Inhaltsverzeichnis:
- Definition - Was bedeutet Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)?
- Techopedia erklärt Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)
Definition - Was bedeutet Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)?
Die mehrdimensionale Online-Analyseverarbeitung (MOLAP) ist eine Art von Online-Analyseverarbeitung (OLAP), die wie die relationale Online-Analyseverarbeitung (ROLAP) ein mehrdimensionales Datenmodell zur Analyse von Daten verwendet. Der Unterschied zwischen MOLAP und ROLAP besteht darin, dass MOLAP erfordert, dass Informationen zuerst verarbeitet werden, bevor sie direkt in eine mehrdimensionale Datenbank indiziert werden, während ROLAP direkt in eine relationale Datenbank eingegeben wird.
Techopedia erklärt Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)
Die meisten Endbenutzer bevorzugen MOLAP aufgrund seiner höheren Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit. Im Allgemeinen verwenden OLAPs mehrdimensionale Datenmodelle. Dadurch können Benutzer verschiedene Funktionen und Aspekte der Daten anzeigen. Während ROLAPs relationale Datenbanken verwenden, wird die Anzeige von Daten dadurch eingeschränkt, dass nacheinander auf eine Tabelle für jedes Feature oder jeden Aspekt der Gesamtdaten zugegriffen und diese verarbeitet wird. In diesem Fall besteht ein Vorteil von MOLAP in der Fähigkeit, die Daten in einem mehrdimensionalen Array zu verarbeiten und zu speichern. Alle möglichen Anordnungen und Kombinationen von Daten werden im Array angezeigt und können direkt aufgerufen werden.
Die Hauptvorteile von MOLAP sind:
- Hervorragende Leistung. MOLAP-Cubes sind für den schnellen Datenabruf konzipiert und eignen sich daher am besten zum Schneiden und Würfeln.
- Die Möglichkeit, komplexe Berechnungen schnell durchzuführen, da sie beim Erstellen der Cubes vorab generiert wurden.
Obwohl MOLAP besser zu sein scheint als andere Arten von OLAPs, hat es dennoch einige Nachteile. Da MOLAP die Daten zuerst verarbeitet, kann die Verarbeitungszeit in einigen Lösungen sehr lang sein, insbesondere wenn große Datenmengen betroffen sind. Es scheint auch Schwierigkeiten zu haben, Modelle mit hohen Kardinalitätsdimensionen abzufragen.
