O que é MOLAP (OLAP Multidimensional) em Data Warehouse?
David Carter
⚡ Resumo Inteligente
MOLAP (OLAP Multidimensional) é uma abordagem OLAP clássica que armazena dados pré-computados e resumidos dentro de cubos multidimensionais, permitindo análises rápidas de segmentação e segmentação, agregação ágil e respostas consistentes a consultas em cargas de trabalho analíticas muito grandes.
O que é MOLAP?
OLAP multidimensional (MOLAP) É um OLAP clássico que facilita a análise de dados utilizando um cubo de dados multidimensional. Os dados são pré-computados, resumidos e armazenados em um sistema MOLAP (uma diferença importante em relação ao ROLAP). Utilizando um mecanismo MOLAP, o usuário pode explorar dados de visualização multidimensional com diferentes facetas.
A análise de dados multidimensionais também é possível se for utilizado um banco de dados relacional, mas essa abordagem exigiria a consulta de dados em múltiplas tabelas. Em contrapartida, o MOLAP possui todas as combinações possíveis de dados já armazenadas em um array multidimensional. O MOLAP pode acessar esses dados diretamente. Portanto, o MOLAP é mais rápido em comparação com o Processamento Analítico Online Relacional (ROLAP).
Por que usar MOLAP?
As organizações escolhem o MOLAP quando a velocidade de consulta, o tempo de resposta previsível e a facilidade de uso são mais importantes do que a escalabilidade bruta. Como os dados são pré-agregados, os analistas obtêm feedback instantâneo ao segmentar e analisar hierarquias como tempo, região e produto.
- Tempos de resposta consistentes, inferiores a um segundo, em todos os níveis de resumo.
- Armazenamento, indexação e cache otimizados para cargas de trabalho analíticas.
- Modelo de cubo intuitivo que reflete a forma como os usuários de negócios pensam sobre os dados.
- Suporte nativo para cálculos complexos e análise de séries temporais.
Como funciona o MOLAP
O MOLAP carrega dados de sistemas de origem, calcula agregações em todas as combinações de dimensões e armazena os resultados em uma estrutura multidimensional compacta. Quando um usuário emite uma consulta, o servidor MOLAP lê diretamente os valores pré-computados, ignorando as agregações.ping junções dispendiosas ou agregação em tempo de execução.
Essa etapa de pré-computação é o que confere ao MOLAP sua vantagem de velocidade. A contrapartida é um processo de construção do cubo mais longo e um custo de armazenamento maior quando as dimensões se tornam muito amplas ou muito esparsas.
MOLAP Archiarquitetura
MOLAP ArchiA estrutura inclui os seguintes componentes:
- Servidor de banco de dados
- Servidor MOLAP
- Ferramenta de front-end
Considerando o MOLAP acima Architextura:
- O usuário solicita relatórios através da interface.
- A camada de lógica de aplicação do MDDB recupera os dados armazenados no banco de dados.
- A camada lógica da aplicação encaminha o resultado para o cliente/usuário.
A arquitetura MOLAP lê principalmente os dados pré-compilados. A arquitetura MOLAP tem capacidades limitadas para criar agregações dinamicamente ou para calcular resultados que não foram pré-calculados e armazenados.
Por exemplo, um responsável pela contabilidade pode gerar um relatório mostrando a demonstração de resultados da empresa ou a demonstração de resultados de uma subsidiária específica. O MDDB recuperaria os valores de Lucros e Perdas pré-compilados e exibiria o resultado para o usuário.
Camadas de armazenamento em cubo
Os servidores MOLAP normalmente implementam dois níveis de representação de armazenamento: um para regiões densas do cubo e outro para regiões esparsas. Esse modelo duplo mantém as fatias consultadas com frequência em estruturas residentes na memória de alta velocidade, enquanto comprime as combinações raramente acessadas no disco.
Pontos-chave no MOLAP
- No MOLAP, as operações são chamadas de processamento.
- As ferramentas MOLAP processam informações com o mesmo tempo de resposta, independentemente do nível de sumarização.
- As ferramentas MOLAP eliminam as complexidades de projetar um banco de dados relacional para armazenar dados para análise.
- O servidor MOLAP implementa dois níveis de representação de armazenamento para gerenciar conjuntos de dados densos e esparsos.
- A utilização do armazenamento pode ser baixa se o conjunto de dados for escasso.
- Os dados são armazenados em uma matriz multidimensional e as dimensões são usadas para consultá-los.
Considerações de implementação no MOLAP
- Em MOLAP, é essencial considerar tanto as implicações de manutenção quanto as de armazenamento ao criar uma estratégia para a construção de cubos.
- Linguagens proprietárias são usadas para consultar o MOLAP. No entanto, elas envolvem amplo suporte a cliques e arrastar, por exemplo, MDX. Microsoft.
- É difícil dimensionar devido ao número e tamanho dos cubos necessários quando as dimensões aumentam.
- As APIs devem permitir a sondagem dos cubos.
- As estruturas de dados devem suportar múltiplas áreas temáticas de análise de dados, nas quais os dados podem ser navegados e analisados. Quando a navegação muda, a estrutura de dados precisa ser reorganizada fisicamente.
- Para que um administrador de banco de dados possa construir e manter um banco de dados, ele precisa de habilidades e ferramentas diferentes.
Vantagens do MOLAP
Abaixo estão as vantagens do MOLAP:
- O MOLAP pode gerenciar, analisar e armazenar quantidades consideráveis de dados multidimensionais.
- Desempenho de consultas rápido graças ao armazenamento, indexação e cache otimizados.
- Tamanhos menores de dados em comparação com o banco de dados relacional.
- Cálculo automatizado de nível superior de dados agregados.
- Auxilia os usuários na análise de dados maiores e menos definidos.
- O MOLAP é mais fácil para o usuário, razão pela qual é um modelo adequado para usuários inexperientes.
- Os cubos MOLAP são construídos para recuperação rápida de dados e são ideais para operações de fatiamento e divisão em cubos.
- Todos os cálculos são pré-gerados quando o cubo é criado.
Desvantagens do MOLAP
A seguir estão as desvantagens do MOLAP:
- Um dos principais pontos fracos do MOLAP é que ele é menos escalável que o ROLAP, pois lida apenas com uma quantidade limitada de dados.
- O MOLAP também introduz redundância de dados, pois consome muitos recursos.
- As soluções MOLAP podem ser demoradas, especialmente em grandes volumes de dados.
- Os produtos MOLAP podem enfrentar problemas ao atualizar e consultar modelos quando as dimensões são superiores a dez.
- MOLAP não é capaz de conter dados detalhados.
- A utilização do armazenamento pode ser baixa se o conjunto de dados estiver altamente disperso.
- Ele só consegue lidar com uma quantidade limitada de dados, portanto é impossível incluir uma quantidade muito grande de dados no próprio cubo.
MOLAP vs ROLAP vs HOLAP
A escolha do modelo OLAP adequado depende do volume de dados, dos padrões de consulta e da frequência de atualização. A comparação abaixo destaca as diferenças entre MOLAP, ROLAP e HOLAP.
- MOLAP: Armazena cubos pré-computados; consultas mais rápidas; escalabilidade e número de dimensões limitados.
- ROLAP: Operatestes diretamente em tabelas relacionais; escalabilidade para dados massivos; consultas podem ser mais lentas.
- HOLAP: Combina ambos; mantém os dados resumidos em cubos e os dados detalhados em armazenamentos relacionais.
Ferramentas MOLAP
Aqui estão as ferramentas MOLAP populares:
- Essebase – Ferramentas de Oracle que possui um banco de dados multidimensional.
- Servidor Expresso – Ambiente baseado na Web que roda em Oracle base de dados.
- Albacora – Ferramentas de análise de negócios para criação de relatórios e painéis de controle.
- Análise clara – Clear Analytics é uma solução de negócios baseada em Excel.
- SAP Business Intelligence – Soluções de análise de negócios da SAP.
