데이터 웨어하우스의 MOLAP(다차원 OLAP)이란 무엇입니까?
편집 팀
⚡ 스마트 요약
MOLAP(다차원 OLAP)은 미리 계산되고 요약된 데이터를 다차원 큐브 내에 저장하는 고전적인 OLAP 접근 방식으로, 매우 큰 분석 작업 부하 전반에 걸쳐 빠른 데이터 분할 분석, 신속한 집계 및 일관된 쿼리 응답을 가능하게 합니다.
MOLAP이란 무엇입니까?
다차원 OLAP(MOLAP) MOLAP은 다차원 데이터 큐브를 사용하여 데이터 분석을 용이하게 하는 고전적인 OLAP입니다. 데이터는 사전 계산, 요약되어 MOLAP 시스템에 저장됩니다(ROLAP과의 주요 차이점). MOLAP 엔진을 사용하면 사용자는 다양한 측면에서 다차원 뷰 데이터를 탐색할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스를 사용하는 경우에도 다차원 데이터 분석이 가능하지만, 이 방식은 여러 테이블에서 데이터를 조회해야 합니다. 반면, MOLAP는 모든 가능한 데이터 조합이 이미 다차원 배열에 저장되어 있으므로 이 데이터에 직접 접근할 수 있습니다. 따라서 MOLAP는 ROLAP(관계형 온라인 분석 처리)보다 속도가 빠릅니다.
MOLAP을 사용하는 이유는 무엇일까요?
조직은 확장성보다 쿼리 속도, 예측 가능한 응답 시간 및 사용 편의성이 더 중요할 때 MOLAP을 선택합니다. 데이터가 사전 집계되어 있기 때문에 분석가는 시간, 지역 및 제품과 같은 계층 구조를 기반으로 데이터를 분석할 때 즉각적인 피드백을 얻을 수 있습니다.
- 요약 수준 전반에 걸쳐 일관되고 1초 미만의 응답 시간을 제공합니다.
- 분석 워크로드에 최적화된 스토리지, 인덱싱 및 캐싱 기능을 제공합니다.
- 비즈니스 사용자가 데이터를 생각하는 방식을 반영하는 직관적인 큐브 모델입니다.
- 복잡한 계산 및 시계열 분석을 기본적으로 지원합니다.
MOLAP 작동 방식
MOLAP은 소스 시스템에서 데이터를 로드하고, 모든 차원 조합에 걸쳐 집계를 계산한 후, 결과를 간결한 다차원 구조로 저장합니다. 사용자가 쿼리를 실행하면 MOLAP 서버는 미리 계산된 값을 직접 읽고, 일부 차원 조합은 건너뜁니다.ping 비용이 많이 드는 조인 또는 런타임 집계.
이 사전 계산 단계가 MOLAP의 속도 우위를 제공하는 핵심입니다. 하지만 그 대가로 차원이 매우 넓거나 매우 희소해질 경우 큐브 구축 시간이 길어지고 저장 비용이 증가합니다.
몰랍 Archi강의
몰랍 Archi구조는 다음과 같은 구성요소를 포함합니다.
- 데이터베이스 서버
- MOLAP 서버
- 프런트엔드 도구
위의 MOLAP를 고려하면 Archi강의:
- 사용자는 인터페이스를 통해 보고서를 요청합니다.
- MDDB의 애플리케이션 로직 계층은 데이터베이스에 저장된 데이터를 검색합니다.
- 애플리케이션 로직 계층은 결과를 클라이언트/사용자에게 전달합니다.
MOLAP 아키텍처는 주로 미리 컴파일된 데이터를 읽습니다. MOLAP 아키텍처는 동적으로 집계를 생성하거나 미리 계산되어 저장되지 않은 결과를 계산하는 기능이 제한적입니다.
예를 들어, 회계 책임자는 회사 전체 손익계산서 또는 특정 자회사의 손익계산서를 보여주는 보고서를 실행할 수 있습니다. MDDB는 미리 컴파일된 손익계산서 수치를 검색하여 사용자에게 결과를 표시합니다.
큐브 스토리지 레이어
MOLAP 서버는 일반적으로 큐브의 밀집 영역용과 희소 영역용으로 두 가지 수준의 저장 표현 방식을 구현합니다. 이러한 이중 모델은 자주 쿼리되는 슬라이스를 빠른 메모리 상주 구조에 유지하고, 거의 사용되지 않는 조합은 디스크에 압축하여 저장합니다.
MOLAP의 핵심 포인트
- MOLAP에서는 작업을 처리라고 합니다.
- MOLAP 도구는 요약 수준에 관계없이 동일한 응답 시간으로 정보를 처리합니다.
- MOLAP 도구는 분석을 위한 데이터 저장을 위한 관계형 데이터베이스 설계의 복잡성을 제거해 줍니다.
- MOLAP 서버는 밀집 데이터 세트와 희소 데이터 세트를 관리하기 위해 두 가지 수준의 저장 표현 방식을 구현합니다.
- 데이터 세트가 희소한 경우 스토리지 활용도가 낮을 수 있습니다.
- 사실 정보는 다차원 배열에 저장되며, 차원을 사용하여 해당 정보를 조회합니다.
MOLAP의 구현 고려 사항
- MOLAP에서는 큐브 구축 전략을 수립할 때 유지 관리 및 저장 관련 사항을 모두 고려하는 것이 필수적입니다.
- MOLAP 쿼리에는 독자적인 언어가 사용됩니다. 하지만 이러한 언어는 MDX와 같이 클릭 앤 드래그 기능을 광범위하게 지원합니다. Microsoft.
- 크기가 커질수록 필요한 큐브의 개수와 크기가 늘어나기 때문에 확장이 어렵습니다.
- API는 큐브를 탐색할 수 있는 기능을 제공해야 합니다.
- 데이터 구조는 데이터 분석의 여러 주제 영역을 지원해야 하며, 이를 통해 데이터를 탐색하고 분석할 수 있어야 합니다. 탐색 방식이 변경될 경우, 데이터 구조 또한 물리적으로 재구성되어야 합니다.
- 데이터베이스 관리자는 데이터베이스를 구축하고 유지 관리하기 위해 다른 기술 세트와 도구가 필요합니다.
MOLAP의 장점
MOLAP의 장점은 다음과 같습니다.
- MOLAP은 상당한 양의 다차원 데이터를 관리, 분석 및 저장할 수 있습니다.
- 최적화된 스토리지, 인덱싱 및 캐싱으로 인해 빠른 쿼리 성능을 제공합니다.
- 관계형 데이터베이스에 비해 데이터 크기가 더 작습니다.
- 더 높은 수준의 집계 데이터를 자동으로 계산합니다.
- 사용자가 방대하고 불분명한 데이터를 분석하는 데 도움을 줍니다.
- MOLAP은 사용자가 사용하기 쉽기 때문에 경험이 부족한 사용자에게 적합한 모델입니다.
- MOLAP 큐브는 빠른 데이터 검색을 위해 만들어졌으며 슬라이싱 및 다이싱 작업에 최적화되어 있습니다.
- 모든 계산은 큐브가 생성될 때 미리 생성됩니다.
MOLAP의 단점
MOLAP의 단점은 다음과 같습니다.
- MOLAP의 주요 약점 중 하나는 제한된 양의 데이터만 처리하므로 ROLAP보다 확장성이 떨어진다는 것입니다.
- MOLAP은 리소스 집약적인 처리 방식이기 때문에 데이터 중복을 발생시키기도 합니다.
- MOLAP 솔루션은 특히 대용량 데이터의 경우 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
- MOLAP 제품은 차원이 XNUMX개를 초과하는 경우 모델을 업데이트하고 쿼리하는 동안 문제에 직면할 수 있습니다.
- MOLAP은 자세한 데이터를 포함할 수 없습니다.
- 데이터 세트가 많이 분산되어 있으면 스토리지 활용도가 낮아질 수 있습니다.
- 처리할 수 있는 데이터 양이 제한적이기 때문에 큐브 자체에 매우 많은 양의 데이터를 포함하는 것은 불가능합니다.
몰라프 vs 롤랍 vs 홀랍
적절한 OLAP 모델을 선택하는 것은 데이터 양, 쿼리 패턴 및 새로 고침 주기에 따라 달라집니다. 아래 비교는 MOLAP가 ROLAP 및 HOLAP와 어떻게 다른지 보여줍니다.
- 몰라프: 미리 계산된 큐브를 저장하며, 쿼리 속도는 가장 빠르지만 확장성과 차원 개수가 제한적입니다.
- 롤랩: Opera관계형 테이블에서 직접 테스트하며, 대규모 데이터 처리에 적합하지만 쿼리 속도가 느릴 수 있습니다.
- 홀랍: 두 가지 방식을 결합합니다. 요약 데이터는 큐브에, 상세 데이터는 관계형 저장소에 저장합니다.
MOLAP 도구
인기 있는 MOLAP 도구는 다음과 같습니다.
- 에스베이스 – 도구 Oracle 다차원 데이터베이스를 가지고 있는 것입니다.
- 익스프레스 서버 – 다음에서 실행되는 웹 기반 환경 Oracle 데이터 베이스.
- 황 다랑어 – 보고서 및 대시보드 생성을 위한 비즈니스 분석 도구.
- 명확한 분석 – Clear Analytics는 Excel 기반의 비즈니스 솔루션입니다.
- SAP 비즈니스 인텔리전스 – 비즈니스 분석 솔루션 제공 SAP.
