O que é MOLAP?
OLAP multidimensional (MOLAP) é um OLAP clássico que facilita a análise de dados usando um cubo de dados multidimensional. Os dados são pré-calculados, resumidos e armazenados em um MOLAP (uma grande diferença do ROLAP). Usando um MOLAP, um usuário pode usar dados de visualização multidimensionais com diferentes facetas.
A análise de dados multidimensionais também é possível se um banco de dados relacional for usado. Isso exigiria a consulta de dados de várias tabelas. Pelo contrário, o MOLAP tem todas as combinações possíveis de dados já armazenados em uma matriz multidimensional. O MOLAP pode acessar esses dados diretamente. Portanto, o MOLAP é mais rápido em comparação com o Relational Online Analytical Processing (ROLAP).
Neste tutorial, você aprenderá-
- Arquitetura MOLAP
- As considerações de implementação são MOLAP
- Vantagens Molap
- Desvantagens Molap
- Ferramentas MOLAP
Pontos chave
- No MOLAP, as operações são chamadas de processamento.
- As ferramentas MOLAP processam informações com a mesma quantidade de tempo de resposta, independentemente do nível de resumo.
- As ferramentas MOLAP removem as complexidades de projetar um banco de dados relacional para armazenar dados para análise.
- O servidor MOLAP implementa dois níveis de representação de armazenamento para gerenciar conjuntos de dados densos e esparsos.
- A utilização do armazenamento pode ser baixa se o conjunto de dados for esparso.
- Os fatos são armazenados em uma matriz multidimensional e nas dimensões usadas para consultá-los.
Arquitetura MOLAP
A arquitetura MOLAP inclui os seguintes componentes -
- Servidor de banco de dados.
- Servidor MOLAP.
- Ferramenta de front-end.
Considere as arquiteturas MOLAP acima: -
- Os relatórios de solicitação do usuário por meio da interface
- A camada de lógica do aplicativo do MDDB recupera os dados armazenados do banco de dados
- A camada lógica da aplicação encaminha o resultado ao cliente / usuário.
A arquitetura MOLAP lê principalmente os dados pré-compilados. A arquitetura MOLAP tem recursos limitados para criar agregações dinamicamente ou para calcular resultados que não foram pré-calculados e armazenados.
Por exemplo, um chefe de contabilidade pode executar um relatório mostrando a conta P / L corporativa ou conta P / L de uma subsidiária específica. O MDDB recuperaria os números pré-compilados de Lucros e Perdas e exibiria esse resultado para o usuário.
As considerações de implementação são MOLAP
- No MOLAP, é essencial considerar as implicações de manutenção e armazenamento para a criação de estratégias para a construção de cubos.
- Linguagens proprietárias usadas para consultar o MOLAP. No entanto, envolve amplo suporte para clicar e arrastar, por exemplo, MDX da Microsoft.
- Difícil de escalar porque o número e o tamanho dos cubos são necessários quando as dimensões aumentam.
- APIs devem fornecer para sondar os cubos.
- Estrutura de dados para oferecer suporte a várias áreas de assunto de análises de dados, nas quais os dados podem ser navegados e analisados. Quando a navegação muda, a estrutura de dados precisa ser reorganizada fisicamente.
- Necessita de um conjunto de habilidades e ferramentas diferentes para o administrador de banco de dados construir e manter o banco de dados.
Vantagens do MOLAP
- O MOLAP pode gerenciar, analisar e armazenar quantidades consideráveis de dados multidimensionais.
- Desempenho de consulta rápida devido ao armazenamento, indexação e cache otimizados.
- Tamanhos menores de dados em comparação com o banco de dados relacional.
- Cálculo automatizado de alto nível de dados agregados.
- Ajude os usuários a analisar dados maiores e menos definidos.
- O MOLAP é mais fácil para o usuário, por isso é um modelo adequado para usuários inexperientes.
- Os cubos MOLAP são construídos para recuperação rápida de dados e são ideais para operações de corte e cubos.
- Todos os cálculos são pré-gerados quando o cubo é criado.
Desvantagens do MOLAP
- Um dos principais pontos fracos do MOLAP é que ele é menos escalonável do que o ROLAP, pois lida com apenas uma quantidade limitada de dados.
- O MOLAP também introduz redundância de dados, pois consome muitos recursos
- As soluções MOLAP podem ser demoradas, especialmente em grandes volumes de dados.
- Os produtos MOLAP podem enfrentar problemas ao atualizar e consultar modelos quando as dimensões são mais de dez.
- O MOLAP não é capaz de conter dados detalhados.
- A utilização do armazenamento pode ser baixa se o conjunto de dados estiver muito disperso.
- Ele pode lidar com a única quantidade limitada de dados, portanto, é impossível incluir uma grande quantidade de dados no próprio cubo.
Ferramentas MOLAP
- Essbase - Ferramentas da Oracle que possui um banco de dados multidimensional.
- Express Server - ambiente baseado na Web que roda em banco de dados Oracle.
- Yellowfin - ferramentas de análise de negócios para a criação de relatórios e painéis.
- Clear Analytics - Clear Analytics é uma solução de negócios baseada em Excel.
- SAP Business Intelligence - soluções de análise de negócios da SAP
Resumo:
- OLAP multidimensional (MOLAP) é um OLAP clássico que facilita a análise de dados usando um cubo de dados multidimensional.
- As ferramentas MOLAP processam informações com a mesma quantidade de tempo de resposta, independentemente do nível de resumo.
- O servidor MOLAP implementa dois níveis de armazenamento para gerenciar conjuntos de dados densos e esparsos.
- O MOLAP pode gerenciar, analisar e armazenar quantidades consideráveis de dados multidimensionais.
- Ajuda a automatizar a computação de alto nível de dados agregados
- É menos escalável do que ROLAP, pois trata apenas uma quantidade limitada de dados.