MOLAP是什么?MOLAP架构、MOLAP的优势、MOLAP工具介绍

目录

  • MOLAP是什么?
  • MOLAP架构
  • 对实现MOLAP的考虑
  • Molap优势
  • Molap缺点
  • MOLAP工具

MOLAP是什么?

多维OLAP (MOLAP)是一种经典的OLAP,它通过使用多维数据立方体来简化数据分析。数据是预先计算、预先汇总并存储在MOLAP中(与ROLAP的主要区别)。

使用MOLAP,用户可以使用具有不同方面的多维视图数据。如果使用关系数据库,还可以进行多维数据分析。这样就需要从多个表查询数据。相反,MOLAP已经将所有可能的数据组合存储在多维数组中。MOLAP可以直接访问这些数据。因此,与关系在线分析处理(ROLAP)相比,MOLAP更快。

要点

  • 在MOLAP中,操作称为处理。
  • MOLAP工具以相同的响应时间处理信息,而不管汇总的级别如何。
  • MOLAP工具消除了设计用于存储分析数据的关系数据库的复杂性。
  • MOLAP server实现了两层存储表示来管理密集和稀疏数据集。
  • 如果数据集是稀疏的,那么存储利用率可能很低。
  • 数据存储在多维数组中,并用于查询它们。

MOLAP架构

MOLAP体系结构包括以下组件:

  • 数据库服务器。
  • MOLAP服务器。
  • 前端工具。

《MOLAP是什么?MOLAP架构、MOLAP的优势、MOLAP工具介绍》

上面给出了MOLAP的架构图,如图所示

  • 用户请求通过接口报告
  • MDDB的应用程序逻辑层从数据库检索存储的数据
  • 应用程序逻辑层将结果转发给客户机/用户。

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

例如,会计主管可以运行一个报告,显示公司的P/L帐户或特定子公司的P/L帐户。MDDB将检索预编译的损益数据,并将结果显示给用户。

对实现MOLAP的考虑

  • 在MOLAP中,必须同时考虑维护和存储对创建构建多维数据集策略的影响。
  • 用于查询MOLAP的专用语言。然而,它涉及广泛的点击和拖动支持,例如微软的MDX。
  • 难以缩放,因为当尺寸增加时需要的立方体的数量和大小。
  • API应该提供探测多维数据集的功能。
  • 数据结构,以支持数据分析的多个主题领域,这些数据可以导航和分析。当导航发生变化时,需要对数据结构进行物理重组。
  • 需要不同的技能和工具为数据库管理员建立,维护数据库。

MOLAP优势

  • 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,查询性能很快。
  • 与关系数据库相比,数据的大小更小。
  • 高级聚合数据的自动计算。
  • 帮助用户分析更大、定义更少的数据。
  • MOLAP对用户来说更简单,这就是为什么它适合没有经验的用户。
  • MOLAP多维数据集是为快速数据检索而构建的,最适合于切片和切割操作。
  • 所有计算都是在创建多维数据集时预先生成的。

MOLAP缺点

  • MOLAP的一个主要缺点是它的可伸缩性不如ROLAP,因为它只处理有限数量的数据。
  • MOLAP还引入了数据冗余,因为它是资源密集型的
  • MOLAP解决方案可能很长,特别是在大数据量上。
  • 当维度超过10时,MOLAP产品在更新和查询模型时可能会遇到问题。
  • MOLAP不能包含详细的数据。
  • 如果数据集高度分散,那么存储利用率可能很低。
  • 它只能处理有限的数据量,因此不可能在多维数据集中包含大量数据。

MOLAP工具

  • Essbase – 来自Oracle的工具,它有一个多维数据库。
  • Express Server – 运行在Oracle数据库上的基于web的环境。
  • Essbase – 用于创建报告和仪表板的业务分析工具。
  • Clear Analytics – Clear Analytics是一个基于excel的业务解决方案。
  • SAP Business Intelligence -来自SAP的商业分析解决方案

总结:

  • 多维OLAP (MOLAP)是一种经典的OLAP,它通过使用多维数据立方体来简化数据分析。
  • MOLAP工具以相同的响应时间处理信息,而不管汇总的级别如何。
  • MOLAP server实现了两级存储来管理密集和稀疏数据集。
  • MOLAP可以管理、分析和存储大量的多维数据。
  • 它有助于自动计算更高级别的聚合数据
  • 它的可伸缩性不如ROLAP,因为它只处理有限数量的数据。

文章说明:

本文翻译自国外技术文章:https://www.guru99.com/multidimensional-online-analytical-processing.html

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