pertanto, MOLAP è più veloce rispetto a ROLAP (Relational Online Analytical Processing).
Perché utilizzare MOLAP?
Le organizzazioni scelgono MOLAP quando la velocità di interrogazione, i tempi di risposta prevedibili e la facilità d'uso sono più importanti della pura scalabilità. Poiché i dati sono pre-aggregati, gli analisti ottengono un feedback immediato mentre effettuano analisi approfondite in base a criteri quali tempo, regione e prodotto.
- Tempi di risposta costanti, inferiori al secondo, per tutti i livelli di riepilogo.
- Archiviazione, indicizzazione e caching ottimizzati per carichi di lavoro analitici.
- Un modello a cubo intuitivo che rispecchia il modo in cui gli utenti aziendali pensano ai dati.
- Supporto nativo per calcoli complessi e analisi di serie temporali.
Come funziona MOLAP
MOLAP carica i dati dai sistemi sorgente, calcola le aggregazioni su ogni combinazione di dimensioni e memorizza i risultati in una struttura multidimensionale compatta. Quando un utente invia una query, il server MOLAP legge direttamente i valori precalcolati, saltandoping join costosi o aggregazione in fase di esecuzione.
Questa fase di pre-calcolo è ciò che conferisce a MOLAP il suo vantaggio in termini di velocità. Il compromesso consiste in un processo di costruzione del cubo più lungo e in costi di archiviazione più elevati quando le dimensioni diventano molto ampie o molto sparse.
MOLAPA Architectura
MOLAPA Archila struttura comprende i seguenti componenti:
- Server di database
- Server MOLAP
- Strumento front-end
Considerando il MOLAP di cui sopra Architecnologia:
- L'utente richiede i report tramite l'interfaccia.
- Il livello di logica applicativa di MDDB recupera i dati memorizzati dal database.
- Il livello logico dell'applicazione inoltra il risultato al client/utente.
L'architettura MOLAP legge principalmente i dati precompilati. L'architettura MOLAP ha capacità limitate per creare dinamicamente aggregazioni o per calcolare risultati che non sono stati precalcolati e memorizzati.
Ad esempio, un responsabile contabile può generare un report che mostri il conto economico aziendale o quello di una specifica filiale. Il sistema MDDB recupererebbe i dati precompilati relativi al conto economico e visualizzerebbe il risultato all'utente.
Livelli di archiviazione del cubo
I server MOLAP implementano in genere due livelli di rappresentazione della memoria: uno per le regioni dense del cubo e un altro per le regioni sparse. Questo modello duale mantiene le slice interrogate frequentemente in strutture residenti in memoria ad alta velocità, comprimendo al contempo su disco le combinazioni utilizzate raramente.
Punti chiave del MOLAP
- In MOLAP, le operazioni sono chiamate elaborazione.
- Gli strumenti MOLAP elaborano le informazioni con lo stesso tempo di risposta, indipendentemente dal livello di riepilogo.
- Gli strumenti MOLAP eliminano la complessità della progettazione di un database relazionale per l'archiviazione dei dati da analizzare.
- Il server MOLAP implementa due livelli di rappresentazione dell'archiviazione per gestire set di dati densi e sparsi.
- L'utilizzo dello spazio di archiviazione può essere basso se il set di dati è scarso.
- I dati vengono memorizzati in un array multidimensionale e le dimensioni vengono utilizzate per interrogarli.
Considerazioni sull'implementazione in MOLAP
- In MOLAP è fondamentale considerare sia le implicazioni di manutenzione che quelle di stoccaggio quando si elabora una strategia per la costruzione di cubi.
- Per interrogare MOLAP vengono utilizzati linguaggi proprietari. Tuttavia, questi richiedono un ampio supporto tramite clic e trascinamento, ad esempio MDX. Microsoft.
- È difficile scalare il modello a causa del numero e delle dimensioni dei cubi necessari all'aumentare delle dimensioni.
- Le API dovrebbero consentire di sondare i cubi.
- Le strutture dati devono supportare molteplici aree tematiche di analisi dei dati, all'interno delle quali i dati possano essere navigati e analizzati. Quando la navigazione cambia, la struttura dati deve essere fisicamente riorganizzata.
- Per la creazione e la manutenzione di un database, l'amministratore ha bisogno di competenze e strumenti diversi.
Vantaggi MOLAP
Di seguito sono riportati i vantaggi di MOLAP:
- MOLAP può gestire, analizzare e archiviare quantità considerevoli di dati multidimensionali.
- Prestazioni di query elevate grazie all'ottimizzazione dell'archiviazione, dell'indicizzazione e della cache.
- Dimensioni dei dati più piccole rispetto al database relazionale.
- Calcolo automatizzato di un livello superiore di dati aggregati.
- Aiuta gli utenti ad analizzare dati più ampi e meno definiti.
- MOLAP è più facile da usare, motivo per cui è un modello adatto agli utenti inesperti.
- I cubi MOLAP sono progettati per il recupero rapido dei dati e sono ottimali per le operazioni di slicing e dicing.
- Tutti i calcoli vengono pregenerati al momento della creazione del cubo.
Svantaggi di MOLAP
Di seguito sono riportati gli svantaggi di MOLAP:
- Uno dei principali punti deboli di MOLAP è che è meno scalabile di ROLAP poiché gestisce solo una quantità limitata di dati.
- MOLAP introduce anche ridondanza dei dati, poiché è un sistema che richiede molte risorse.
- Le soluzioni MOLAP possono richiedere molto tempo, soprattutto in presenza di grandi volumi di dati.
- I prodotti MOLAP potrebbero riscontrare problemi durante l'aggiornamento e l'esecuzione di query sui modelli quando le dimensioni sono più di dieci.
- MOLAP non è in grado di contenere dati dettagliati.
- L'utilizzo dello spazio di archiviazione può essere basso se il set di dati è molto disperso.
- Può gestire solo una quantità limitata di dati, pertanto è impossibile includere una quantità molto elevata di dati nel cubo stesso.
MOLAP vs ROLAP vs HOLAP
La scelta del modello OLAP più adatto dipende dal volume dei dati, dai modelli di query e dalla frequenza di aggiornamento. Il confronto seguente evidenzia le differenze tra MOLAP, ROLAP e HOLAP.
- MOLAP: Memorizza cubi precalcolati; query più veloci; scalabilità e numero di dimensioni limitati.
- RolaP: OperaEsegue test direttamente su tabelle relazionali; è scalabile per gestire grandi quantità di dati; le query possono risultare più lente.
- HOLAP: Unisce entrambi gli approcci: conserva i dati riassuntivi nei cubi e i dati dettagliati nei database relazionali.
Strumenti MOLAP
Ecco i popolari strumenti MOLAP:
- Esbase – Strumenti da Oracle che ha un database multidimensionale.
- Server espresso – Ambiente basato sul Web su cui viene eseguito Oracle Banca dati.
- Yellowfin – Strumenti di analisi aziendale per la creazione di report e dashboard.
- Cancella Analytics – Clear Analytics è una soluzione aziendale basata su Excel.
- SAP Business Intelligence – Soluzioni di analisi aziendale da SAP.
