ROLAP срещу MOLAP срещу HOLAP - Топ 8 разлики, които трябва да знаете

Разлика между ROLAP срещу MOLAP срещу HOLAP

Тези съкращения са свързани със съхранение на данни, което представлява логически модел на данни и начини за справяне с деня за решаване на всякакви сложни заявки. В тази статия на ROLAP срещу MOLAP срещу HOLAP ще разгледаме подробно разликите им.

ROLAP означава релационна онлайн аналитична обработка, която е вградена на базата на управление на релационни бази данни.
MOLAP е за многоизмерна онлайн аналитична обработка, която е вградена на базата на многоизмерно управление на базата данни.
HOLAP е хибридна онлайн аналитична обработка, която комбинира атрибути на ROLAP и MOLAP. Онлайн аналитичната обработка е инструмент, който проектира и дава многоизмерен изглед на данни и има два модела ROLAP и MOLAP. ROLAP извлича данни директно от хранилището на данни и MOLAP дава данни от регистрираните бази данни.

Сравнение между главата на ROLAP и MOLAP срещу HOLAP (Инфографика)

По-долу е топ 8 сравнението между ROLAP срещу MOLAP срещу HOLAP:

Ключови разлики между ROLAP срещу MOLAP срещу HOLAP

Нека обсъдим някои от основните ключови разлики между ROLAP срещу MOLAP срещу HOLAP:

ROLAP е релационен OLAP, където данните са подредени по традиционни методи като редове и колони в хранилището на данни. Той е видим и достъпен за потребителите в многоизмерен вид. За да се показват като многоизмерен изглед, данните са проектирани като свързания слой метаданни, който поддържа събирането и съхранението на данни. Прави се динамично при обработката на сложната заявка. Той е по-бавен от MOLAP, където ROLAP се справя с огромния обем данни с по-висока скорост.

MOLAP е многоизмерен OLAP, където данните се анализират в регистрираната система. Данните са подредени в многоизмерен масив. Масивът носи предварително зададени данни, когато данните се зареждат в управлението на базата данни. Системата MOLAP се реализира на приложния слой и когато потребителят изпрати каквато и да е заявка, тя извлича данните с минималното време за отговор.

Изразяващата сила на релационния модел не включва темите за измерение и мярка за създаване на конкретен тип данни. Основните елементи включват целостта, атрибутите, отношенията, които се прилагат главно в Star схема.
ROLAP използва SQL като свой функциониращ език, за да извлече данните и да работи върху тях, докато MOLAP използва техниката Sparse матрица, за да получи данните от многоизмерен масив под формата на размерни кубчета данни.
ROLAP има бавно време за реакция, защото показва многоизмерната форма на всякакви данни, но MOLAP е много бърз, тъй като не показва никакъв многоизмерен изглед.
Както ROLAP, така и MOLAP обработват сложни заявки и той има своето уникално изпълнение. Ако потребителят иска някаква система за бързо реагиране, той може да приеме в MOLAP
ROLAP и MOLAP работят върху техники за оптимизация и създадени поради своята рядкост.
Тук междинната структура HOLAP се формира със смес от предимства на MOLAP и ROLAP. Голямо количество капацитет за обработка на данни е взето от ROLAP и методът на скоростта на запитване е взет от MOLAP, който се подава към HOLAP, който стои като стандартизиран модел. HOLAP разчита на огромните си данни, трябва да бъдат запазени в система за управление на релационни бази данни, за да се отървете от недостатъци, създадени от оскъдност и многоизмерен двигател, който съхранява само необходимата информация на потребителя и им предоставя чест достъп. Но ако потребителят поиска повече свързани данни за решаване на всяка сложна заявка, той осигурява прозрачен достъп до тази част от релационна база данни. Тази техника на HOLAP е възприета от популярната MicroStrategy, за да увеличи производителността на платформата си в партньорство с други доставчици, които вече са внедрили това решение в своя бизнес.
Но в този дизайн има малко проблеми, които трябва да бъдат преодолени, за да имат висока производителност.
Качеството на процеса трябва да се подобри, за да се удовлетворят изискванията на клиента. Качеството трябва да бъде последователно при съхранението на данни от началната до крайната фаза. Малкото основни области, в които трябва да се има предвид качеството, са определяне на площи, измерване на площи и увеличаване на частите.
Важните качества са точност, актуализирани данни, попълнени данни, последователност, проследимост, наличност и яснота.
В точност, данните трябва да имат правилни и реални стойности, тъй като по време на ETL шансовете за липсващи стойности са високи, а също така трябва да се избягва нестандартна стойност на който и да е атрибут
Данните трябва да се актуализират периодично и не трябва да съдържат стари данни
Кубиците с данни не трябва да се пропускат. Тъй като всеки набор от данни представлява уникални първични ключове и всички стойности трябва да се съхраняват отгоре надолу и трябва да бъдат достъпни като пълни данни
Представянето на данните трябва да бъде в правилна подредба по подреден начин, когато това дава на потребителя висока производителност.
Данните трябва да бъдат лесно достъпни и достъпни за потребителя по всяко време
Пулът от данни трябва да има правилната навигация за източниците, така че потребителят да може лесно да се насочи към тази част от данните, без да губи време
Данните трябва да имат висока яснота и трябва да бъдат лесни за разбиране.

Таблица за сравнение на ROLAP срещу MOLAP срещу HOLAP

Таблицата по-долу обобщава сравненията между ROLAP и MOLAP срещу HOLAP:

Основи за сравнение	ROLAP	MOLAP	HOLAP
акроним	Релационна онлайн аналитична обработка	Многоизмерна онлайн аналитична обработка	Хибридна онлайн аналитична обработка
Методи за съхранение	Данните се съхраняват в основния склад за данни	Данните се съхраняват в регистрираната база данни MDDB	Данните се съхраняват в релационните бази данни
Методи за извличане	Данните се получават от основното хранилище	Данните се получават от собствената база данни	Данните се събират от релационните бази данни
Подреждане на данни	Данните се подреждат и запазват под формата на таблици с редове и колони	Данните се подреждат и съхраняват под формата на кубчета данни	Данните са подредени в многоизмерна форма
Сила на звука	Обработват се огромни данни	Обработват се ограничени данни, които се съхраняват в патентовани данни	Големи данни могат да бъдат обработвани
Техника	Работи със SQL	Работи с технологията Sparse Matrix	Той използва както Sparse матрична технология, така и SQL
Проектиран изглед	Има динамичен достъп	Има статичен достъп	Има динамичен достъп
Време за реакция	Има максимално време за реакция	Има минимално време за реакция	Това отнема минимално време за отговор

заключение

Основната тема, която трябва да бъде обсъдена тук, е информационната сигурност, която трябва да се пренесе от етапа на разработване до етапа на внедряване и да се извърши и по време на поддръжката му. Сигурността е ключов елемент за съхранението на данни, тъй като това е мястото, където се взема решение за решаващи проблеми и се извършва голямо количество транзакции и обработка на данни. Ръководството и неговите системи за одит са от решаващо значение за съхранението на данни, толкова важно, колкото системата за сигурност. Предприятието се възползва от тази онлайн система за аналитична обработка и я предполага според търсенето.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за ROLAP срещу MOLAP срещу HOLAP. Тук също обсъждаме ключовите разлики между ROLAP и MOLAP срещу HOLAP с инфографиката и таблицата за сравнение. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече-