ROLAP проти MOLAP проти HOLAP - Топ 8 відмінностей, які ви повинні знати

Різниця між ROLAP проти MOLAP проти HOLAP

Ці абревіатури стосуються зберігання даних, що представляє логічну модель даних та способи впорядкування дня для вирішення будь-яких складних запитів. У цій статті ROLAP проти MOLAP проти HOLAP ми детально розглянемо їх відмінності.

ROLAP розшифровується як реляційна он-лайн аналітична обробка, яка вбудована на основі управління реляційною базою даних.
MOLAP призначений для багатовимірної он-лайн аналітичної обробки, яка вбудована на основі багатовимірного управління базами даних.
HOLAP - це гібридна онлайн-аналітична обробка, яка поєднує атрибути ROLAP і MOLAP. Аналітична обробка в Інтернеті - це інструмент, який розробляє та надає багатовимірний вигляд даних і має дві моделі ROLAP та MOLAP. ROLAP витягує дані безпосередньо зі сховища даних, а MOLAP надає дані із зареєстрованих баз даних.

Порівняння «голова до голови» між ROLAP проти MOLAP проти HOLAP (Інфографіка)

Нижче наведено 8 найкращих порівнянь між ROLAP та MOLAP проти HOLAP:

Основні відмінності між ROLAP та MOLAP проти HOLAP

Давайте обговоримо деякі основні ключові відмінності між ROLAP та MOLAP проти HOLAP:

ROLAP - це реляційний OLAP, де дані впорядковуються традиційними методами, такими як рядки та стовпці в сховищі даних. Він видимий і доступний користувачам у багатовимірній формі. Для відображення їх як багатовимірного перегляду дані розроблені як пов'язаний шар метаданих, який підтримує збір і зберігання даних. Це динамічно обробляє складний запит. Це повільніше, ніж MOLAP, коли ROLAP обробляє величезний обсяг даних з більшою швидкістю.

MOLAP - це багатовимірний OLAP, де дані аналізуються на зареєстрованій системі. Дані розташовані в багатовимірному масиві. Масив несе заздалегідь задані дані, коли дані завантажуються в управління базами даних. Система MOLAP реалізована на рівні додатків, і коли користувач надсилає будь-який запит, він отримує дані з мінімальним часом відгуку.

Сила вираження реляційної моделі не включає теми виміру та виміру для створення конкретного типу даних. До основних елементів належать цілісність, атрибути, відносини, які в основному застосовуються в схемі Star.
ROLAP використовує SQL як свою функціональну мову для отримання даних і роботи над ними, тоді як MOLAP використовує метод Sparse matrix для отримання даних з багатовимірного масиву у вигляді розмірних кубів даних.
ROLAP має повільний час відгуку, оскільки він показує багатовимірну форму будь-яких даних, але MOLAP дуже швидкий, оскільки не показує жодного багатовимірного перегляду.
І ROLAP, і MOLAP обробляють складний запит, і він має свою унікальну продуктивність. Якщо користувач хоче будь-якої системи швидкого реагування, він може прийняти до MOLAP
ROLAP та MOLAP працюють над оптимізаційними методами, створеними завдяки своїй рідкості.
Тут проміжна структура HOLAP утворена сумішшю переваг MOLAP та ROLAP. Великий об'єм обробки даних береться з ROLAP, а метод швидкості запитів береться від MOLAP, який подається в HOLAP, який є стандартною моделлю. HOLAP, покладаючись на свої величезні дані, має бути збережений у реляційній системі управління базами даних, щоб позбутися недоліків, створених внаслідок розрідженості та багатовимірності двигуна, який зберігає лише необхідну інформацію користувача та надає їм частий доступ. Але якщо користувач запитує більше пов'язаних даних для вирішення будь-якого складного запиту, він забезпечує прозорий доступ до тієї частини реляційної бази даних. Ця методика HOLAP прийнята популярною компанією MicroStrategy для підвищення продуктивності їх платформи у партнерстві з іншими постачальниками, які вже впровадили це рішення у своєму бізнесі.
Але в цьому дизайні є кілька неприємностей, які слід подолати, щоб мати високу продуктивність.
Якість процесу слід підвищувати, щоб задовольнити потреби клієнта. Якість має бути узгодженою при зберіганні даних від початкової до кінцевої фази. Кілька основних напрямків, де слід враховувати якість, - це визначення площ, вимірювальних площ та збільшення деталей.
Важливими якостями є точність, оновлені дані, заповнені дані, послідовність, простежуваність, доступність та чіткість.
В точності дані повинні мати правильні та реальні значення, оскільки під час ETL шанси пропущених значень високі, а також слід надавати нестандартне значення будь-якому атрибуту.
Дані слід періодично оновлювати і не повинні містити старих даних
Кубики даних не слід пропускати. Оскільки кожен набір даних представляє унікальні первинні ключі, і всі значення повинні зберігатися зверху вниз і повинні бути доступними у вигляді повної інформації
Представлення даних повинно бути в належному порядку в порядку, коли це забезпечує користувачеві високі показники узгодженості.
Дані повинні бути легко доступними та доступними для користувача у будь-який час
Пул даних повинен мати правильну навігацію щодо джерел, щоб користувач міг легко направлятись до тієї частини даних, не витрачаючи часу
Дані повинні мати високу чіткість і легко зрозуміти.

Таблиця порівняння ROLAP проти MOLAP проти HOLAP

У таблиці нижче наведено порівняння між ROLAP та MOLAP та HOLAP:

Основи порівняння	РОЛАП	МОЛАП	ХОЛАП
Акронім	Реляційна онлайн-аналітична обробка	Багатовимірна аналітична обробка в Інтернеті	Гібридна онлайн-аналітична обробка
Способи зберігання	Дані зберігаються на головному сховищі даних	Дані зберігаються в зареєстрованій базі даних MDDB	Дані зберігаються у реляційних базах даних
Методи отримання	Дані отримують з основного сховища	Дані отримують із власної бази даних	Дані отримують з реляційних баз даних
Впорядкування даних	Дані впорядковуються та зберігаються у вигляді таблиць із рядками та стовпцями	Дані впорядковуються і зберігаються у вигляді кубів даних	Дані розташовані в багатовимірній формі
Обсяг	Обробляються величезні дані	Обмежені дані, які зберігаються у власності, обробляються	Великі дані можуть бути оброблені
Техніка	Він працює з SQL	Він працює за технологією Sparse Matrix	Тут використовується як технологія Sparse matrix, так і SQL
Розроблений вид	Він має динамічний доступ	Він має статичний доступ	Він має динамічний доступ
Час реакції	Має максимальний час відповіді	Він має мінімальний час відгуку	Це займає мінімальний час відповіді

Висновок

Тут слід обговорити головну тему - інформаційна безпека, яка повинна переходити від стадії розробки до етапу впровадження, а також проводиться на час її обслуговування. Безпека є ключовим елементом зберігання даних, оскільки це місце, де вирішуються найважливіші проблеми та здійснюється велика кількість транзакцій та обробки даних. Управління та його системи аудиту мають вирішальне значення для зберігання даних, настільки ж важливих, як і система безпеки. Підприємство користується цією системою аналітичної обробки в Інтернеті та передбачає її відповідно до попиту.