Vad är MOLAP (Multidimensional OLAP) i Data Warehouse?

By: David Carter David Carter
Hours Uppdaterad

⚡ Smart sammanfattning

MOLAP (Multidimensional OLAP) är en klassisk OLAP-metod som lagrar förberäknad, sammanfattad data inuti flerdimensionella kuber, vilket möjliggör snabb slice-and-dice-analys, snabb aggregering och konsekventa frågesvar över mycket stora analytiska arbetsbelastningar.

  • 🧊 Kubförvaring: MOLAP lagrar föraggregerade fakta inuti täta flerdimensionella arrayer för omedelbar hämtning.
  • 📊 Frågehastighet: Förberäknade kuber ger nästan konstanta svarstider oavsett summeringsdjup.
  • ⚡ Architecture: En databasserver, MOLAP-server och ett frontend-verktyg arbetar tillsammans för att hantera kubdata.
  • ✅ Bästa passform: MOLAP passar oerfarna användare som behöver snabba arbetsflöden för slicing, dicing och aggregering.
  • 🧪 Avvägningar: MOLAP skalar mindre än ROLAP och kämpar med bortom tio dimensioner eller med glesa datamängder.
Läs mer

Vad är MOLAP

Vad är MOLAP?

Flerdimensionell OLAP (MOLAP) är en klassisk OLAP som underlättar dataanalys med hjälp av en flerdimensionell datakub. Data förberäknas, sammanfattas på nytt och lagras i ett MOLAP-system (en stor skillnad från ROLAP). Med hjälp av en MOLAP-motor kan en användare utforska flerdimensionell datavy med olika fasetter.

Flerdimensionell dataanalys är också möjlig om en relationsdatabas används, men den metoden skulle kräva att man frågar data från flera tabeller. MOLAP har däremot alla möjliga datakombinationer redan lagrade i en flerdimensionell array. MOLAP kan komma åt dessa data direkt. Därför är MOLAP snabbare jämfört med Relational Online Analytical Processing (ROLAP).

Varför använda MOLAP?

Organisationer väljer MOLAP när frågehastighet, förutsägbar svarstid och användarvänlighet är viktigare än rå skalbarhet. Eftersom data är föraggregerad får analytiker omedelbar feedback medan de segmenterar och dicerar över hierarkier som tid, region och produkt.

  • Konsekventa svarstider på under en sekund över sammanfattningsnivåer.
  • Optimerad lagring, indexering och cachning för analytiska arbetsbelastningar.
  • Intuitiv kubmodell som speglar hur affärsanvändare tänker kring data.
  • Inbyggt stöd för komplexa beräkningar och tidsserieanalys.

Hur MOLAP fungerar

MOLAP laddar data från källsystem, beräknar aggregeringar över varje dimensionskombination och lagrar resultaten i en kompakt flerdimensionell struktur. När en användare ställer en fråga läser MOLAP-servern förberäknade värden direkt, hoppar överping kostsamma kopplingar eller runtime-aggregering.

Det är detta förberäkningssteg som ger MOLAP dess hastighetsfördel. Avvägningen är en längre kubbyggprocess och högre lagringskostnad när dimensionerna blir mycket breda eller mycket glesa.

MOLAP Architecture

MOLAP ArchiTecture innehåller följande komponenter:

  • Databasserver
  • MOLAP-server
  • Front-end verktyg
MOLAP Architecture
MOLAP Architecture

Med tanke på ovanstående MOLAP Architecture:

  1. Användaren begär rapporter via gränssnittet.
  2. Applikationslogikskiktet i MDDB hämtar lagrade data från databasen.
  3. Applikationslogikskiktet vidarebefordrar resultatet till klienten/användaren.

MOLAP-arkitekturen läser huvudsakligen den förkompilerade datan. MOLAP-arkitekturen har begränsade möjligheter att dynamiskt skapa aggregationer eller att beräkna resultat som inte har förberäknats och lagrats.

Till exempel kan en redovisningschef skapa en rapport som visar företagets resultaträkning eller resultaträkningen för ett specifikt dotterbolag. MDDB-filen skulle hämta förkompilerade resultatsiffror och visa resultatet för användaren.

Kublagringslager

MOLAP-servrar implementerar vanligtvis två nivåer av lagringsrepresentation, en för täta regioner i kuben och en annan för glesa regioner. Denna dubbla modell behåller ofta efterfrågade skivor i snabba minnesresidenta strukturer samtidigt som de komprimerar sällan berörda kombinationer på disken.

Nyckelpunkter i MOLAP

  • I MOLAP kallas operationer bearbetning.
  • MOLAP-verktyg bearbetar information med samma svarstid oavsett sammanfattningsnivå.
  • MOLAP-verktyg eliminerar komplexiteten i att designa en relationsdatabas för att lagra data för analys.
  • MOLAP-servern implementerar två nivåer av lagringsrepresentation för att hantera täta och glesa datamängder.
  • Lagringsutnyttjandet kan vara lågt om datamängden är sparsam.
  • Fakta lagras i en flerdimensionell array och dimensioner används för att fråga efter dem.

RELATERADE ARTIKLAR

Implementeringsöverväganden i MOLAP

  • I MOLAP är det viktigt att beakta både underhålls- och lagringskonsekvenser när man skapar en strategi för att bygga kuber.
  • Proprietära språk används för att fråga MOLAP. De har dock omfattande stöd för klick och dra, till exempel MDX av Microsoft.
  • Det är svårt att skala på grund av antalet och storleken på kuber som krävs när dimensionerna ökar.
  • API:er bör möjliggöra avsökning av kuberna.
  • Datastrukturer måste stödja flera ämnesområden för dataanalys där data kan navigeras och analyseras. När navigeringen ändras måste datastrukturen omorganiseras fysiskt.
  • Databasadministratören behöver en annan uppsättning färdigheter och verktyg för att bygga och underhålla databasen.

MOLAP Fördelar

Nedan är fördelarna med MOLAP:

  • MOLAP kan hantera, analysera och lagra avsevärda mängder multidimensionell data.
  • Snabb frågeprestanda tack vare optimerad lagring, indexering och cachning.
  • Mindre datastorlekar jämfört med relationsdatabasen.
  • Automatisk beräkning av högre nivå av aggregatdata.
  • Hjälper användare att analysera större, mindre definierade data.
  • MOLAP är enklare för användaren, vilket är anledningen till att det är en lämplig modell för oerfarna användare.
  • MOLAP-kuber är byggda för snabb datahämtning och är optimala för skivnings- och tärningsoperationer.
  • Alla beräkningar är förgenererade när kuben skapas.

Nackdelar med MOLAP

Följande är nackdelarna med MOLAP:

  • En stor svaghet med MOLAP är att den är mindre skalbar än ROLAP eftersom den bara hanterar en begränsad mängd data.
  • MOLAP introducerar också dataredundans eftersom det är resurskrävande.
  • MOLAP-lösningar kan vara långdragna, särskilt vid stora datavolymer.
  • MOLAP-produkter kan stöta på problem vid uppdatering och sökning av modeller när dimensionerna är fler än tio.
  • MOLAP kan inte innehålla detaljerade data.
  • Lagringsutnyttjandet kan vara lågt om datamängden är mycket spridd.
  • Den kan bara hantera en begränsad mängd data, därför är det omöjligt att inkludera en mycket stor mängd data i själva kuben.

MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

Att välja rätt OLAP-modell beror på datavolym, frågemönster och uppdateringsfrekvens. Jämförelsen nedan visar hur MOLAP skiljer sig från ROLAP och HOLAP.

  • MOLAP: Lagrar förberäknade kuber; snabbaste frågor; begränsad skalbarhet och dimensionsantal.
  • ROLAP: Operatester direkt på relationstabeller; skalar till massiva datamängder; frågor kan vara långsammare.
  • HEJ: Kombinerar båda; lagrar sammanfattningsdata i kuber och detaljerad data i relationslager.

MOLAP-verktyg

Här är de populära MOLAP-verktygen:

  • Essbase – Verktyg från Oracle som har en flerdimensionell databas.
  • Expressserver – Webbaserad miljö som körs på Oracle databas.
  • Yellowfin – Verktyg för affärsanalys för att skapa rapporter och dashboards.
  • Rensa Analytics – Clear analytics är en Excel-baserad affärslösning.

Vanliga frågor

MOLAP står för Multidimensional Online Analytical Processing. Det är en klassisk OLAP-metod som lagrar förberäknad, sammanfattad data i flerdimensionella kuber för snabb slice-and-dice-analys.

MOLAP lagrar föraggregerad data i flerdimensionella kuber, medan ROLAP frågar relationstabeller vid körning. MOLAP är snabbare för fördefinierad analys, medan ROLAP skalar bättre och hanterar detaljerad transaktionsdata mer flexibelt.

Välj MOLAP när frågehastighet och förutsägbar svarstid är avgörande och datavolymen får plats i kuber. Välj HOLAP när du behöver sammanfattningshastighet plus åtkomst till detaljerade relationsposter.

Populära MOLAP-verktyg inkluderar Oracle Essbase, Oracle Express Server, Yellowfin, Clear Analytics och SAP Business Intelligence. Dessa plattformar stöder kubbyggande, MDX-frågor och interaktiva delnings- och dice-dashboards för analytiker.

AI-förstärkta OLAP-lager lägger till automatiserad avvikelsedetektering, frågor på naturligt språk och prediktiva prognoser ovanpå MOLAP-kuber, så att analytiker kan ställa frågor på vanligt språk och avslöja trender utan att skriva MDX-uttryck.

Ja. Moderna MOLAP-plattformar exponerar kubdata för maskininlärningsmodeller via API:er, vilket möjliggör kluster, klassificering och tidsserieprognoser direkt på föraggregerade dimensioner för att accelerera AI-drivna business intelligence-arbetsflöden.

Sammanfatta detta inlägg med: