ROLAP vs MOLAP vs HOLAP - A 8 legfontosabb különbség, amelyet tudnia kell

Különbség a ROLAP és a MOLAP és a HOLAP között

Ezek a betűszó az adattárolásra vonatkoztak, amely logikai adatmodellt és a nap kezelésének módját jelenti bármilyen összetett kérdés megoldásához. Ebben a ROLAP vs MOLAP vs HOLAP cikkben részletesen megvizsgáljuk különbségeiket.

A ROLAP a Relációs Online Analytical Processing kifejezést jelenti, amelyet beágyazott a relációs adatbázis kezelése.
A MOLAP többdimenziós online analitikai feldolgozásra szolgál, amely többdimenziós adatbázis-kezelés alapján van beágyazva.
A HOLAP hibrid online analitikai feldolgozás, amely egyesíti a ROLAP és a MOLAP attribútumait. Az Online Analytical Processing egy olyan eszköz, amely az adatok többdimenziós megjelenítését tervezi és megadja, és két modelljével rendelkezik: ROLAP és MOLAP. A ROLAP közvetlenül az adattárházból vonja ki az adatokat, a MOLAP pedig a regisztrált adatbázisokból nyújt adatokat.

Összehasonlítás a ROLAP és a MOLAP és a HOLAP között (Infographics)

Az alábbiakban bemutatjuk a 8 legjobb összehasonlítást a ROLAP és a MOLAP és a HOLAP között:

Főbb különbségek a ROLAP és a MOLAP és a HOLAP között

Beszéljünk néhány fontosabb különbségről a ROLAP vs MOLAP vs HOLAP között:

A ROLAP relációs OLAP, ahol az adatok hagyományos módszerekkel vannak elrendezve, például sorok és oszlopok az adattárházban. Többdimenziós formában látható és elérhető a felhasználók számára. Többdimenziós nézetként való megjelenítéséhez az adatokat úgy kell kialakítani, mint egy kapcsolódó metaadat réteg, amely támogatja az adatok gyűjtését és tárolását. Dinamikusan kezeli a komplex lekérdezést. Ez lassabb, mint a MOLAP, ahol a ROLAP nagyobb sebességgel kezeli a hatalmas adatmennyiséget.

A MOLAP egy többdimenziós OLAP, ahol az adatokat a regisztrált rendszeren elemezzük. Az adatok többdimenziós tömbbe vannak rendezve. A tömb előre definiált adatokat hordoz, amikor az adatokat betöltik az adatbázis-kezelésbe. A MOLAP rendszert az alkalmazás rétegén valósítják meg, és amikor a felhasználó bármilyen kérést elküld, az adatokat lekéri a minimális válaszidővel.

A relációs modell kifejező ereje nem foglalja magában a dimenzió és az intézkedés témáját egy adott adattípus létrehozásához. Az alapelemek tartalmazzák az integritást, az attribútumokat, a kapcsolatokat, amelyeket főként a Star séma alkalmaz.
A ROLAP az SQL-t használja funkcionális nyelvként az adatok beolvasásához és az azokon végzett munkához, míg a MOLAP a Sparse mátrix technikát használja az adatok multidimenziós tömbökből történő beolvasására, dimenziós adatkockák formájában.
A ROLAP lassú reakcióidővel rendelkezik, mivel minden adat többdimenziós formáját mutatja, de a MOLAP nagyon gyors, mivel nem mutat többdimenziós nézetet.
A ROLAP és a MOLAP egyaránt foglalkozik bonyolult lekérdezéssel, és egyedi teljesítményével rendelkezik. Ha a felhasználó bármilyen gyors reagálási rendszert akar, akkor átveheti a MOLAP-ba
A ROLAP és a MOLAP optimalizálási technikákon dolgozik, és azok ritkázata miatt jött létre.
Itt a HOLAP közbenső szerkezet alakult ki a MOLAP és a ROLAP előnyeinek keverékével. Nagyon sok adatkezelési kapacitást vesz a ROLAP, a lekérdezési sebesség módszert pedig a MOLAP-tól, amelyet a HOLAP táplál, amely szabványos modellként szolgál. A HOLAP arra támaszkodik, hogy hatalmas adatait egy relációs adatbázis-kezelő rendszerben kell elmenteni, hogy megszabaduljon a szórványosság és a többdimenziós motor által előidézett hibáktól, amely csak a felhasználó számára szükséges információkat tárolja, és gyakori hozzáférést biztosít számukra. De ha a felhasználó több kapcsolódó adatot kér valamilyen összetett lekérdezés megoldására, akkor átlátszó hozzáférést biztosít a relációs adatbázis ezen részéhez. Ezt a HOLAP technikát a népszerű MicroStrategy alkalmazta, hogy növelje platformja teljesítményét más gyártókkal együttműködve, akik ezt a megoldást már bevezették az üzleti életükbe.
De ebben a kialakításban kevés gond van, amelyeket meg kell küzdeni a nagy teljesítmény elérése érdekében.
Az ügyfelek igényeinek kielégítése érdekében javítani kell a folyamat minőségét. A minőségnek egységesnek kell lennie az adattárolásban a kezdeti fázistól a végső fázisig. Az a néhány fő terület, ahol figyelembe kell venni a minőséget, a területek meghatározása, a mérési területek és az alkatrészek maximalizálása.
A fontos tulajdonságok a pontosság, a frissített adatok, a kitöltött adatok, a következetesség, a nyomon követhetőség, a rendelkezésre állás és az áttekinthetőség.
Pontossággal: az adatoknak a helyes és a valós értékekkel kell rendelkezniük, mivel az ETL idején nagy a hiányzó értékek esélye, és kerülni kell az attribútumok nem szabványos értékének megadását is
Az adatokat rendszeresen frissíteni kell, és nem tartalmazhatnak régi adatokat
Az adatkockákat nem szabad kihagyni. Mivel minden adatkészlet egyedi elsődleges kulcsokat képvisel, és minden értéket fentről lefelé kell tárolni, és teljes adatként elérhetőnek kell lennie
Az adatok ábrázolását megfelelő módon és szabályos módon kell elvégezni, amennyiben ez nagyfokú következetességgel jár a felhasználó számára.
Az adatoknak könnyen hozzáférhetőnek és bármikor hozzáférhetőnek kell lenniük a felhasználó számára
Az adatkészletnek helyesen kell navigálnia a forrásokkal kapcsolatban, hogy a felhasználó az adatok erre a részére könnyen irányuljon idő pazarlás nélkül
Az adatoknak nagyon világosnak és könnyen érthetõnek kell lenniük.

Összehasonlító táblázat a ROLAP vs MOLAP és HOLAP között

Az alábbi táblázat összefoglalja a ROLAP és a MOLAP és a HOLAP összehasonlítását:

Az összehasonlítás alapjai	ROLAP	MOLAP	HOLAP
Betűszó	Relációs online analitikai feldolgozás	Többdimenziós online analitikai feldolgozás	Hibrid online analitikai feldolgozás
Tárolási módszerek	Az adatokat a fő adattárház tárolja	Az adatokat a regisztrált MDDB adatbázis tárolja	Az adatokat a relációs adatbázisokban tárolják
Beolvasási módszerek	Az adatokat a főtárból lekérjük	Az adatokat a védett adatbázisból vonják be	Az adatokat a relációs adatbázisokból vonják le
Az adatok elrendezése	Az adatokat sorok és oszlopok táblázata formájában rendezzük el és mentsük el	Az adatok rendezése és tárolása adatkockák formájában történik	Az adatok többdimenziós formában vannak elrendezve
Hangerő	Hatalmas adatokat dolgozunk fel	A védett adatokban tárolt korlátozott mennyiségű adatot feldolgozzuk	A nagy adatok feldolgozhatók
Technika	Az SQL-vel működik	A Sparse Matrix technológiával működik	Mind a Ritka mátrix technológiát, mind az SQL-t használja
Megtervezett nézet	Dinamikus hozzáféréssel rendelkezik	Statikus hozzáféréssel rendelkezik	Dinamikus hozzáféréssel rendelkezik
Válaszidő	A maximális válaszidővel rendelkezik	Minimális válaszideje van	Minimális válaszidőt igényel

Következtetés

A fő témát itt kell megvitatni az információbiztonság, amelyet a fejlesztési szakaszból a megvalósítási szakaszba kell vinni, és a karbantartási idejére is. A biztonság kulcsfontosságú eleme az adattárolásnak, mivel itt kerül sor a kritikus problémák megoldására, és nagy mennyiségű adatátvitelre és feldolgozásra kerül sor. A menedzsment és annak ellenőrzési rendszerei elengedhetetlenek az adattároláshoz, ugyanolyan fontosak, mint a biztonsági rendszer. A vállalkozás kihasználja ezt az online analitikus feldolgozási rendszert és igény szerint bevonja azt.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a ROLAP vs MOLAP vs HOLAP oldalhoz. Itt is tárgyaljuk a ROLAP vs MOLAP vs HOLAP kulcsfontosságú különbségeket az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni-