ROLAP proti MOLAP proti HOLAP - Top 8 razlik, ki bi jih morali vedeti

Razlika med ROLAP in MOLAP proti HOLAP

Te kratice so se nanašale na skladiščenje podatkov, ki predstavlja logični model podatkov in načine, kako se lahko lotite dneva za reševanje kakršnih koli zapletenih poizvedb. V tem članku ROLAP proti MOLAP proti HOLAP si bomo podrobneje ogledali njihove razlike.

ROLAP je kratica za relacijsko spletno analitično obdelavo, ki je vgrajena na podlagi upravljanja relacijskih baz podatkov.
MOLAP je za večdimenzionalno spletno analitično obdelavo, ki je vgrajena na podlagi večdimenzionalnega upravljanja z bazami podatkov.
HOLAP je hibridna spletna analitična obdelava, ki združuje atributa ROLAP in MOLAP. Spletna analitična obdelava je orodje, ki oblikuje in daje večdimenzionalni pogled na podatke in ima dva modela ROLAP in MOLAP. ROLAP črpa podatke neposredno iz podatkovnega skladišča, MOLAP pa podatke iz registriranih baz podatkov.

Primerjava med nogami med ROLAP in MOLAP proti HOLAP (Infographics)

Spodaj je zgornjih 8 primerjav med ROLAP in MOLAP proti HOLAP:

Ključne razlike med ROLAP in MOLAP proti HOLAP

Pogovorimo se o nekaterih glavnih ključnih razlikah med ROLAP in MOLAP proti HOLAP:

ROLAP je relacijski OLAP, kjer so podatki razporejeni na tradicionalne metode, kot so vrstice in stolpci v podatkovnem skladišču. Uporabnikom je vidna in dostopna v večdimenzionalni obliki. Za prikaz v večdimenzionalnem pogledu so podatki zasnovani kot sorodna plast metapodatkov, ki podpirajo zbiranje in shranjevanje podatkov. Pri obdelavi zapletene poizvedbe deluje dinamično. Počasi je kot MOLAP, kjer ROLAP z veliko hitrostjo obravnava ogromno količino podatkov.

MOLAP je večdimenzionalni OLAP, kjer se podatki analizirajo v registriranem sistemu. Podatki so razporejeni v večdimenzionalnem nizu. Polje nosi vnaprej določene podatke, ko so podatki naloženi v upravljanju baze podatkov. Sistem MOLAP je implementiran na aplikacijski plasti in ko uporabnik pošlje kakršno koli zahtevo, podatke pridobi z minimalnim odzivnim časom.

Izrazna moč relacijskega modela ne vključuje teme dimenzij in meril za ustvarjanje posebne vrste podatkov. Osnovni elementi vključujejo celovitost, lastnosti, odnose, ki se v glavnem uporabljajo v shemi Star.
ROLAP uporablja SQL kot svoj delujoči jezik za pridobivanje podatkov in delo na njih, medtem ko MOLAP uporablja tehniko matrice Sparse, da pridobi podatke iz večdimenzionalnega niza v obliki dimenzijskih kock podatkov.
ROLAP ima počasen odzivni čas, ker prikazuje večdimenzionalno obliko poljubnih podatkov, vendar je MOLAP zelo hiter, saj ne prikazuje nobenega večdimenzionalnega pogleda.
Tako ROLAP kot MOLAP obravnavata zahtevne poizvedbe in ima svojo edinstveno uspešnost. Če želi uporabnik sistem hitrega odzivanja, ga lahko sprejme v sistem MOLAP
ROLAP in MOLAP delujeta na področju optimizacijskih tehnik in sta bila ustvarjena zaradi svoje redkosti.
Vmesna struktura HOLAP je tvorjena z mešanico prednosti MOLAP in ROLAP. Velika količina zmogljivosti za obdelavo podatkov je vzeta iz ROLAP-a, metoda poizvedbene hitrosti pa iz MOLAP-a, ki se napaja pri HOLAP-u, ki je standarden model. HOLAP se zanaša na svoje ogromne podatke, ki jih je treba shraniti v sistem za upravljanje relacijskih baz podatkov, da se znebi pomanjkljivosti, ustvarjenih z redkostjo in večdimenzionalnim motorjem, ki shranjuje le zahtevane podatke uporabnika in jim omogoča pogost dostop. Če pa uporabnik zahteva več povezanih podatkov za rešitev katere koli zapletene poizvedbe, omogoča pregleden dostop do tega dela relacijske baze podatkov. To tehniko HOLAP sprejema priljubljena MicroStrategy za povečanje zmogljivosti svoje platforme v partnerstvu z drugimi prodajalci, ki so to rešitev že implementirali v svoje poslovanje.
Toda pri tej zasnovi je nekaj težav, ki jih je treba premagati, da bi dosegli visoko zmogljivost.
Kakovost postopka je treba izboljšati, da bi zadostili potrebam strank. Kakovost mora biti skladna pri shranjevanju podatkov od začetne do končne faze. Nekaj glavnih področij, na katerih je treba upoštevati kakovost, so opredelitev območij, merilnih površin in povečanje delov.
Pomembne lastnosti so natančnost, posodobljeni podatki, izpolnjeni podatki, doslednost, sledljivost, razpoložljivost in jasnost.
Natančno bi morali imeti podatki pravilne in resnične vrednosti, saj so v času ETL možnosti manjkajočih vrednosti visoke, prav tako pa se je treba izogibati nestandardni vrednosti kateremu koli atributu.
Podatke je treba redno posodabljati in ne smejo vsebovati starih podatkov
Kocke podatkov ne smete zamuditi. Ker vsak niz podatkov predstavlja edinstvene primarne ključe in je treba vse vrednosti shraniti od zgoraj navzdol in morajo biti na voljo kot popolni podatki
Zastopanje podatkov mora biti pravilno urejeno, če uporabniku omogoča visoko skladnost.
Podatki morajo biti lahko dostopni in uporabniku dostopni kadar koli
Podatkovni bazen mora imeti pravilno navigacijo glede virov, tako da lahko uporabnik brez težav izgublja čas na ta del podatkov.
Podatki morajo imeti visoko jasnost in jih je enostavno razumeti.

Primerjalna tabela ROLAP proti MOLAP proti HOLAP

Spodnja tabela povzema primerjave med ROLAP in MOLAP proti HOLAP:

Osnove za primerjavo	ROLAP	MOLAP	HOLAP
Akronim	Relativna spletna analitična obdelava	Večdimenzionalna spletna analitična obdelava	Hibridna spletna analitična obdelava
Načini skladiščenja	Podatki so shranjeni v glavnem skladišču podatkov	Podatki so shranjeni v registrirani bazi podatkov MDDB	Podatki so shranjeni v relacijskih bazah podatkov
Načini pridobivanja	Podatki se pridobivajo iz glavnega skladišča	Podatki se pridobivajo iz lastniške baze podatkov	Podatki se pridobivajo iz relacijskih baz podatkov
Urejanje podatkov	Podatki so razporejeni in shranjeni v obliki tabel z vrsticami in stolpci	Podatki so razporejeni in shranjeni v obliki kock podatkov	Podatki so razporejeni v večdimenzionalni obliki
Zvezek	Obdelujejo se ogromni podatki	Omejeni podatki, ki se hranijo v lastništvu, se obdelujejo	Obsegajo se lahko veliki podatki
Tehnika	Deluje s SQL	Deluje s tehnologijo Sparse Matrix	Uporablja tako tehnologijo Sparse matrike kot SQL
Oblikovan pogled	Ima dinamičen dostop	Ima statični dostop	Ima dinamičen dostop
Odzivni čas	Najdaljši odzivni čas	Ima minimalni odzivni čas	Najmanjši odzivni čas

Zaključek

Glavna tema, ki jo je treba obravnavati, je varnost informacij, ki jo je treba izvajati od razvojne do izvedbene faze in se izvaja tudi v času njenega vzdrževanja. Varnost je ključni element za shranjevanje podatkov, saj je to mesto, kjer se rešujejo ključne težave in se opravi velika količina transakcij in obdelave podatkov. Vodstvo in njegovi revizijski sistemi so ključnega pomena za shranjevanje podatkov, ki je enako pomembno kot varnostni sistem. Podjetje izkorišča ta spletni analitični sistem obdelave in ga izvaja glede na povpraševanje.

Priporočeni članki

To je vodnik za ROLAP proti MOLAP proti HOLAP. Tukaj razpravljamo tudi o ključnih razlikah ROLAP v primerjavi z MOLAP proti HOLAP z infografiko in primerjalno tabelo. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -