ROLAP vs MOLAP vs HOLAP - Topp 8 forskjeller du burde vite

Forskjellen mellom ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Disse forkortelsene relatert til datavarehus som representerer en logisk datamodell og måter å håndtere dagen på for å løse eventuelle komplekse spørsmål. I denne ROLAP vs MOLAP vs HOLAP artikkelen, vil vi se på forskjellene deres i detalj.

ROLAP står for Relational Online Analytical Processing som er innebygd basert på relasjonsdatabaseadministrasjon.
MOLAP er for flerdimensjonal online analytisk prosessering som er innebygd basert på flerdimensjonal databasestyring.
HOLAP er hybrid online analytisk prosessering som kombinerer attributter til ROLAP og MOLAP. Online Analytical Processing er et verktøy som designer og gir et flerdimensjonalt syn på data og har to modeller ROLAP og MOLAP. ROLAP henter ut data direkte fra datavarehuset og MOLAP gir data fra de registrerte databasene.

Sammenligning mellom hodet og hodet mellom ROLAP vs MOLAP vs HOLAP (Infographics)

Nedenfor er topp 8-sammenligningen mellom ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Viktige forskjeller mellom ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

La oss diskutere noen av de viktigste viktige forskjellene mellom ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

ROLAP er relasjonell OLAP der dataene er ordnet i tradisjonelle metoder som rader og kolonner i datavarehuset. Det er synlig og tilgjengelig for brukere i flerdimensjonal form. For å vise dem som en flerdimensjonal visning er dataene designet som det relaterte lag metadata som støtter innsamling og lagring av data. Det gjør dynamisk når du håndterer den komplekse spørringen. Det er tregere enn MOLAP der ROLAP takler det enorme datamengden med høyere hastighet.

MOLAP er en flerdimensjonal OLAP der dataene blir analysert på det registrerte systemet. Dataene er ordnet i en flerdimensjonal matrise. Arrayet inneholder forhåndsdefinerte data når dataene lastes i databaseadministrasjon. MOLAP-systemet implementeres på applikasjonssjiktet, og når brukeren sender en forespørsel, henter den dataene med minimum responstid.

Den uttrykkelige kraften til den relasjonelle modellen inkluderer ikke emnene dimensjon og mål for å lage en spesifikk datatype. De grunnleggende elementene inkluderer integritet, attributter, relasjoner som hovedsakelig brukes i stjerneskjema.
ROLAP bruker SQL som sitt funksjonsspråk for å hente dataene og jobbe med dem, mens MOLAP bruker Sparse matrix-teknikken for å hente dataene fra flerdimensjonal matrise i form av dimensjonale datakubber.
ROLAP har langsom responstid fordi den viser flerdimensjonal form av data, men MOLAP er veldig rask siden den ikke viser noen flerdimensjonal visning.
Både ROLAP og MOLAP håndterer sammensatt spørsmål, og den har sin unike ytelse. Hvis brukeren vil ha noe raskt responssystem, kan han ta i bruk MOLAP
ROLAP og MOLAP jobber med optimaliseringsteknikker og er laget på grunn av sparsiteten.
Her dannet mellomstrukturen HOLAP med en blanding av fordelene med MOLAP og ROLAP. En stor mengde datahåndteringskapasitet er hentet fra ROLAP og spørringshastighetsmetoden er hentet fra MOLAP som mates til HOLAP som står som en standardisert modell. HOLAP er avhengig av de enorme dataene som skal lagres i et relasjonsdatabaseadministrasjonssystem for å bli kvitt feil opprettet av sparsitet og flerdimensjonal motor som bare lagrer den nødvendige informasjonen til brukeren og gir dem hyppig tilgang. Men hvis brukeren ber om mer relaterte data for å løse et komplekst spørsmål, gir den gjennomsiktig tilgang til den delen av en relasjonsdatabase. Denne HOLAP-teknikken er tatt i bruk av populære MicroStrategy for å øke deres plattformytelse i samarbeid med andre leverandører som allerede har implementert denne løsningen i sin virksomhet.
Men i denne designen er det få problemer som bør overvinnes for å ha en høy ytelse.
Kvaliteten på prosessen bør forbedres for å tilfredsstille kundens krav. Kvaliteten skal være konsistent i datalagring fra startfase til sluttfase. De få hovedområdene der kvalitet bør vurderes er å definere områder, måle områder og maksimere deler.
De viktige egenskapene er nøyaktighet, oppdaterte data, fullførte data, konsistens, sporbarhet, tilgjengelighet og klarhet.
I nøyaktighet skal dataene ha de riktige og reelle verdiene fordi på tidspunktet for ETL er sjansene for manglende verdier høye, og også å gi ikke-standard verdi til ethvert attributt bør unngås
Dataene skal oppdateres med jevne mellomrom og skal ikke inneholde gamle data
Datakubene skal ikke gå glipp av. Fordi hvert datasett representerer unike primærnøkler og alle verdiene skal lagres fra topp til bunn og skal være tilgjengelige som en fullstendig data
Representasjonen av data skal være i et ordentlig arrangement på en ordnet måte der det gir brukeren en høy konsistensytelse.
Dataene skal være lett tilgjengelig og tilgjengelig for brukeren når som helst
Datapoolen skal ha riktig navigering om kildene, slik at brukeren enkelt kan henvise til den delen av data uten bortkastet tid
Dataene skal ha høy klarhet og skal være enkle å forstå.

Sammenligningstabell for ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Tabellen nedenfor oppsummerer sammenligningene mellom ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Grunnleggende for sammenligning	ROLAP	MOLAP	HOLAP
akronym	Relasjonell online analytisk prosessering	Multidimensjonal online analytisk prosessering	Hybrid online analytisk prosessering
Lagringsmetoder	Data lagres på hoveddatavarehuset	Data lagres i den registrerte databasen MDDB	Data lagres på relasjonsdatabasene
Henter metoder	Data hentes fra hovedlageret	Data hentes fra den proprietære databasen	Data hentes fra de relasjonsdatabaser
Dataanordning	Data ordnes og lagres i form av tabeller med rader og kolonner	Data ordnes og lagres i form av datakub	Data er ordnet i flerdimensjonal form
Volum	Enorme data behandles	Begrensede data som oppbevares i proprietær, behandles	Store data kan behandles
Teknikk	Det fungerer med SQL	Det fungerer med Sparse Matrix-teknologi	Den bruker både Sparse matrix-teknologi og SQL
Designet utsikt	Den har dynamisk tilgang	Den har en statisk tilgang	Den har dynamisk tilgang
Responstid	Den har maksimal responstid	Den har minimum responstid	Det tar minimum responstid

Konklusjon

Hovedtemaet som bør diskuteres her er informasjonssikkerhet som bør bæres fra utviklingsstadiet til implementeringsstadiet, og det utføres på vedlikeholdstiden. Sikkerhet er et sentralt element for datalagring fordi det er et sted der løsningen på viktige problemer blir tatt og en stor mengde dataoverføring og behandling blir utført. Ledelsen og revisjonssystemene er avgjørende for datavarehus som er like viktige som sikkerhetssystemet. Foretaket utnytter dette online analytiske prosesseringssystemet og impliserer det i samsvar med etterspørselen.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til ROLAP vs MOLAP vs HOLAP. Her diskuterer vi også ROLAP vs MOLAP vs HOLAP nøkkelforskjeller med infografikk, og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer-