Veri Ambarında MOLAP (Çok Boyutlu OLAP) Nedir?
David Carter
⚡ Akıllı Özet
MOLAP (Çok Boyutlu OLAP), önceden hesaplanmış, özetlenmiş verileri çok boyutlu küpler içinde depolayan klasik bir OLAP yaklaşımıdır; bu da çok büyük analitik iş yüklerinde hızlı dilimleme ve bölme analizi, hızlı toplama ve tutarlı sorgu yanıtı sağlar.
MOLAP nedir?
Çok boyutlu OLAP (MOLAP) MOLAP, çok boyutlu bir veri küpü kullanarak veri analizini kolaylaştıran klasik bir OLAP'tır. Veriler önceden hesaplanır, yeniden özetlenir ve bir MOLAP sisteminde saklanır (ROLAP'tan önemli bir fark). Bir MOLAP motoru kullanarak, kullanıcı farklı yönlerle çok boyutlu görünüm verilerini keşfedebilir.
İlişkisel bir veritabanı kullanıldığında çok boyutlu veri analizi de mümkündür, ancak bu yaklaşım birden fazla tablodan veri sorgulamayı gerektirir. Aksine, MOLAP, tüm olası veri kombinasyonlarını çok boyutlu bir dizide zaten depolamıştır. MOLAP bu verilere doğrudan erişebilir. Bu nedenle, MOLAP, İlişkisel Çevrimiçi Analitik İşleme (ROLAP) ile karşılaştırıldığında daha hızlıdır.
MOLAP neden kullanılır?
Kuruluşlar, sorgu hızı, öngörülebilir yanıt süresi ve kullanım kolaylığı ham ölçeklenebilirlikten daha önemli olduğunda MOLAP'ı tercih eder. Veriler önceden toplandığı için analistler, zaman, bölge ve ürün gibi hiyerarşilerde verileri dilimleyip parçalarken anında geri bildirim alırlar.
- Özet düzeylerinde tutarlı, saniye altı yanıt süreleri.
- Analitik iş yükleri için optimize edilmiş depolama, indeksleme ve önbellekleme.
- İş kullanıcılarının veriler hakkında nasıl düşündüğünü yansıtan sezgisel küp modeli.
- Karmaşık hesaplamalar ve zaman serisi analizleri için yerleşik destek.
MOLAP Nasıl Çalışır?
MOLAP, kaynak sistemlerden veri yükler, her boyut kombinasyonunda toplama işlemleri hesaplar ve sonuçları kompakt çok boyutlu bir yapıda saklar. Kullanıcı bir sorgu gönderdiğinde, MOLAP sunucusu önceden hesaplanmış değerleri doğrudan okur ve atlar.ping maliyetli birleştirmeler veya çalışma zamanı toplama işlemleri.
Bu ön hesaplama adımı, MOLAP'a hız avantajı sağlayan şeydir. Dezavantajı ise, boyutlar çok geniş veya çok seyrek olduğunda daha uzun bir küp oluşturma süreci ve daha yüksek depolama maliyetidir.
MOLAP Archidoku
MOLAP Archidoku aşağıdaki bileşenleri içerir:
- Veritabanı sunucusu
- MOLAP Sunucusu
- Ön uç aracı
Yukarıdaki MOLAP'ı dikkate alarak Archidoku:
- Kullanıcı, arayüz üzerinden rapor talebinde bulunur.
- MDDB'nin uygulama mantığı katmanı, veritabanında depolanan verileri alır.
- Uygulama mantığı katmanı sonucu istemciye/kullanıcıya iletir.
MOLAP mimarisi esas olarak önceden derlenmiş verileri okur. MOLAP mimarisinin dinamik olarak toplamalar oluşturma veya önceden hesaplanmamış ve depolanmamış sonuçları hesaplama yetenekleri sınırlıdır.
Örneğin, bir muhasebe yöneticisi, kurumsal kar/zarar hesabını veya belirli bir iştirakin kar/zarar hesabını gösteren bir rapor çalıştırabilir. MDDB, önceden derlenmiş kar/zarar rakamlarını alacak ve bu sonucu kullanıcıya gösterecektir.
Küp Depolama Katmanları
MOLAP sunucuları tipik olarak iki seviyeli depolama gösterimi uygular: biri küpün yoğun bölgeleri için, diğeri seyrek bölgeleri için. Bu ikili model, sık sorgulanan dilimleri hızlı bellek tabanlı yapılarda tutarken, nadiren erişilen kombinasyonları diskte sıkıştırır.
MOLAP'ta Önemli Noktalar
- MOLAP'ta işlemlere işleme denir.
- MOLAP araçları, özetleme seviyesinden bağımsız olarak aynı yanıt süresiyle bilgileri işler.
- MOLAP araçları, analiz için veri depolayacak ilişkisel bir veritabanı tasarlamanın karmaşıklığını ortadan kaldırır.
- MOLAP sunucusu, yoğun ve seyrek veri kümelerini yönetmek için iki seviyeli depolama gösterimi uygular.
- Veri kümesi seyrekse depolama kullanımı düşük olabilir.
- Gerçekler çok boyutlu bir dizide saklanır ve boyutlar bu gerçekleri sorgulamak için kullanılır.
MOLAP'ta Uygulama Hususları
- MOLAP'ta küpler oluşturma stratejisi geliştirilirken hem bakım hem de depolama hususlarını dikkate almak çok önemlidir.
- MOLAP sorgulamaları için özel diller kullanılır. Ancak bunlar, örneğin MDX gibi, kapsamlı tıklama ve sürükleme desteği gerektirir. Microsoft.
- Boyutlar arttıkça gereken küplerin sayısı ve boyutu nedeniyle ölçeklendirme zorlaşır.
- API'ler küpleri inceleme olanağı sağlamalıdır.
- Veri yapıları, verilerin gezinilebileceği ve analiz edilebileceği birden fazla veri analizi alanını desteklemelidir. Gezinme değiştiğinde, veri yapısının fiziksel olarak yeniden düzenlenmesi gerekir.
- Veritabanı yöneticisinin veritabanını oluşturması ve sürdürmesi için farklı beceri setine ve araçlara ihtiyaç duyulmaktadır.
MOLAP'ın Avantajları
MOLAP'ın avantajları aşağıdadır:
- MOLAP önemli miktarda çok boyutlu veriyi yönetebilir, analiz edebilir ve saklayabilir.
- Optimize edilmiş depolama, indeksleme ve önbellekleme sayesinde hızlı sorgu performansı.
- İlişkisel veritabanına kıyasla daha küçük veri boyutları.
- Daha yüksek seviyedeki toplu verilerin otomatik olarak hesaplanması.
- Kullanıcıların daha büyük ve daha az tanımlanmış verileri analiz etmelerine yardımcı olur.
- MOLAP, kullanıcı için daha kolaydır; bu nedenle deneyimsiz kullanıcılar için uygun bir modeldir.
- MOLAP küpleri hızlı veri alımı için tasarlanmıştır ve dilimleme ve dilimleme işlemleri için idealdir.
- Küp oluşturulduğunda tüm hesaplamalar önceden oluşturulur.
MOLAP'ın dezavantajları
MOLAP’ın dezavantajları şunlardır:
- MOLAP'ın önemli bir zayıflığı, yalnızca sınırlı miktarda veriyi işlediğinden ROLAP'a göre daha az ölçeklenebilir olmasıdır.
- MOLAP, kaynak yoğunluğu yüksek bir protokol olduğu için veri fazlalığına da yol açar.
- MOLAP çözümleri, özellikle büyük veri hacimlerinde, uzun sürebilir.
- MOLAP ürünleri, boyutların ondan fazla olması durumunda modelleri güncellerken ve sorgularken sorunlarla karşılaşabilir.
- MOLAP detaylı veri içerme özelliğine sahip değildir.
- Veri kümesi oldukça dağınıksa depolama kullanımı düşük olabilir.
- Sınırlı miktarda veriyi işleyebildiği için, küpün içine çok büyük miktarda veri dahil etmek mümkün değildir.
MOLAP vs ROLAP vs HOLAP
Doğru OLAP modelini seçmek, veri hacmine, sorgu kalıplarına ve yenileme sıklığına bağlıdır. Aşağıdaki karşılaştırma, MOLAP'ın ROLAP ve HOLAP'tan nasıl farklı olduğunu vurgulamaktadır.
- MOLAP: Önceden hesaplanmış küpleri saklar; en hızlı sorguları sunar; ölçeklenebilirliği ve boyut sayısı sınırlıdır.
- ROLAP: Operaİlişkisel tablolarda doğrudan test yapar; büyük veri kümelerine ölçeklenebilir; sorgular daha yavaş olabilir.
- HOLAP: İkisini birleştirir; özet verileri küplerde, ayrıntılı verileri ise ilişkisel veritabanlarında saklar.
MOLAP Araçları
İşte popüler MOLAP Araçları:
- Essbase – Araçlar Oracle çok boyutlu bir veri tabanına sahip.
- Ekspres Sunucu – Üzerinde çalışan web tabanlı ortam Oracle veri tabanı.
- Sarı – Rapor ve gösterge paneli oluşturmak için kullanılan iş analitiği araçları.
- Analizleri Temizle – Net analiz, Excel tabanlı bir iş çözümüdür.
- SAP İş Zekası – İş analitiği çözümleri SAP.
