Cuprins:
- Definiție - Ce înseamnă procesarea analitică online multidimensională (MOLAP)?
- Techopedia explică procesarea analitică online multidimensională (MOLAP)
Definiție - Ce înseamnă procesarea analitică online multidimensională (MOLAP)?
Prelucrarea analitică online multidimensională (MOLAP) este un fel de procesare analitică online (OLAP) care, la fel ca procesarea analitică relațională online (ROLAP), folosește un model de date multidimensional pentru a analiza datele. Diferența dintre MOLAP și ROLAP este că MOLAP necesită ca informațiile să fie procesate mai întâi înainte de a fi indexate direct într-o bază de date multidimensională, în timp ce ROLAP este introdus direct într-o bază de date relațională.
Techopedia explică procesarea analitică online multidimensională (MOLAP)
Majoritatea utilizatorilor finali preferă MOLAP datorită vitezei sale mai bune și a capacității de reacție a utilizatorului. În general, OLAPs utilizează modele de date multidimensionale. Drept urmare, utilizatorii sunt capabili să vizualizeze diferite caracteristici și aspecte ale datelor. În timp ce ROLAP folosesc baze de date relaționale, aceasta limitează vizualizarea datelor prin accesarea și procesarea consecutivă a unui tabel pentru fiecare caracteristică sau aspect din datele totale. În acest caz, un avantaj al MOLAP este capacitatea sa de a procesa și stoca datele într-un tablou multidimensional. Toate aranjamentele și combinațiile posibile de date sunt prezentate în tablou și pot fi accesate direct.
Avantajele cheie ale MOLAP includ:
- Performanta excelenta. Cuburile MOLAP sunt create pentru recuperarea rapidă a datelor și sunt, prin urmare, cele mai bune pentru operațiunile de „tăiere și tăiere”.
- Capacitatea de a efectua rapid calcule complexe, deoarece au fost pre-generate în timpul creării cuburilor.
Deși MOLAP pare a fi mai bun decât alte tipuri de OLAP, are totuși unele dezavantaje. Deoarece MOLAP prelucrează mai întâi datele, timpul de procesare în unele soluții ar putea fi destul de lung, în special atunci când sunt implicate volume mari de date. Se pare că are dificultăți în interogarea modelelor cu dimensiuni ridicate de cardinalitate.
