Unterschied zwischen ROLAP vs MOLAP vs HOLAP
Diese Abkürzung bezieht sich auf Data Warehousing, das ein logisches Datenmodell darstellt und Möglichkeiten bietet, den Tag zu bewältigen, um komplexe Abfragen zu lösen. In diesem Artikel von ROLAP vs MOLAP vs HOLAP werden wir ihre Unterschiede im Detail betrachten.
- ROLAP steht für Relational Online Analytical Processing, das auf der Grundlage relationaler Datenbankverwaltung eingebettet ist.
- MOLAP ist für die mehrdimensionale analytische Online-Verarbeitung vorgesehen, die auf der Grundlage einer mehrdimensionalen Datenbankverwaltung eingebettet ist.
- HOLAP ist Hybrid Online Analytical Processing, das die Attribute von ROLAP und MOLAP kombiniert. Online Analytical Processing ist ein Tool, das eine mehrdimensionale Ansicht von Daten entwirft und bereitstellt. Es verfügt über zwei Modelle, ROLAP und MOLAP. ROLAP extrahiert Daten direkt aus dem Data Warehouse und MOLAP liefert Daten aus den registrierten Datenbanken.
Head to Head Vergleich zwischen ROLAP vs MOLAP vs HOLAP (Infografik)
Unten ist der Top 8 Vergleich zwischen ROLAP vs MOLAP vs HOLAP: 
Hauptunterschiede zwischen ROLAP vs MOLAP vs HOLAP
Lassen Sie uns einige der wichtigsten Unterschiede zwischen ROLAP und MOLAP und HOLAP diskutieren:
- ROLAP ist relationales OLAP, bei dem die Daten in herkömmlichen Methoden wie Zeilen und Spalten im Data Warehouse angeordnet werden. Es ist in mehrdimensionaler Form für den Benutzer sichtbar und zugänglich. Zur Anzeige als mehrdimensionale Ansicht werden die Daten als zugehörige Metadatenebene konzipiert, die die Erfassung und Speicherung von Daten unterstützt. Die komplexe Abfrage wird dynamisch verarbeitet. Es ist langsamer als MOLAP, wo ROLAP mit einer höheren Geschwindigkeit mit dem enormen Datenvolumen umgeht.
- MOLAP ist ein mehrdimensionales OLAP, bei dem die Daten auf dem registrierten System analysiert werden. Die Daten sind in einem mehrdimensionalen Array angeordnet. Das Array enthält vordefinierte Daten, wenn die Daten in die Datenbankverwaltung geladen werden. Das MOLAP-System ist auf der Anwendungsschicht implementiert und ruft die Daten mit der minimalen Antwortzeit ab, wenn der Benutzer eine Anforderung sendet.
- Die Ausdruckskraft des relationalen Modells umfasst nicht die Themen Dimension und Maß, um einen bestimmten Datentyp zu erstellen. Zu den Grundelementen gehören Integrität, Attribute und Beziehungen, die hauptsächlich im Star-Schema angewendet werden.
- ROLAP verwendet SQL als funktionierende Sprache, um die Daten abzurufen und zu bearbeiten, während MOLAP die Sparse-Matrix-Technik verwendet, um die Daten aus mehrdimensionalen Arrays in Form von dimensionalen Datenwürfeln abzurufen.
- ROLAP hat eine langsame Reaktionszeit, da es die mehrdimensionale Form aller Daten anzeigt. MOLAP ist jedoch sehr schnell, da es keine mehrdimensionale Ansicht anzeigt.
- Sowohl ROLAP als auch MOLAP verarbeiten komplexe Abfragen und weisen eine einzigartige Leistung auf. Wenn der Benutzer ein schnelles Reaktionssystem wünscht, kann er es auf MOLAP anwenden
- ROLAP und MOLAP arbeiten an Optimierungstechniken und entstehen aufgrund ihrer Sparsamkeit.
- Hier bildete sich die Zwischenstruktur HOLAP mit einer Mischung aus Vorteilen von MOLAP und ROLAP. Eine große Menge an Datenverarbeitungskapazität wird aus ROLAP entnommen, und die Methode für die Abfragegeschwindigkeit wird aus MOLAP übernommen, das HOLAP als standardisiertes Modell zugeführt wird. HOLAP verlässt sich darauf, dass seine enormen Daten in einem relationalen Datenbankverwaltungssystem gespeichert werden sollten, um Fehler zu beseitigen, die durch die sparsame und mehrdimensionale Engine entstehen, die nur die erforderlichen Informationen des Benutzers speichert und ihnen häufigen Zugriff gewährt. Wenn der Benutzer jedoch verwandte Daten anfordert, um eine komplexe Abfrage zu lösen, bietet er transparenten Zugriff auf diesen Teil einer relationalen Datenbank. Diese HOLAP-Technik wird von der beliebten MicroStrategy übernommen, um die Plattformleistung in Zusammenarbeit mit anderen Anbietern zu steigern, die diese Lösung bereits in ihrem Unternehmen implementiert haben.
- Bei dieser Konstruktion gibt es jedoch nur wenige Probleme, die behoben werden müssen, um eine hohe Leistung zu erzielen.
- Die Qualität des Prozesses sollte verbessert werden, um die Kundenanforderungen zu erfüllen. Die Qualität sollte in der Data Warehousing-Phase von der Anfangsphase bis zur Endphase konsistent sein. Die wenigen Hauptbereiche, in denen Qualität berücksichtigt werden sollte, sind das Definieren von Bereichen, das Messen von Bereichen und das Maximieren von Teilen.
- Die wichtigsten Eigenschaften sind Genauigkeit, aktualisierte Daten, vervollständigte Daten, Konsistenz, Rückverfolgbarkeit, Verfügbarkeit und Klarheit.
- In Accuracy sollten die Daten die richtigen und realen Werte haben, da zum Zeitpunkt der ETL die Wahrscheinlichkeit von fehlenden Werten hoch ist und außerdem vermieden werden sollte, dass ein Attribut nicht dem Standard entspricht
- Die Daten sollten regelmäßig aktualisiert werden und keine alten Daten enthalten
- Die Datenwürfel dürfen nicht fehlen. Da jeder Datensatz eindeutige Primärschlüssel darstellt und alle Werte von oben nach unten gespeichert und als vollständige Daten verfügbar sein sollten
- Die Darstellung von Daten sollte ordnungsgemäß angeordnet sein, um dem Benutzer eine hohe Konsistenzleistung zu bieten.
- Die Daten sollten jederzeit leicht verfügbar und für den Benutzer zugänglich sein
- Der Datenpool sollte über die richtige Navigation zu den Quellen verfügen, damit der Benutzer ohne Zeitverlust problemlos auf diesen Teil der Daten zugreifen kann
- Die Daten sollten klar und leicht verständlich sein.
Vergleichstabelle von ROLAP vs MOLAP vs HOLAP
In der folgenden Tabelle sind die Vergleiche zwischen ROLAP und MOLAP und HOLAP zusammengefasst:
| Grundlagen zum Vergleich | ROLAP | MOLAP | HOLAP |
| Akronym | Relationale Online-Analyseverarbeitung | Mehrdimensionale analytische Online-Verarbeitung | Hybride Online-Analyseverarbeitung |
| Lagerungsmethoden | Die Daten werden im Hauptdatenlager gespeichert | Die Daten werden in der registrierten Datenbank MDDB gespeichert | Daten werden in den relationalen Datenbanken gespeichert |
| Abrufmethoden | Daten werden aus dem Hauptrepository abgerufen | Daten werden aus der proprietären Datenbank abgerufen | Daten werden aus den relationalen Datenbanken abgerufen |
| Datenanordnung | Daten werden in Form von Tabellen mit Zeilen und Spalten angeordnet und gespeichert | Daten werden in Form von Datenwürfeln angeordnet und gespeichert | Die Daten sind mehrdimensional angeordnet |
| Volumen | Es werden enorme Datenmengen verarbeitet | Eingeschränkte Daten, die geschützt aufbewahrt werden, werden verarbeitet | Große Datenmengen können verarbeitet werden |
| Technik | Es funktioniert mit SQL | Es funktioniert mit Sparse Matrix-Technologie | Es verwendet sowohl die Sparse-Matrix-Technologie als auch SQL |
| Gestaltete Ansicht | Es hat dynamischen Zugriff | Es hat einen statischen Zugriff | Es hat dynamischen Zugriff |
| Reaktionszeit | Es hat maximale Antwortzeit | Es hat minimale Reaktionszeit | Es dauert eine minimale Reaktionszeit |
Fazit
Das Hauptthema, das hier diskutiert werden sollte, ist Informationssicherheit, die von der Entwicklungsphase bis zur Implementierungsphase durchgeführt werden sollte und auch während ihrer Wartungszeit durchgeführt wird. Sicherheit ist ein Schlüsselelement für das Data Warehousing, da hier die Lösung wichtiger Probleme erfolgt und eine große Menge an Datentransaktionen und -verarbeitungen durchgeführt werden. Das Management und seine Prüfsysteme sind für die Datenhaltung ebenso wichtig wie das Sicherheitssystem. Das Unternehmen nutzt dieses analytische Online-Verarbeitungssystem und impliziert es je nach Bedarf.
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