数据仓库中的 MOLAP（多维 OLAP）是什么？

由： 大卫卡特 大卫卡特
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⚡ 智能摘要

MOLAP（多维 OLAP）是一种经典的 OLAP 方法，它将预先计算的汇总数据存储在多维立方体中，从而实现快速切片和切块分析、快速聚合以及在非常大的分析工作负载中一致的查询响应。

  • 🧊 立方体存储： MOLAP 将预先聚合的事实存储在密集的多维数组中，以便即时检索。
  • 📊 查询速度： 预计算立方体无论摘要深度如何，都能提供近乎恒定的响应时间。
  • ⚡ 结 构： 数据库服务器、MOLAP 服务器和前端工具协同工作，为多维数据集提供服务。
  • ✅ 最适合： MOLAP 适合需要快速切片、切块和聚合工作流程的经验不足的用户。
  • 🧪 权衡： MOLAP 的扩展性不如 ROLAP，并且在处理超过十个维度或稀疏数据集时会遇到困难。
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什么是 MOLAP

什么是 MOLAP？

多维OLAP（MOLAP） MOLAP 是一种经典的 OLAP 系统，它利用多维数据立方体来简化数据分析。数据经过预计算、重新汇总后存储在 MOLAP 系统中（这是与 ROLAP 的主要区别）。借助 MOLAP 引擎，用户可以从不同角度探索多维数据视图。

如果使用关系型数据库，也可以进行多维数据分析，但这需要查询多个表中的数据。相反，MOLAP 将所有可能的数据组合都存储在一个多维数组中，可以直接访问这些数据。因此，与关系型在线分析处理 (ROLAP) 相比，MOLAP 速度更快。

为什么要使用 MOLAP？

当查询速度、可预测的响应时间和易用性比原始可扩展性更重要时，企业会选择 MOLAP。由于数据已预先聚合，分析师在按时间、地区和产品等层级进行切片和分析时，可以立即获得反馈。

  • 各汇总级别均实现一致的亚秒级响应时间。
  • 针对分析工作负载优化的存储、索引和缓存。
  • 直观的立方体模型，反映了业务用户对数据的思考方式。
  • 原生支持复杂计算和时间序列分析。

MOLAP 的工作原理

MOLAP 从源系统加载数据，计算每个维度组合的聚合值，并将结果存储在紧凑的多维结构中。当用户发出查询时，MOLAP 服务器直接读取预先计算的值，跳过后续步骤。ping 代价高昂的连接或运行时聚合。

预计算步骤赋予了 MOLAP 速度优势。但缺点是，当维度变得非常宽或非常稀疏时，立方体构建过程会更长，存储成本也会更高。

莫拉普 Archi质地

莫拉普 Archi结构包括以下组件：

  • 数据库服务器
  • MOLAP 服务器
  • 前端工具
莫拉普 Archi质地
莫拉普 Archi质地

考虑到上述 MOLAP Archi結構：

  1. 用户通过界面请求报告。
  2. MDDB 的应用逻辑层从数据库中检索存储的数据。
  3. 应用逻辑层将结果转发给客户端/用户。

MOLAP 架构主要读取预编译的数据。MOLAP 架构在动态创建聚合或计算尚未预先计算和存储的结果方面的能力有限。

例如，会计主管可以生成一份报告，显示公司损益表或特定子公司的损益表。MDDB 会检索预先计算好的损益数据，并将结果显示给用户。

立方体存储层

MOLAP 服务器通常实现两级存储表示，一级用于立方体的密集区域，另一级用于稀疏区域。这种双模型将频繁查询的切片保存在快速的内存驻留结构中，同时将很少访问的组合压缩到磁盘上。

MOLAP 中的关键点

  • 在 MOLAP 中，操作被称为处理。
  • 无论汇总级别如何，MOLAP 工具处理信息的响应时间都相同。
  • MOLAP 工具简化了设计用于存储分析数据的关系数据库的复杂性。
  • MOLAP 服务器实现了两级存储表示，以管理密集型和稀疏型数据集。
  • 如果数据集稀疏，存储利用率可能会很低。
  • 事实存储在多维数组中，并通过维度来查询它们。

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MOLAP 中的实施注意事项

  • 在 MOLAP 中，制定构建立方体的策略时，必须同时考虑维护和存储方面的影响。
  • MOLAP 查询使用专有语言。然而，它们提供了广泛的点击和拖拽支持，例如 MDX。 Microsoft.
  • 由于尺寸增大时所需的立方体数量和尺寸也会增大，因此很难进行规模化。
  • API 应该提供探测立方体的功能。
  • 数据结构必须支持多个数据分析主题领域，以便用户能够浏览和分析数据。当浏览方式发生变化时，数据结构需要进行相应的物理重组。
  • 数据库管理员需要不同的技能和工具来构建和维护数据库。

MOLAP 优势

以下是 MOLAP 的优点：

  • MOLAP 可以管理、分析和存储大量的多维数据。
  • 由于优化了存储、索引和缓存，查询性能迅速。
  • 与关系数据库相比，数据量较小。
  • 自动计算更高级别的聚合数据。
  • 帮助用户分析更大、更模糊的数据。
  • MOLAP 对用户来说更容易上手，因此对于经验不足的用户来说是一个合适的模型。
  • MOLAP 多维数据集专为快速数据检索而构建，并且最适合切片和切块操作。
  • 所有计算都是在创建多维数据集时预先生成的。

MOLAP 的缺点

以下是 MOLAP 的缺点：

  • MOLAP 的一个主要缺点是它的可扩展性不如 ROLAP，因为它只能处理有限量的数据。
  • MOLAP由于资源密集，还会引入数据冗余。
  • MOLAP 解决方案可能耗时较长，尤其是在处理大量数据时。
  • 当维度超过十时，MOLAP 产品在更新和查询模型时可能会遇到问题。
  • MOLAP 无法包含详细数据。
  • 如果数据集高度分散，存储利用率可能会很低。
  • 它只能处理有限量的数据，因此不可能在立方体本身中包含非常大的数据量。

MOLAP、ROLAP 和 HOLAP 对比

选择合适的 OLAP 模型取决于数据量、查询模式和刷新频率。以下比较突出了 MOLAP 与 ROLAP 和 HOLAP 的区别。

  • MOLAP： 存储预计算立方体；查询速度最快；可扩展性和维度数量有限。
  • 滚动： Opera直接在关系表上进行测试；可扩展到海量数据；查询速度可能较慢。
  • 霍尔普： 结合了两者；将汇总数据保存在多维数据集中，将详细数据保存在关系型存储中。

MOLAP 工具

以下是流行的 MOLAP 工具：

  • 埃斯巴达 – 工具来自 Oracle 具有多维数据库。
  • 黄 – 用于创建报告和仪表板的商业分析工具。
  • 清除分析 – Clear analytics 是一种基于 Excel 的业务解决方案。

常见问题

MOLAP 代表多维在线分析处理。它是一种经典的 OLAP 方法，将预先计算的汇总数据存储在多维立方体中，以便进行快速的切片和切块分析。

MOLAP 将预聚合数据存储在多维数据集中，而 ROLAP 则在运行时查询关系表。MOLAP 在预定义分析方面速度更快，而 ROLAP 的可扩展性更好，并且能够更灵活地处理详细的事务数据。

当查询速度和可预测的响应时间至关重要，且数据量适合使用多维数据集时，请选择 MOLAP。当您需要快速汇总数据并能向下钻取访问详细的关系记录时，请选择 HOLAP。

常用的 MOLAP 工具包括 Oracle Essbase， Oracle Express Server、Yellowfin、Clear Analytics 和 SAP 商业智能。这些平台支持构建多维数据集、MDX 查询以及面向分析师的交互式切片和切块仪表板。

AI 增强型 OLAP 层在 MOLAP 多维数据集之上增加了自动异常检测、自然语言查询和预测功能，因此分析师无需编写 MDX 表达式即可提出简单的英语问题并发现趋势。

是的。现代 MOLAP 平台通过 API 将多维数据集数据暴露给机器学习模型，从而可以直接在预聚合维度上进行聚类、分类和时间序列预测，以加速 AI 驱动的商业智能工作流程。

总结一下这篇文章：