ROLAP vs MOLAP vs HOLAP - Le 8 differenze principali che dovresti conoscere

Differenza tra ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Questi acronimi si riferivano al data warehousing che rappresenta un modello logico di dati e modi di gestire la giornata per risolvere eventuali query complesse. In questo articolo ROLAP vs MOLAP vs HOLAP, esamineremo le loro differenze nei dettagli.

ROLAP è l'acronimo di Relational Online Analytical Processing integrato in base alla gestione di database relazionali.
MOLAP è per l'elaborazione analitica online multidimensionale che è integrata in base alla gestione multidimensionale del database.
HOLAP è Elaborazione analitica online ibrida che combina gli attributi di ROLAP e MOLAP. L'elaborazione analitica online è uno strumento che progetta e offre una vista multidimensionale dei dati e ha due modelli ROLAP e MOLAP. ROLAP estrae i dati direttamente dal data warehouse e MOLAP fornisce i dati dai database registrati.

Confronto testa a testa tra ROLAP vs MOLAP vs HOLAP (Infografica)

Di seguito è riportato il top 8 confronto tra ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Differenze chiave tra ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Discutiamo alcune delle principali differenze chiave tra ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

ROLAP è un OLAP relazionale in cui i dati sono organizzati in metodi tradizionali come righe e colonne nel data warehouse. È visibile e accessibile agli utenti in forma multidimensionale. Per visualizzarlo come una vista multidimensionale, i dati sono progettati come il relativo livello di metadati che supporta la raccolta e l'archiviazione dei dati. Lo fa dinamicamente nella gestione della query complessa. È più lento di MOLAP dove ROLAP gestisce l'enorme volume di dati a una velocità maggiore.

MOLAP è un OLAP multidimensionale in cui i dati vengono analizzati sul sistema registrato. I dati sono disposti in un array multidimensionale. L'array trasporta dati predefiniti quando i dati vengono caricati nella gestione del database. Il sistema MOLAP è implementato a livello di applicazione e quando l'utente invia qualsiasi richiesta recupera i dati con il tempo di risposta minimo.

Il potere espressivo del modello relazionale non include gli argomenti di dimensione e misura per creare un tipo di dati specifico. Gli elementi di base includono integrità, attributi, relazioni che vengono applicati principalmente nello schema a stella.
ROLAP utilizza SQL come linguaggio funzionante per recuperare i dati e lavorarci su, mentre MOLAP utilizza la tecnica matrice sparsa per ottenere i dati dall'array multidimensionale sotto forma di cubi di dati dimensionali.
ROLAP ha tempi di risposta lenti perché mostra la forma multidimensionale di qualsiasi dato, ma MOLAP è molto veloce poiché non mostra alcuna vista multidimensionale.
Sia ROLAP che MOLAP gestiscono query complesse e ha prestazioni uniche. Se l'utente desidera un sistema di risposta rapida, può adottare MOLAP
ROLAP e MOLAP lavorano su tecniche di ottimizzazione e create grazie alla sua scarsità.
Qui la struttura intermedia HOLAP formata con una miscela di vantaggi di MOLAP e ROLAP. Una grande quantità di capacità di gestione dei dati viene prelevata da ROLAP e il metodo della velocità delle query viene preso da MOLAP che viene inviato a HOLAP che si pone come un modello standardizzato. HOLAP si affida ai suoi enormi dati che dovrebbero essere salvati in un sistema di gestione di database relazionali per eliminare i difetti creati dalla scarsità e dal motore multidimensionale che memorizza solo le informazioni richieste dall'utente e fornisce loro un accesso frequente. Ma se l'utente richiede più dati correlati per risolvere qualsiasi query complessa, fornisce un accesso trasparente a quella parte di un database relazionale. Questa tecnica HOLAP è adottata dalla popolare MicroStrategy per aumentare le prestazioni della piattaforma in collaborazione con altri fornitori che hanno già implementato questa soluzione nella loro attività.
Ma in questo progetto, ci sono alcuni problemi che dovrebbero essere superati per avere prestazioni elevate.
La qualità del processo dovrebbe essere migliorata per soddisfare le esigenze del cliente. La qualità dovrebbe essere coerente nel data warehousing dalla fase iniziale alla fase finale. Le poche aree principali in cui la qualità dovrebbe essere considerata sono la definizione delle aree, la misurazione delle aree e l'ottimizzazione delle parti.
Le qualità importanti sono accuratezza, dati aggiornati, dati completi, coerenza, tracciabilità, disponibilità e chiarezza.
In Precisione, i dati dovrebbero avere i valori corretti e reali perché al momento dell'ETL le possibilità di valori mancanti sono elevate e si dovrebbe anche evitare di dare un valore non standard a qualsiasi attributo
I dati devono essere aggiornati periodicamente e non devono contenere dati vecchi
I cubi di dati non dovrebbero essere persi. Poiché ogni set di dati rappresenta chiavi primarie univoche e tutti i valori devono essere archiviati dall'alto verso il basso e devono essere disponibili come dati completi
La rappresentazione dei dati dovrebbe essere sistemata in modo ordinato in modo da offrire all'utente prestazioni di alta coerenza.
I dati dovrebbero essere facilmente disponibili e accessibili all'utente in qualsiasi momento
Il pool di dati dovrebbe avere la navigazione corretta sulle origini in modo che l'utente possa facilmente indirizzare a quella parte di dati senza sprecare tempo
I dati dovrebbero essere molto chiari e dovrebbero essere facili da capire.

Tabella comparativa di ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

La tabella seguente riassume i confronti tra ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Nozioni di base per il confronto	ROLAP	MOLAP	HOLAP
Acronimo	Elaborazione analitica online relazionale	Elaborazione analitica online multidimensionale	Elaborazione analitica online ibrida
Metodi di archiviazione	I dati vengono archiviati nel data warehouse principale	I dati sono memorizzati nel database MDDB registrato	I dati sono archiviati nei database relazionali
Metodi di recupero	I dati vengono recuperati dal repository principale	I dati vengono recuperati dal database proprietario	I dati vengono recuperati dai database relazionali
Disposizione dei dati	I dati vengono organizzati e salvati sotto forma di tabelle con righe e colonne	I dati vengono organizzati e archiviati sotto forma di cubi di dati	I dati sono organizzati in forma multidimensionale
Volume	Vengono elaborati dati enormi	Vengono elaborati dati limitati che sono mantenuti in proprietà	È possibile elaborare dati di grandi dimensioni
Tecnica	Funziona con SQL	Funziona con la tecnologia Sparse Matrix	Utilizza sia la tecnologia a matrice sparsa che SQL
Vista progettata	Ha accesso dinamico	Ha un accesso statico	Ha accesso dinamico
Tempo di risposta	Ha il tempo di risposta massimo	Ha un tempo di risposta minimo	Richiede un tempo di risposta minimo

Conclusione

L'argomento principale dovrebbe essere discusso qui è la sicurezza delle informazioni che dovrebbe essere portata dalla fase di sviluppo alla fase di implementazione ed è eseguita anche sui suoi tempi di manutenzione. La sicurezza è un elemento chiave per l'archiviazione dei dati perché è un luogo in cui viene presa la soluzione ai problemi cruciali e viene eseguita una grande quantità di transazioni ed elaborazione dei dati. La gestione e i suoi sistemi di controllo sono fondamentali per l'archiviazione dei dati tanto importante quanto il sistema di sicurezza. L'impresa sfrutta questo sistema di elaborazione analitica online e lo implica in base alla domanda.

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