Wat is MOLAP (Multidimensional OLAP) in Data Warehouse?

Wat is MOLAP?

Multidimensionale OLAP (MOLAP) MOLAP is een klassieke OLAP-engine die data-analyse mogelijk maakt door gebruik te maken van een multidimensionale datakubus. Data wordt vooraf berekend, opnieuw samengevat en opgeslagen in een MOLAP-systeem (een belangrijk verschil met ROLAP). Met behulp van een MOLAP-engine kan een gebruiker multidimensionale data met verschillende facetten verkennen.

Multidimensionale data-analyse is ook mogelijk met een relationele database, maar die aanpak vereist het opvragen van gegevens uit meerdere tabellen. MOLAP daarentegen heeft alle mogelijke combinaties van gegevens al opgeslagen in een multidimensionale array. MOLAP heeft direct toegang tot deze gegevens. Daarom is MOLAP sneller dan Relational Online Analytical Processing (ROLAP).

Waarom MOLAP gebruiken?

Organisaties kiezen voor MOLAP wanneer querysnelheid, voorspelbare responstijd en gebruiksgemak belangrijker zijn dan pure schaalbaarheid. Omdat de gegevens vooraf zijn geaggregeerd, krijgen analisten direct feedback terwijl ze de gegevens filteren en analyseren op basis van hiërarchieën zoals tijd, regio en product.

• Consistente reactietijden van minder dan een seconde op alle samenvattingsniveaus.
• Geoptimaliseerde opslag, indexering en caching voor analytische workloads.
• Een intuïtief kubusmodel dat de manier weerspiegelt waarop zakelijke gebruikers over data denken.
• Native ondersteuning voor complexe berekeningen en tijdreeksanalyse.

Hoe werkt MOLAP?

MOLAP laadt gegevens uit bronsystemen, berekent aggregaties over elke dimensiecombinatie en slaat de resultaten op in een compacte multidimensionale structuur. Wanneer een gebruiker een query uitvoert, leest de MOLAP-server direct vooraf berekende waarden en slaat deze over.ping kostbare joins of runtime-aggregatie.

Deze voorbereidende rekenstap is wat MOLAP zijn snelheidsvoordeel geeft. De keerzijde is een langer proces voor het bouwen van de kubus en hogere opslagkosten wanneer de dimensies erg breed of erg dunbevolkt worden.

MOLAP Architectuur

MOLAP ArchiDe tecture omvat de volgende componenten:

• Database server
• MOLAP-server
• Front-end tool

Gezien de bovenstaande MOLAP Archistructuur:

1. De gebruiker vraagt ​​rapporten aan via de interface.
2. De applicatielogica-laag van de MDDB haalt de opgeslagen gegevens uit de database op.
3. De applicatielogicalaag stuurt het resultaat door naar de client/gebruiker.

MOLAP-architectuur leest voornamelijk de vooraf gecompileerde gegevens. MOLAP-architectuur heeft beperkte mogelijkheden om dynamisch aggregaties te maken of om resultaten te berekenen die niet vooraf zijn berekend en opgeslagen.

Een hoofd van de financiële afdeling kan bijvoorbeeld een rapport genereren met de winst- en verliesrekening van het bedrijf of de winst- en verliesrekening van een specifieke dochteronderneming. De MDDB haalt dan vooraf samengestelde winst- en verliescijfers op en toont het resultaat aan de gebruiker.

Kubusopslaglagen

MOLAP-servers implementeren doorgaans twee niveaus van opslagrepresentatie: één voor dichtbevolkte gebieden van de kubus en één voor dunbevolkte gebieden. Dit duale model bewaart veelvuldig opgevraagde segmenten in snelle, in het geheugen aanwezige structuren, terwijl zelden gebruikte combinaties op schijf worden gecomprimeerd.

Kernpunten in MOLAP

• In MOLAP worden bewerkingen verwerking genoemd.
• MOLAP-tools verwerken informatie met dezelfde responstijd, ongeacht het niveau van samenvatting.
• MOLAP-tools vereenvoudigen het ontwerpen van een relationele database voor het opslaan van analysedata.
• De MOLAP-server implementeert twee niveaus van opslagrepresentatie om dichte en schaarse datasets te beheren.
• Het opslaggebruik kan laag zijn als de dataset schaars is.
• Feiten worden opgeslagen in een multidimensionale array en dimensies worden gebruikt om deze op te vragen.

Implementatieoverwegingen in MOLAP

• Bij MOLAP is het essentieel om zowel de onderhouds- als de opslagimplicaties in overweging te nemen bij het ontwikkelen van een strategie voor het bouwen van kubussen.
• Voor het opvragen van gegevens in MOLAP worden eigen programmeertalen gebruikt. Deze vereisen echter uitgebreide ondersteuning voor slepen en neerzetten, bijvoorbeeld MDX. Microsoft.
• Het is lastig om te schalen vanwege het aantal en de grootte van de kubussen die nodig zijn wanneer de afmetingen toenemen.
• De API's moeten mogelijkheden bieden om de kubussen te onderzoeken.
• Datastructuren moeten meerdere vakgebieden van data-analyse ondersteunen, waarbinnen data kan worden doorzocht en geanalyseerd. Wanneer de navigatie verandert, moet de datastructuur fysiek opnieuw worden georganiseerd.
• Voor het bouwen en onderhouden van een database heeft de databasebeheerder andere vaardigheden en hulpmiddelen nodig.

MOLAP-voordelen

Hieronder staan ​​de voordelen van MOLAP:

• MOLAP kan aanzienlijke hoeveelheden multidimensionale gegevens beheren, analyseren en opslaan.
• Snelle queryprestaties dankzij geoptimaliseerde opslag, indexering en caching.
• Kleinere gegevensgroottes in vergelijking met de relationele database.
• Geautomatiseerde berekening van een hoger niveau van geaggregeerde gegevens.
• Helpt gebruikers bij het analyseren van grotere, minder gedefinieerde datasets.
• MOLAP is gebruiksvriendelijker, waardoor het een geschikt model is voor onervaren gebruikers.
• MOLAP-kubussen zijn ontworpen voor het snel ophalen van gegevens en zijn optimaal voor 'slicing and dicing'-bewerkingen.
• Alle berekeningen worden vooraf gegenereerd wanneer de kubus wordt gemaakt.

Nadelen van MOLAP

Hieronder volgen de nadelen van MOLAP:

• Een groot zwak punt van MOLAP is dat het minder schaalbaar is dan ROLAP, omdat het slechts een beperkte hoeveelheid gegevens verwerkt.
• MOLAP introduceert ook gegevensredundantie, omdat het veel systeembronnen vereist.
• MOLAP-oplossingen kunnen tijdrovend zijn, met name bij grote hoeveelheden data.
• MOLAP-producten kunnen problemen ondervinden bij het bijwerken en opvragen van modellen wanneer dimensies meer dan tien zijn.
• MOLAP kan geen gedetailleerde gegevens bevatten.
• Het opslaggebruik kan laag zijn als de dataset zeer verspreid is.
• Het kan slechts een beperkte hoeveelheid gegevens verwerken, waardoor het onmogelijk is om een ​​zeer grote hoeveelheid gegevens in de kubus zelf op te nemen.

MOLAP versus ROLAP versus HOLAP

De keuze voor het juiste OLAP-model hangt af van het datavolume, de querypatronen en de vernieuwingsfrequentie. De onderstaande vergelijking laat zien hoe MOLAP verschilt van ROLAP en HOLAP.

• MOLAP: Slaat vooraf berekende kubussen op; snelste query's; beperkte schaalbaarheid en aantal dimensies.
• ROLAP: OperaTests rechtstreeks op relationele tabellen; schaalt naar enorme hoeveelheden data; query's kunnen trager zijn.
• HOLAP: Combineert beide; bewaart samenvattende gegevens in kubussen en gedetailleerde gegevens in relationele databases.

MOLAP-hulpmiddelen

Hier zijn de populaire MOLAP-tools:

• Esbase – Gereedschap vanaf Oracle dat een multidimensionale database heeft.

• Express-server – Webgebaseerde omgeving die draait op Oracle database.

• Yellowfin – Business analytics-tools voor het maken van rapporten en dashboards.

• Duidelijke analyse – Clear Analytics is een op Excel gebaseerde bedrijfsoplossing.

• SAP Business Intelligence – Business analytics-oplossingen van SAP.

Veelgestelde vragen