Разница между ROLAP против MOLAP против HOLAP
Эти аббревиатуры относятся к хранилищу данных, которое представляет собой логическую модель данных и способы обработки дня для решения любых сложных запросов. В этой статье ROLAP vs MOLAP vs HOLAP мы рассмотрим их различия в деталях.
- ROLAP означает «Реляционная онлайн-аналитическая обработка», которая встроена на основе управления реляционными базами данных.
- MOLAP предназначен для многомерной онлайн-аналитической обработки, которая встроена на основе многомерного управления базами данных.
- HOLAP - это гибридная онлайн-аналитическая обработка, которая объединяет атрибуты ROLAP и MOLAP. Аналитическая обработка в режиме онлайн - это инструмент, который разрабатывает и предоставляет многомерное представление данных и имеет две модели ROLAP и MOLAP. ROLAP извлекает данные непосредственно из хранилища данных, а MOLAP предоставляет данные из зарегистрированных баз данных.
Сравнение лицом к лицу между ROLAP и MOLAP против HOLAP (Инфографика)
Ниже приведены 8 лучших сравнений между ROLAP и MOLAP против HOLAP: 
Ключевые различия между ROLAP и MOLAP против HOLAP
Давайте обсудим некоторые из основных ключевых различий между ROLAP против MOLAP против HOLAP:
- ROLAP - это реляционный OLAP, в котором данные упорядочены традиционными методами, такими как строки и столбцы в хранилище данных. Это видно и доступно пользователям в многомерной форме. Чтобы отобразить его в виде многомерного представления, данные спроектированы как связанный уровень метаданных, который поддерживает сбор и хранение данных. Это делает динамически при обработке сложного запроса. Это медленнее, чем MOLAP, где ROLAP работает с огромным объемом данных с большей скоростью.
- MOLAP - это многомерный OLAP, в котором данные анализируются в зарегистрированной системе. Данные расположены в многомерном массиве. Массив несет предопределенные данные, когда данные загружаются в управление базой данных. Система MOLAP реализована на прикладном уровне, и когда пользователь отправляет любой запрос, он выбирает данные с минимальным временем ответа.
- Выражающая сила реляционной модели не включает темы измерения и измерения для создания определенного типа данных. Основные элементы включают целостность, атрибуты, отношения, которые в основном применяются в схеме Star.
- ROLAP использует SQL в качестве своего языка функционирования для извлечения данных и работы с ними, тогда как MOLAP использует метод разреженной матрицы для получения данных из многомерного массива в форме кубов размерных данных.
- ROLAP имеет медленное время отклика, потому что он показывает многомерную форму любых данных, но MOLAP очень быстр, поскольку он не показывает многомерное представление.
- И ROLAP, и MOLAP обрабатывают сложный запрос, и он обладает уникальной производительностью. Если пользователь хочет какую-либо систему быстрого реагирования, он может перейти на MOLAP
- ROLAP и MOLAP работают над методами оптимизации и созданы благодаря своей редкости.
- Здесь промежуточная структура HOLAP образована смесью преимуществ MOLAP и ROLAP. Большой объем обработки данных берется из ROLAP, а метод скорости запроса - из MOLAP, который подается в HOLAP, который выступает в качестве стандартизированной модели. HOLAP полагается на свои огромные данные, которые должны быть сохранены в системе управления реляционными базами данных, чтобы избавиться от недостатков, создаваемых редкостью и многомерным механизмом, который хранит только необходимую информацию пользователя и обеспечивает частый доступ к ним. Но если пользователь запрашивает больше связанных данных для решения любого сложного запроса, он обеспечивает прозрачный доступ к этой части реляционной базы данных. Этот метод HOLAP принят популярной MicroStrategy для повышения производительности их платформы в партнерстве с другими поставщиками, которые уже внедрили это решение в своем бизнесе.
- Но в этой конструкции есть несколько проблем, которые нужно преодолеть, чтобы иметь высокую производительность.
- Качество процесса должно быть улучшено, чтобы удовлетворить требования клиента. Качество должно быть согласованным в хранилищах данных от начальной фазы до конечной фазы. Несколько основных областей, где следует учитывать качество, - это определение областей, измерение областей и максимизация частей.
- Важными качествами являются точность, обновленные данные, заполненные данные, согласованность, прослеживаемость, доступность и ясность.
- В Точности данные должны иметь правильные и реальные значения, потому что во время ETL высока вероятность пропуска значений, а также следует избегать присвоения нестандартного значения любому атрибуту.
- Данные должны периодически обновляться и не должны содержать каких-либо старых данных
- Кубы данных не должны быть пропущены. Поскольку каждый набор данных представляет собой уникальные первичные ключи, и все значения должны храниться сверху вниз и должны быть доступны как полные данные.
- Представление данных должно быть организовано надлежащим образом в упорядоченном виде, где это дает пользователю высокую производительность согласованности.
- Данные должны быть легко доступны и доступны для пользователя в любое время
- Пул данных должен иметь правильную навигацию по источникам, чтобы пользователь мог легко перенаправить на эту часть данных без потери времени
- Данные должны иметь высокую четкость и быть легко понятными.
Сравнительная таблица ROLAP против MOLAP против HOLAP
В таблице ниже приведены сравнения между ROLAP и MOLAP против HOLAP:
| Основы для сравнения | ROLAP | MOLAP | HOLAP |
| Акроним | Реляционная онлайн аналитическая обработка | Многомерная онлайн аналитическая обработка | Гибридная онлайн аналитическая обработка |
| Методы хранения | Данные хранятся в основном хранилище данных | Данные хранятся в зарегистрированной базе данных MDDB | Данные хранятся в реляционных базах данных. |
| Методы извлечения | Данные извлекаются из основного хранилища | Данные извлекаются из проприетарной базы данных | Данные извлекаются из реляционных баз данных |
| Расположение данных | Данные располагаются и сохраняются в виде таблиц со строками и столбцами. | Данные расположены и хранятся в виде кубов данных | Данные расположены в многомерной форме |
| объем | Огромные данные обрабатываются | Ограниченные данные, которые хранятся в собственности, обрабатываются | Большие данные могут быть обработаны |
| Техника | Работает с SQL | Работает с технологией Sparse Matrix | Он использует технологию разреженных матриц и SQL |
| Разработанный вид | Имеет динамический доступ | Имеет статический доступ | Имеет динамический доступ |
| Время отклика | Максимальное время отклика | Минимальное время отклика | Требуется минимальное время отклика |
Вывод
Основной темой обсуждения здесь является информационная безопасность, которая должна быть перенесена с этапа разработки на этап внедрения, и она также выполняется во время обслуживания. Безопасность является ключевым элементом для хранилищ данных, потому что это место, где принимается решение критических проблем и выполняется большое количество транзакций и обработки данных. Управление и его системы аудита имеют решающее значение для хранилищ данных, а также системы безопасности. Предприятие пользуется преимуществами этой онлайн-аналитической системы обработки и использует ее в соответствии со спросом.
Рекомендуемые статьи
Это руководство к ROLAP против MOLAP против HOLAP. Здесь мы также обсудим ключевые отличия ROLAP от MOLAP от HOLAP с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше
- CFA против CFP - главные отличия
- Физический адрес против логического адреса
- Список против набора - полезные сравнения
- Традиционный маркетинг против цифрового маркетинга