ROLAP vs MOLAP vs HOLAP - Top 8 verschillen die u moet weten

Verschil tussen ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

Deze afkorting had betrekking op data warehousing, wat een logisch datamodel vertegenwoordigt en manieren om de dag af te handelen om complexe vragen op te lossen. In dit artikel ROLAP vs MOLAP vs HOLAP zullen we hun verschillen in detail bekijken.

ROLAP staat voor Relational Online Analytical Processing die is ingebed op basis van relationeel databasebeheer.
MOLAP is voor multidimensionale online analytische verwerking die is ingebed op basis van multidimensionaal databasebeheer.
HOLAP is Hybrid Online Analytical Processing die attributen van ROLAP en MOLAP combineert. Online analytische verwerking is een tool die een multidimensionaal beeld van gegevens ontwerpt en geeft en twee modellen ROLAP en MOLAP heeft. ROLAP haalt gegevens rechtstreeks uit het datawarehouse en MOLAP geeft gegevens uit de geregistreerde databases.

Head to Head-vergelijking tussen ROLAP vs MOLAP vs HOLAP (Infographics)

Hieronder is de top 8 vergelijking tussen ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Belangrijkste verschillen tussen ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

Laten we enkele van de belangrijkste belangrijkste verschillen tussen ROLAP versus MOLAP versus HOLAP bespreken:

ROLAP is relationele OLAP waarbij de gegevens worden gerangschikt volgens traditionele methoden zoals rijen en kolommen in het datawarehouse. Het is zichtbaar en toegankelijk voor gebruikers in multidimensionale vorm. Om het als een multidimensionaal beeld weer te geven, zijn de gegevens ontworpen als de gerelateerde laag metagegevens die het verzamelen en opslaan van gegevens ondersteunt. Het doet dynamisch in het omgaan met de complexe query. Het is langzamer dan MOLAP waar ROLAP de enorme hoeveelheid gegevens op een hogere snelheid verwerkt.

MOLAP is een multidimensionale OLAP waar de gegevens worden geanalyseerd op het geregistreerde systeem. De gegevens zijn gerangschikt in een multidimensionale array. De array bevat vooraf gedefinieerde gegevens wanneer de gegevens worden geladen in databasebeheer. MOLAP-systeem is geïmplementeerd op de applicatielaag en wanneer de gebruiker een verzoek verzendt, haalt het de gegevens op met de minimale responstijd.

De uitdrukkingskracht van het relationele model omvat niet de onderwerpen dimensie en maat om een specifiek gegevenstype te creëren. De basiselementen omvatten integriteit, attributen, relaties die voornamelijk worden toegepast in het Star-schema.
ROLAP gebruikt SQL als zijn functionele taal om de gegevens op te halen en eraan te werken, terwijl de MOLAP de Sparse-matrixtechniek gebruikt om de gegevens uit een multidimensionale array te halen in de vorm van dimensionale gegevenskubussen.
ROLAP heeft een trage responstijd omdat het de multidimensionale vorm van alle gegevens toont, maar MOLAP is erg snel omdat het geen multidimensionale weergave toont.
Zowel ROLAP als MOLAP verwerken complexe zoekopdrachten en hebben unieke prestaties. Als de gebruiker een snel reactiesysteem wil, kan hij dit aan MOLAP overnemen
ROLAP en MOLAP werken aan optimalisatietechnieken en gecreëerd vanwege de spaarzaamheid.
Hier werd de tussenliggende structuur HOLAP gevormd met een mengsel van voordelen van MOLAP en ROLAP. Een grote hoeveelheid gegevensverwerkingscapaciteit wordt ontleend aan ROLAP en de queriesnelheidsmethode wordt ontleend aan MOLAP dat wordt gevoed naar HOLAP dat als een gestandaardiseerd model staat. HOLAP vertrouwt op zijn enorme gegevens die moeten worden opgeslagen in een relationeel databasebeheersysteem om fouten te verwijderen die zijn ontstaan door sparsity en een multidimensionale engine die alleen de vereiste informatie van de gebruiker opslaat en hen frequente toegang biedt. Maar als de gebruiker om meer gerelateerde gegevens vraagt om een complexe vraag op te lossen, biedt het transparante toegang tot dat gedeelte van een relationele database. Deze HOLAP-techniek is overgenomen door de populaire MicroStrategy om hun platformprestaties te verbeteren in samenwerking met andere leveranciers die deze oplossing al in hun bedrijf hebben geïmplementeerd.
Maar in dit ontwerp zijn er weinig problemen die moeten worden opgelost om een hoge prestatie te hebben.
De kwaliteit van het proces moet worden verbeterd om aan de eisen van de klant te voldoen. De kwaliteit moet consistent zijn in datawarehousing vanaf de beginfase tot de eindfase. De enkele belangrijkste gebieden waar kwaliteit moet worden overwogen, zijn gebieden definiëren, gebieden meten en delen maximaliseren.
De belangrijke kwaliteiten zijn nauwkeurigheid, bijgewerkte gegevens, voltooide gegevens, consistentie, traceerbaarheid, beschikbaarheid en duidelijkheid.
In Nauwkeurigheid moeten de gegevens de juiste en echte waarden hebben, omdat op het moment van ETL de kansen op ontbrekende waarden hoog zijn en ook het geven van niet-standaardwaarde aan een kenmerk moet worden vermeden
De gegevens moeten periodiek worden bijgewerkt en mogen geen oude gegevens bevatten
De gegevenskubussen mogen niet worden gemist. Omdat elke gegevensset unieke primaire sleutels vertegenwoordigt en alle waarden van boven naar beneden moeten worden opgeslagen en als volledige gegevens beschikbaar moeten zijn
De weergave van gegevens moet op een geordende manier worden gerangschikt, waarbij de gebruiker hoge consistentieprestaties krijgt.
De gegevens moeten te allen tijde gemakkelijk beschikbaar en toegankelijk zijn voor de gebruiker
De datapool moet de juiste navigatie over de bronnen hebben, zodat de gebruiker gemakkelijk naar dat deel van de gegevens kan gaan zonder tijdverlies
De gegevens moeten een hoge helderheid hebben en gemakkelijk te begrijpen zijn.

Vergelijkingstabel van ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

De onderstaande tabel geeft een overzicht van de vergelijkingen tussen ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Basics voor vergelijking	ROLAP	MOLAP	HOLAP
Acroniem	Relationele online analytische verwerking	Multidimensionale online analytische verwerking	Hybride online analytische verwerking
Opslagmethoden	Gegevens worden opgeslagen in het hoofdgegevensmagazijn	Gegevens worden opgeslagen in de geregistreerde MDDB-database	Gegevens worden opgeslagen in de relationele databases
Ophaalmethoden	Gegevens worden opgehaald uit de hoofdrepository	Gegevens worden opgehaald uit de eigen database	Gegevens worden opgehaald uit de relationele databases
Gegevensarrangement	Gegevens worden gerangschikt en opgeslagen in de vorm van tabellen met rijen en kolommen	Gegevens worden gerangschikt en opgeslagen in de vorm van gegevenskubussen	Gegevens zijn in multidimensionale vorm gerangschikt
Volume	Enorme gegevens worden verwerkt	Beperkte gegevens die in eigendom worden bewaard, worden verwerkt	Grote gegevens kunnen worden verwerkt
Techniek	Het werkt met SQL	Het werkt met Sparse Matrix-technologie	Het gebruikt zowel Sparse-matrixtechnologie als SQL
Ontworpen zicht	Het heeft dynamische toegang	Het heeft een statische toegang	Het heeft dynamische toegang
Reactietijd	Het heeft maximale responstijd	Het heeft een minimale responstijd	Het duurt minimale responstijd

Conclusie

Het belangrijkste onderwerp dat hier moet worden besproken, is informatiebeveiliging die moet worden overgedragen van de ontwikkelingsfase naar de implementatiefase en het wordt ook uitgevoerd tijdens de onderhoudstijd. Beveiliging is een sleutelelement voor datawarehousing, omdat daar een oplossing wordt gevonden voor cruciale problemen en een grote hoeveelheid datatransacties en -verwerking wordt uitgevoerd. Het management en de auditsystemen zijn cruciaal voor datawarehousing net zo belangrijk als het beveiligingssysteem. De onderneming maakt gebruik van dit online analytische verwerkingssysteem en impliceert dit volgens de vraag.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids voor ROLAP vs MOLAP vs HOLAP. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen ROLAP en MOLAP versus HOLAP met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook een kijkje nemen in de volgende artikelen voor meer informatie-