Πίνακας περιεχομένων:
- Ορισμός - Τι σημαίνει η Πολυδιάστατη Αναλυτική Επεξεργασία Online (MOLAP);
- Η Techopedia εξηγεί την πολυδιάστατη ανάλυση αναλύσεων σε απευθείας σύνδεση (MOLAP)
Ορισμός - Τι σημαίνει η Πολυδιάστατη Αναλυτική Επεξεργασία Online (MOLAP);
Η πολυδιάστατη διαδικτυακή αναλυτική επεξεργασία (MOLAP) είναι ένα είδος διαδικτυακής αναλυτικής επεξεργασίας (OLAP) που, όπως η σχετική online αναλυτική επεξεργασία (ROLAP), χρησιμοποιεί ένα πολυδιάστατο μοντέλο δεδομένων για την ανάλυση δεδομένων. Η διαφορά μεταξύ του MOLAP και του ROLAP είναι ότι το MOLAP απαιτεί την πρώτη επεξεργασία των πληροφοριών πριν από την ευρετηρίασή τους απευθείας σε μια πολυδιάστατη βάση δεδομένων, ενώ το ROLAP εισέρχεται απευθείας σε μια σχεσιακή βάση δεδομένων.
Η Techopedia εξηγεί την πολυδιάστατη ανάλυση αναλύσεων σε απευθείας σύνδεση (MOLAP)
Οι περισσότεροι τελικοί χρήστες προτιμούν το MOLAP λόγω της καλύτερης ταχύτητας και της απόκρισης του χρήστη. Σε γενικές γραμμές, OLAPs χρησιμοποιεί πολυδιάστατα μοντέλα δεδομένων. Ως αποτέλεσμα, οι χρήστες μπορούν να δουν διαφορετικά χαρακτηριστικά και πτυχές των δεδομένων. Ενώ τα ROLAPs χρησιμοποιούν σχεσιακές βάσεις δεδομένων, αυτό περιορίζει την προβολή των δεδομένων με τη συνεχή πρόσβαση και επεξεργασία ενός πίνακα για κάθε χαρακτηριστικό ή όψη των συνολικών δεδομένων. Σε αυτή την περίπτωση, το πλεονέκτημα του MOLAP είναι η ικανότητά του να επεξεργάζεται και να αποθηκεύει τα δεδομένα σε μια πολυδιάστατη διάταξη. Όλες οι πιθανές ρυθμίσεις και συνδυασμοί δεδομένων εμφανίζονται στη συστοιχία και μπορούν να προσπελαστούν άμεσα.
Τα βασικά πλεονεκτήματα του MOLAP περιλαμβάνουν:
- Εξαιρετική απόδοση. Οι κύβοι MOLAP είναι κατασκευασμένοι για γρήγορη ανάκτηση δεδομένων και ως εκ τούτου είναι οι καλύτεροι για λειτουργίες "κοπής και κοπής".
- Η ικανότητα να εκτελούν γρήγορα σύνθετους υπολογισμούς επειδή έχουν προκαταρκτικά δημιουργηθεί κατά τη δημιουργία των κύβων.
Αν και το MOLAP φαίνεται να είναι καλύτερο από άλλα είδη OLAP, εξακολουθεί να έχει κάποια μειονεκτήματα. Επειδή το MOLAP επεξεργάζεται πρώτα τα δεδομένα, ο χρόνος επεξεργασίας σε ορισμένες λύσεις μπορεί να είναι αρκετά μεγάλος, ιδιαίτερα όταν πρόκειται για μεγάλους όγκους δεδομένων. Φαίνεται επίσης ότι έχει δυσκολία στην ερώτηση μοντέλων με μεγάλες διαστάσεις καρδιανότητας.
