Spisu treści:
- Definicja - Co oznacza wielowymiarowy internetowy proces analityczny (MOLAP)?
- Techopedia wyjaśnia Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)
Definicja - Co oznacza wielowymiarowy internetowy proces analityczny (MOLAP)?
Wielowymiarowe internetowe przetwarzanie analityczne (MOLAP) jest rodzajem internetowego przetwarzania analitycznego (OLAP), które podobnie jak relacyjne internetowe przetwarzanie analityczne (ROLAP), wykorzystuje wielowymiarowy model danych do analizy danych. Różnica między MOLAP a ROLAP polega na tym, że MOLAP wymaga, aby informacje były najpierw przetwarzane, zanim zostaną zindeksowane bezpośrednio w wielowymiarowej bazie danych, natomiast ROLAP jest wprowadzany bezpośrednio do relacyjnej bazy danych.
Techopedia wyjaśnia Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)
Większość użytkowników końcowych woli MOLAP ze względu na lepszą szybkość i szybkość reakcji użytkownika. Zasadniczo OLAP wykorzystuje wielowymiarowe modele danych. W rezultacie użytkownicy mogą przeglądać różne funkcje i aspekty danych. Chociaż ROLAP-y korzystają z relacyjnych baz danych, ogranicza to przeglądanie danych poprzez ciągły dostęp do tabeli i przetwarzanie jej dla każdej funkcji lub aspektu wszystkich danych. W takim przypadku zaletą MOLAP jest jego zdolność do przetwarzania i przechowywania danych w tablicy wielowymiarowej. Wszystkie możliwe ustawienia i kombinacje danych są pokazane w tablicy i można uzyskać do nich bezpośredni dostęp.
Kluczowe zalety MOLAP obejmują:
- Doskonała wydajność. Kostki MOLAP są zbudowane z myślą o szybkim wyszukiwaniu danych i dlatego są najlepsze do operacji „krojenia i krojenia”.
- Możliwość szybkiego wykonywania skomplikowanych obliczeń, ponieważ zostały one wstępnie wygenerowane podczas tworzenia kostek.
Chociaż MOLAP wydaje się być lepszy niż inne rodzaje OLAP, wciąż ma pewne wady. Ponieważ MOLAP przetwarza dane jako pierwsze, czas przetwarzania w niektórych rozwiązaniach może być dość długi, szczególnie w przypadku dużych ilości danych. Wydaje się również, że ma trudności w wyszukiwaniu modeli o dużych wymiarach liczności.
