Różnica między ROLAP a MOLAP vs HOLAP
Skrót ten dotyczył hurtowni danych, która reprezentuje logiczny model danych i sposoby radzenia sobie z codziennymi problemami w zakresie rozwiązywania złożonych zapytań. W tym artykule ROLAP vs MOLAP vs HOLAP przyjrzymy się szczegółowo ich różnicom.
- ROLAP oznacza Relational Online Analytical Processing, który jest osadzony w oparciu o zarządzanie relacyjnymi bazami danych.
- MOLAP służy do wielowymiarowego przetwarzania analitycznego online, które jest osadzone w oparciu o wielowymiarowe zarządzanie bazami danych.
- HOLAP to hybrydowe przetwarzanie analityczne online, które łączy atrybuty ROLAP i MOLAP. Online Analytical Processing to narzędzie, które projektuje i daje wielowymiarowy widok danych i ma dwa modele ROLAP i MOLAP. ROLAP wyodrębnia dane bezpośrednio z hurtowni danych, a MOLAP podaje dane z zarejestrowanych baz danych.
Bezpośrednie porównanie między ROLAP a MOLAP vs HOLAP (Infografika)
Poniżej znajduje się porównanie 8 najlepszych wyników między ROLAP a MOLAP vs HOLAP: 
Kluczowe różnice między ROLAP a MOLAP a HOLAP
Omówmy niektóre z głównych różnic między ROLAP a MOLAP a HOLAP:
- ROLAP to relacyjny OLAP, w którym dane są układane tradycyjnymi metodami, takimi jak wiersze i kolumny w hurtowni danych. Jest widoczny i dostępny dla użytkowników w formie wielowymiarowej. Aby wyświetlić go jako widok wielowymiarowy, dane zaprojektowano jako powiązaną warstwę metadanych, która obsługuje gromadzenie i przechowywanie danych. Robi to dynamicznie w obsłudze złożonego zapytania. Jest wolniejszy niż MOLAP, gdzie ROLAP radzi sobie z ogromną ilością danych z większą prędkością.
- MOLAP to wielowymiarowy OLAP, w którym dane są analizowane w zarejestrowanym systemie. Dane są ułożone w wielowymiarową tablicę. Tablica przenosi predefiniowane dane, gdy dane są ładowane w zarządzaniu bazą danych. System MOLAP jest wdrożony w warstwie aplikacji, a kiedy użytkownik wysyła jakiekolwiek żądanie, pobiera dane z minimalnym czasem odpowiedzi.
- Moc wyrażania modelu relacyjnego nie obejmuje tematów wymiaru i miary służących do utworzenia określonego typu danych. Podstawowe elementy obejmują integralność, atrybuty, relacje, które są stosowane głównie w schemacie gwiazdy.
- ROLAP używa SQL jako swojego funkcjonującego języka do pobierania danych i pracy nad nimi, podczas gdy MOLAP używa techniki macierzy rzadkich, aby uzyskać dane z tablicy wielowymiarowej w postaci kostek danych wymiarowych.
- ROLAP ma długi czas reakcji, ponieważ pokazuje wielowymiarową formę dowolnych danych, ale MOLAP jest bardzo szybki, ponieważ nie pokazuje żadnego widoku wielowymiarowego.
- Zarówno ROLAP, jak i MOLAP obsługują złożone zapytania i ma swoją wyjątkową wydajność. Jeśli użytkownik chce systemu szybkiego reagowania, może dostosować go do MOLAP
- ROLAP i MOLAP pracują nad technikami optymalizacji i są tworzone ze względu na ich rzadkość.
- Tutaj powstała struktura pośrednia HOLAP z mieszanką zalet MOLAP i ROLAP. Duża ilość możliwości przetwarzania danych jest pobierana z ROLAP, a metoda prędkości zapytania jest pobierana z MOLAP, który jest dostarczany do HOLAP, który jest standardowym modelem. HOLAP polega na swoich ogromnych danych, które powinny być zapisywane w systemie zarządzania relacyjnymi bazami danych, aby pozbyć się wad powstałych w wyniku rzadkości i wielowymiarowego silnika, który przechowuje tylko wymagane informacje o użytkowniku i zapewnia im częsty dostęp. Ale jeśli użytkownik zażąda więcej powiązanych danych w celu rozwiązania złożonego zapytania, zapewnia przejrzysty dostęp do tej części relacyjnej bazy danych. Ta technika HOLAP została przyjęta przez popularną MicroStrategy w celu zwiększenia wydajności platformy we współpracy z innymi dostawcami, którzy już wdrożyli to rozwiązanie w swojej działalności.
- Ale w tym projekcie jest kilka problemów, które należy pokonać, aby uzyskać wysoką wydajność.
- Jakość procesu należy poprawić, aby spełnić wymagania klienta. Jakość powinna być spójna w hurtowniach danych od fazy początkowej do fazy końcowej. Kilka głównych obszarów, w których należy wziąć pod uwagę jakość, to definiowanie obszarów, mierzenie obszarów i maksymalizacja części.
- Ważnymi cechami są dokładność, zaktualizowane dane, kompletne dane, spójność, identyfikowalność, dostępność i przejrzystość.
- Dokładnie, dane powinny mieć prawidłowe i rzeczywiste wartości, ponieważ w czasie ETL szanse na brakujące wartości są wysokie, a także należy unikać nadawania niestandardowej wartości dowolnemu atrybutowi
- Dane powinny być okresowo aktualizowane i nie powinny zawierać żadnych starych danych
- Kostek danych nie można pominąć. Ponieważ każdy zestaw danych reprezentuje unikalne klucze podstawowe, a wszystkie wartości powinny być przechowywane od góry do dołu i powinny być dostępne jako kompletne dane
- Reprezentacja danych powinna być uporządkowana w uporządkowany sposób, tak aby zapewnić użytkownikowi wysoką wydajność.
- Dane powinny być łatwo dostępne i dostępne dla użytkownika w dowolnym momencie
- Pula danych powinna mieć poprawną nawigację na temat źródeł, aby użytkownik mógł łatwo przekierować do tej części danych bez straty czasu
- Dane powinny mieć wysoką przejrzystość i być łatwe do zrozumienia.
Tabela porównawcza ROLAP vs MOLAP vs HOLAP
Poniższa tabela podsumowuje porównania między ROLAP a MOLAP a HOLAP:
| Podstawy do porównania | ROLAP | MOLAP | HOLAP |
| Akronim | Relacyjne przetwarzanie analityczne online | Wielowymiarowe przetwarzanie analityczne online | Hybrydowe przetwarzanie analityczne online |
| Metody przechowywania | Dane są przechowywane w głównej hurtowni danych | Dane są przechowywane w zarejestrowanej bazie danych MDDB | Dane są przechowywane w relacyjnych bazach danych |
| Metody pobierania | Dane są pobierane z głównego repozytorium | Dane są pobierane z zastrzeżonej bazy danych | Dane są pobierane z relacyjnych baz danych |
| Układ danych | Dane są uporządkowane i zapisywane w formie tabel z wierszami i kolumnami | Dane są uporządkowane i przechowywane w postaci kostek danych | Dane są uporządkowane w formie wielowymiarowej |
| Tom | Przetwarzane są ogromne dane | Przetwarzane są ograniczone dane, które są zastrzeżone | Duże dane mogą być przetwarzane |
| Technika | Działa z SQL | Działa z technologią Sparse Matrix | Wykorzystuje zarówno technologię macierzy rzadkich, jak i SQL |
| Zaprojektowany widok | Ma dynamiczny dostęp | Ma dostęp statyczny | Ma dynamiczny dostęp |
| Czas odpowiedzi | Ma maksymalny czas reakcji | Ma minimalny czas reakcji | Zajmuje minimalny czas reakcji |
Wniosek
Głównym tematem, który należy omówić tutaj, jest bezpieczeństwo informacji, które powinno być przenoszone z etapu rozwoju do etapu wdrożenia i odbywa się również w czasie jego utrzymania. Bezpieczeństwo jest kluczowym elementem hurtowni danych, ponieważ jest to miejsce, w którym podejmowane jest rozwiązanie najważniejszych problemów oraz przeprowadzana jest duża ilość transakcji i przetwarzania danych. Zarządzanie i jego systemy audytu mają kluczowe znaczenie dla hurtowni danych tak ważnej jak system bezpieczeństwa. Przedsiębiorstwo korzysta z tego internetowego systemu przetwarzania analitycznego i implikuje go zgodnie z zapotrzebowaniem.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po ROLAP vs MOLAP vs HOLAP. Tutaj omawiamy również różnice między kluczami ROLAP vs MOLAP vs HOLAP z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej-
- CFA vs CFP - najważniejsze różnice
- Adres fizyczny a adres logiczny
- Lista kontra zestaw - Przydatne porównania
- Marketing tradycyjny a marketing cyfrowy