Veri Ambarında MOLAP (Çok Boyutlu OLAP) Nedir?

MOLAP nedir?

Çok boyutlu OLAP (MOLAP) çok boyutlu bir veri küpü kullanarak veri analizini kolaylaştıran klasik bir OLAP'tır. Veriler önceden hesaplanır, yeniden özetlenir ve bir MOLAP'ta saklanır (ROLAP'tan büyük bir fark). Bir MOLAP kullanarak kullanıcı, farklı yönlere sahip çok boyutlu görünüm verilerini kullanabilir.

İlişkisel bir veritabanı kullanıldığında çok boyutlu veri analizi de mümkündür. Bu, birden fazla tablodan veri sorgulamayı gerektirir. Aksine, MOLAP zaten çok boyutlu bir dizide depolanan tüm olası veri kombinasyonlarına sahiptir. MOLAP bu verilere doğrudan erişebilir. Bu nedenle MOLAP, İlişkisel Çevrimiçi Analitik İşleme (ROLAP) ile karşılaştırıldığında daha hızlıdır.

MOLAP Archidoku

MOLAP Archidoku aşağıdaki bileşenleri içerir:

• Veritabanı sunucusu
• MOLAP Sunucusu
• Ön uç aracı

Yukarıda verilen MOLAP dikkate alındığında Archidoku:

1. Kullanıcı isteği arayüz üzerinden raporlanır
2. MDDB'nin uygulama mantığı katmanı, depolanan verileri Veritabanından alır
3. 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 müdürü kurumsal K/Z hesabını veya belirli bir yan kuruluş için K/Z hesabını gösteren bir rapor çalıştırabilir. MDDB önceden derlenmiş Kar ve Zarar rakamlarını alır ve bu sonucu kullanıcıya gösterir.

MOLAP'ta Önemli Noktalar

• MOLAP'ta işlemlere işleme denir.
• MOLAP araçları, özetleme düzeyine bakılmaksızın bilgileri aynı miktarda yanıt süresiyle işler.
• MOLAP araçları, analiz için veri depolamak üzere ilişkisel bir veritabanı tasarlamanın karmaşıklıklarını ortadan kaldırır.
• MOLAP sunucusu, yoğun ve seyrek veri kümelerini yönetmek için iki düzeyde depolama gösterimi uygular.
• Veri kümesi seyrekse depolama kullanımı düşük olabilir.
• Gerçekler çok boyutlu dizide saklanır ve bunları sorgulamak için kullanılan boyutlar.

MOLAP'ta Uygulama Hususları

• MOLAP'ta küp oluşturma stratejisi oluşturmada hem bakım hem de depolama sonuçlarını dikkate almak önemlidir.
• MOLAP'ı sorgulamak için kullanılan özel diller. Ancak MDX gibi kapsamlı tıklama ve sürükleme desteği içerir. Microsoft.
• Boyutlar arttığında gereken küp sayısı ve boyutu nedeniyle ölçeklenmesi zordur.
• API'ler küplerin incelenmesini sağlamalıdır.
• Verilerin gezinebileceği ve analiz edilebileceği birden fazla veri analizi konu alanını destekleyen veri yapısı. Gezinme değiştiğinde veri yapısının fiziksel olarak yeniden düzenlenmesi gerekir.
• Veritabanı yöneticisinin veritabanını oluşturması ve bakımını yapması için farklı beceri seti ve araçlara ihtiyaç vardır.

MOLAP'ın Avantajları

MOLAP'ın avantajları aşağıdadır:

• MOLAP önemli miktarda çok boyutlu veriyi yönetebilir, analiz edebilir ve saklayabilir.
• Optimize edilmiş depolama, indeksleme ve önbelleğe alma sayesinde Hızlı Sorgu Performansı.
• İlişkisel veritabanına kıyasla daha küçük veri boyutları.
• Daha yüksek seviyedeki toplu verilerin otomatik olarak hesaplanması.
• Kullanıcıların daha büyük, daha az tanımlanmış verileri analiz etmesine yardımcı olun.
• MOLAP kullanıcıya daha kolay geldiği için tecrübesiz 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 aynı zamanda kaynak yoğun olduğundan veri yedekliliği de sağlar
• MOLAP Çözümleri, özellikle büyük veri hacimlerinde uzun olabilir.
• 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.
• Yalnızca sınırlı miktarda veriyi işleyebilir, bu nedenle küpün kendisine büyük miktarda veri eklemek imkansızdır.

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 – Raporlar ve gösterge tabloları oluşturmaya yönelik iş analitiği araçları.

• Analizleri Temizle – Net analiz, Excel tabanlı bir iş çözümüdür.

• SAP İş Zekası – İş analitiği çözümleri SAP

ÖZET

• Çok Boyutlu OLAP (MOLAP), kolaylaştıran klasik bir OLAP'tır. Veri Analizi çok boyutlu bir veri küpü kullanarak.
• MOLAP araçları, özetleme düzeyine bakılmaksızın bilgileri aynı miktarda yanıt süresiyle işler.
• MOLAP sunucusu, yoğun ve seyrek veri kümelerini yönetmek için iki düzeyde depolama uygular.
• MOLAP önemli miktarda çok boyutlu veriyi yönetebilir, analiz edebilir ve saklayabilir.
• Daha yüksek seviyedeki toplu verilerin hesaplanmasını otomatikleştirmeye yardımcı olur
• Yalnızca sınırlı miktarda veriyi işlediği için ROLAP'tan daha az ölçeklenebilirdir.