データ ウェアハウスの MOLAP (多次元 OLAP) とは何ですか?
デビッドカーター
⚡ スマートサマリー
MOLAP（多次元OLAP）は、事前に計算され集計されたデータを多次元キューブに格納する古典的なOLAP手法であり、高速なスライス＆ダイス分析、迅速な集計、および非常に大規模な分析ワークロード全体にわたる一貫したクエリ応答を可能にします。
MOLAPとは何ですか?
多次元 OLAP (MOLAP) MOLAPは、多次元データキューブを使用してデータ分析を容易にする古典的なOLAPです。データは事前に計算され、再集計されてMOLAPシステムに格納されます（ROLAPとの大きな違いです）。MOLAPエンジンを使用することで、ユーザーはさまざまな側面から多次元ビューデータを探索できます。
リレーショナルデータベースを使用すれば多次元データ分析も可能ですが、その場合は複数のテーブルからデータを照会する必要があります。一方、MOLAPでは、考えられるすべてのデータの組み合わせが多次元配列に格納されています。MOLAPはこのデータに直接アクセスできます。そのため、MOLAPはリレーショナルオンライン分析処理（ROLAP）よりも高速です。
MOLAPを使う理由とは？
組織がMOLAPを選択するのは、クエリ速度、予測可能な応答時間、使いやすさが、純粋な拡張性よりも重要な場合です。データが事前に集計されているため、アナリストは時間、地域、製品などの階層構造を横断してデータを分析する際に、即座にフィードバックを得ることができます。
- あらゆるサマリーレベルにおいて、一貫して1秒未満の応答時間を実現。
- 分析ワークロード向けに最適化されたストレージ、インデックス作成、およびキャッシュ。
- ビジネスユーザーがデータについて考える方法を反映した、直感的なキューブモデル。
- 複雑な計算と時系列分析をネイティブにサポート。
MOLAPの仕組み
MOLAPはソースシステムからデータをロードし、すべての次元の組み合わせにわたって集計を計算し、結果をコンパクトな多次元構造に格納します。ユーザーがクエリを発行すると、MOLAPサーバーは事前に計算された値を直接読み取り、スキップします。ping コストのかかる結合処理や実行時集計処理。
この事前計算ステップこそが、MOLAPの速度上の優位性をもたらす要因です。ただし、次元が非常に広くなったり、非常に疎になったりすると、キューブ構築プロセスが長くなり、ストレージコストが高くなります。
モラップ Archi構造
モラップ Architecture には次のコンポーネントが含まれます。
- データベースサーバ
- MOLAPサーバー
- フロントエンドツール
上記のMOLAPを考慮すると Archi構造:
- ユーザーはインターフェースを通じてレポートを要求する。
- MDDBのアプリケーションロジック層は、データベースから保存されたデータを取得します。
- アプリケーション ロジック層は結果をクライアント/ユーザーに転送します。
MOLAP アーキテクチャは、主に事前コンパイルされたデータを読み取ります。MOLAP アーキテクチャには、集計を動的に作成したり、事前に計算されて保存されていない結果を計算したりする機能が制限されています。
例えば、経理責任者は、企業全体の損益計算書、あるいは特定の子会社の損益計算書を表示するレポートを作成できます。MDDBは、事前にコンパイルされた損益計算書の数値を取得し、その結果をユーザーに表示します。
キューブストレージレイヤー
MOLAPサーバーは通常、キューブの密な領域用と疎な領域用の2段階のストレージ表現を実装しています。この二重モデルにより、頻繁にクエリされるスライスは高速なメモリ常駐構造体に保持され、めったにアクセスされない組み合わせはディスク上に圧縮されます。
MOLAPの重要なポイント
- MOLAP では、操作は処理と呼ばれます。
- MOLAPツールは、要約レベルに関係なく、同じ応答時間で情報を処理します。
- MOLAPツールは、分析用のデータを保存するためのリレーショナルデータベースの設計における複雑さを解消します。
- MOLAPサーバーは、密なデータセットと疎なデータセットを管理するために、2段階のストレージ表現を実装しています。
- データセットがまばらな場合、ストレージ使用率が低くなる可能性があります。
- 事実は多次元配列に格納され、次元を使用してそれらを照会します。
MOLAP での実装に関する考慮事項
- MOLAPにおいては、キューブ構築戦略を策定する際に、保守と保管の両方の影響を考慮することが不可欠です。
- MOLAP のクエリには独自の言語が使用されます。ただし、MDX のように、広範なクリック アンド ドラッグ サポートが含まれています。 Microsoft.
- 寸法が大きくなると必要な立方体の数とサイズが大きくなるため、スケール調整が難しい。
- APIはキューブを調査するための機能を提供するべきである。
- データ構造は、データのナビゲーションと分析が可能な複数のデータ分析分野をサポートする必要があります。ナビゲーションが変更されると、データ構造を物理的に再編成する必要があります。
- データベース管理者がデータベースを構築・維持するには、異なるスキルセットとツールが必要となる。
MOLAPの利点
MOLAP の利点は次のとおりです。
- MOLAP は、大量の多次元データを管理、分析、および保存できます。
- 最適化されたストレージ、インデックス作成、およびキャッシュにより、高速なクエリパフォーマンスを実現します。
- リレーショナル データベースと比較して、データのサイズが小さくなります。
- より高いレベルの集計データの自動計算。
- ユーザーが、より大規模で定義の曖昧なデータを分析するのに役立ちます。
- MOLAPはユーザーにとって扱いやすいため、経験の浅いユーザーに適したモデルである。
- MOLAP キューブは高速なデータ取得用に構築されており、スライスおよびダイシング操作に最適です。
- すべての計算はキューブの作成時に事前に生成されます。
MOLAPのデメリット
MOLAP の欠点は次のとおりです。
- MOLAP の大きな弱点の XNUMX つは、限られた量のデータしか処理できないため、ROLAP よりもスケーラビリティが低いことです。
- MOLAPはリソースを大量に消費するため、データ冗長性も生じさせる。
- MOLAPによる解法は、特にデータ量が多い場合、時間がかかることがあります。
- MOLAP 製品では、ディメンションが XNUMX を超える場合、モデルの更新およびクエリ中に問題が発生する可能性があります。
- MOLAP には詳細なデータを含めることはできません。
- データセットが非常に分散している場合、ストレージ使用率が低くなる可能性があります。
- 処理できるデータ量には限りがあるため、キューブ自体に非常に大量のデータを含めることは不可能です。
MOLAP vs ROLAP vs HOLAP
適切なOLAPモデルの選択は、データ量、クエリパターン、および更新頻度によって異なります。以下の比較表は、MOLAPがROLAPおよびHOLAPとどのように異なるかを示しています。
- MOLAP: 事前に計算されたキューブを保存します。クエリは最速ですが、拡張性と次元数に制限があります。
- ロラップ： Operaリレーショナルテーブルを直接テストします。大規模なデータにも対応できますが、クエリの実行速度が遅くなる場合があります。
- ホラップ： 両方を組み合わせ、概要データはキューブに、詳細データはリレーショナルストアに保持します。
MOLAP ツール
人気のある MOLAP ツールは次のとおりです。
- エスベース – からのツール Oracle 多次元データベースを持っています。
- エクスプレスサーバー – 上で実行される Web ベースの環境 Oracle データベース。
- イエローフィン – レポートやダッシュボードを作成するためのビジネス分析ツール。
- 明確な分析 – Clear Analytics は Excel ベースのビジネス ソリューションです。
- SAP ビジネス·インテリジェンス – ビジネス分析ソリューション SAP.
