ROLAP vs MOLAP vs HOLAP - Topp 8 skillnader du borde veta

Skillnaden mellan ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Dessa akronymer relaterade till datalagring som representerar en logisk datamodell och sätt att hantera dagen för att lösa eventuella komplexa frågor. I denna ROLAP vs MOLAP vs HOLAP artikel kommer vi att titta på deras skillnader i detalj.

ROLAP står för Relational Online Analytical Processing som är inbäddad baserat på relationsdatabashantering.
MOLAP är för multidimensionell online analytisk bearbetning som är inbäddad baserad på flerdimensionell databashantering.
HOLAP är Hybrid Online Analytical Processing som kombinerar attribut för ROLAP och MOLAP. Online analytisk bearbetning är ett verktyg som designar och ger en flerdimensionell bild av data och har två modeller ROLAP och MOLAP. ROLAP extraherar data direkt från datalageret och MOLAP ger data från de registrerade databaserna.

Jämförelse mellan huvud och huvud mellan ROLAP vs MOLAP vs HOLAP (Infographics)

Nedan är topp 8 jämförelsen mellan ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Viktiga skillnader mellan ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Låt oss diskutera några av de viktigaste viktiga skillnaderna mellan ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

ROLAP är ett relationellt OLAP där data är ordnade i traditionella metoder som rader och kolumner i datalageret. Det är synligt och tillgängligt för användare i flerdimensionell form. För att visa den som en flerdimensionell vy är data utformade som det relaterade lagret metadata som stöder insamling och lagring av data. Det gör dynamiskt i hanteringen av den komplexa frågan. Det är långsammare än MOLAP där ROLAP hanterar den enorma datamängden med högre hastighet.

MOLAP är en multidimensionell OLAP där data analyseras på det registrerade systemet. Uppgifterna är arrangerade i en flerdimensionell matris. Arrayen innehåller fördefinierade data när data laddas i databashantering. MOLAP-systemet implementeras på applikationsskiktet och när användaren skickar en begäran hämtar den informationen med minsta svarstid.

Relationsmodellens uttryckskraft inkluderar inte ämnena dimension och mått för att skapa en specifik datatyp. De grundläggande elementen inkluderar integritet, attribut, relationer som huvudsakligen tillämpas i stjärnschema.
ROLAP använder SQL som sitt funktionsspråk för att hämta data och arbeta med dem, medan MOLAP använder Sparse matrix-tekniken för att hämta data från flerdimensionell matris i form av dimensionella datakub.
ROLAP har långsam responstid eftersom den visar flerdimensionell form av data men MOLAP är mycket snabb eftersom den inte visar någon flerdimensionell vy.
Både ROLAP och MOLAP hanterar komplex fråga och har sin unika prestanda. Om användaren vill ha något snabbt svarssystem kan han använda MOLAP
ROLAP och MOLAP arbetar med optimeringstekniker och skapas på grund av dess gleshet.
Här bildades mellanstrukturen HOLAP med en blandning av fördelarna med MOLAP och ROLAP. En stor mängd datahanteringskapacitet tas från ROLAP och fråghastighetsmetoden hämtas från MOLAP som matas till HOLAP som står som en standardiserad modell. HOLAP förlitar sig på dess enorma data bör sparas i ett relationsdatabashanteringssystem för att bli av med brister skapade av sparsitet och flerdimensionell motor som bara lagrar användarens nödvändiga information och ger dem ofta åtkomst. Men om användaren begär mer relaterad data för att lösa alla komplexa frågor ger den transparent åtkomst till den delen av en relationsdatabas. Denna HOLAP-teknik används av populära MicroStrategy för att öka deras plattformsprestanda i samarbete med andra leverantörer som redan har implementerat denna lösning i sin verksamhet.
Men i denna design finns det få problem som bör övervinnas för att ha en hög prestanda.
Processens kvalitet bör förbättras för att tillgodose kundens krav. Kvaliteten ska vara konsekvent i datalagring från den inledande fasen till slutfasen. De få huvudområden där kvalitet bör beaktas är att definiera områden, mäta områden och maximera delar.
De viktiga egenskaperna är noggrannhet, uppdaterade data, färdigställda data, konsistens, spårbarhet, tillgänglighet och tydlighet.
I noggrannhet bör uppgifterna ha korrekta och verkliga värden eftersom vid ETL-tidpunkten är chansen att saknas värden höga och även att ge icke-standardvärde till något attribut bör undvikas
Uppgifterna ska uppdateras med jämna mellanrum och bör inte innehålla gamla data
Datakuben ska inte missas. Eftersom varje datauppsättning representerar unika primära nycklar och alla värden bör lagras från topp till botten och bör vara tillgängliga som en fullständig data
Representationen av data bör ske i ett ordentligt arrangemang på ett ordnat sätt där det ger användaren en hög konsistensprestanda.
Uppgifterna ska vara lättillgängliga och tillgängliga för användaren när som helst
Datapoolen bör ha rätt navigering om källorna så att användaren enkelt kan leda till den datadelen utan tidslöseri
Uppgifterna bör ha hög tydlighet och ska vara lätta att förstå.

Jämförelsetabell för ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Tabellen nedan sammanfattar jämförelserna mellan ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Grunder för jämförelse	ROLAP	MOLAP	HOLAP
Akronym	Relationell online analytisk bearbetning	Multidimensionell online analytisk bearbetning	Hybridanalysbearbetning
Lagringsmetoder	Data lagras i huvuddatalageret	Data lagras i den registrerade databasen MDDB	Data lagras i relationella databaser
Hämta metoder	Data hämtas från huvudförvaret	Data hämtas från den egna databasen	Data hämtas från de relationsdatabaser
Datainriktning	Data ordnas och sparas i form av tabeller med rader och kolumner	Data ordnas och lagras i form av datakub	Data är ordnade i flerdimensionell form
Volym	Enorm data behandlas	Begränsade uppgifter som lagras i äganderätt behandlas	Stora data kan behandlas
Metod	Det fungerar med SQL	Det fungerar med Sparse Matrix-teknik	Den använder både Sparse matrix-teknik och SQL
Designad vy	Den har dynamisk åtkomst	Det har en statisk åtkomst	Den har dynamisk åtkomst
Respons tid	Den har maximal responstid	Den har minsta responstid	Det tar minsta svarstid

Slutsats

Det huvudsakliga ämnet bör diskuteras här är informationssäkerhet som bör föras från utvecklingsstadiet till implementeringsstadiet och det utförs även underhållstid. Säkerhet är ett viktigt element för datalagring eftersom det är en plats där lösningen på avgörande problem tas och en stor mängd datatransaktion och behandling görs. Ledningen och dess revisionssystem är avgörande för datalagring som är lika viktiga som säkerhetssystemet. Företaget utnyttjar detta onlineanalysbehandlingssystem och implicerar det enligt efterfrågan.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till ROLAP vs MOLAP vs HOLAP. Här diskuterar vi också ROLAP vs MOLAP vs HOLAP viktiga skillnader med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer-