ROLAP vs MOLAP vs HOLAP - Top 8 forskelle, du burde vide

Forskellen mellem ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Disse akronymer relaterede til datalagring, som repræsenterer en logisk datamodel og måder at håndtere dagen på at løse eventuelle komplekse forespørgsler. I denne ROLAP vs MOLAP vs HOLAP artikel vil vi se på deres forskelle i detaljer.

ROLAP står for Relational Online Analytical Processing, som er indlejret baseret på relationel databasestyring.
MOLAP er til multidimensionel online analytisk behandling, der er integreret baseret på flerdimensionel databasestyring.
HOLAP er hybrid online analytisk behandling, der kombinerer egenskaber for ROLAP og MOLAP. Online analytisk behandling er et værktøj, der designer og giver et multidimensionelt billede af data og har to modeller ROLAP og MOLAP. ROLAP udtrækker data direkte fra datalageret, og MOLAP giver data fra de registrerede databaser.

Sammenligning mellem hoved og hoved mellem ROLAP vs MOLAP vs HOLAP (Infographics)

Nedenfor er den øverste 8 sammenligning mellem ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Vigtige forskelle mellem ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Lad os diskutere nogle af de vigtigste centrale forskelle mellem ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

ROLAP er relationel OLAP, hvor dataene er arrangeret i traditionelle metoder som rækker og kolonner i datavarehuset. Det er synligt og tilgængeligt for brugere i multidimensionel form. For at vise dem som en multidimensionel visning er dataene designet som det relaterede lag metadata, der understøtter indsamling og lagring af data. Det gør dynamisk ved håndtering af den komplekse forespørgsel. Det er langsommere end MOLAP, hvor ROLAP håndterer det enorme datamængde med en højere hastighed.

MOLAP er en multidimensionel OLAP, hvor dataene analyseres på det registrerede system. Dataene er arrangeret i en multidimensionel matrix. Arrayet bærer foruddefinerede data, når dataene indlæses i databasestyring. MOLAP-system implementeres på applikationslaget, og når brugeren sender en anmodning, henter det dataene med den minimale responstid.

Relationsmodelens udtrykkende magt inkluderer ikke emnerne dimension og mål for at skabe en bestemt datatype. De grundlæggende elementer inkluderer integritet, attributter, relationer, der hovedsageligt anvendes i stjerneskema.
ROLAP bruger SQL som sit funktionssprog til at hente dataene og arbejde på dem, mens MOLAP bruger Sparse matrix-teknikken til at hente dataene fra multidimensionel matrix i form af dimensionelle datakuber.
ROLAP har langsom responstid, fordi den viser den flerdimensionale form af data, men MOLAP er meget hurtig, da den ikke viser nogen multidimensionel visning.
Både ROLAP og MOLAP håndterer kompleks forespørgsel, og det har sin unikke ydelse. Hvis brugeren ønsker noget hurtigt responssystem, kan han bruge til MOLAP
ROLAP og MOLAP arbejder på optimeringsteknikker og skabes på grund af dens sparsitet.
Her dannet mellemstrukturen HOLAP med en blanding af fordelene ved MOLAP og ROLAP. En stor mængde datahåndteringskapacitet er hentet fra ROLAP, og forespørgselshastighedsmetoden er hentet fra MOLAP, der føres til HOLAP, der står som en standardiseret model. HOLAP er afhængig af dets enorme data, der skal gemmes i et relationsdatabasestyringssystem for at slippe af med fejl, der er skabt af sparsity og multidimensionel motor, der kun gemmer brugerens krævede information og giver dem hyppig adgang. Men hvis brugeren anmoder om mere relaterede data for at løse enhver kompleks forespørgsel, giver den gennemsigtig adgang til den del af en relationel database. Denne HOLAP-teknik er brugt af den populære MicroStrategy for at øge deres platformpræstationer i samarbejde med andre leverandører, der allerede har implementeret denne løsning i deres forretning.
Men i dette design er der få problemer, som skal overvindes for at have en høj ydeevne.
Kvaliteten af processen skal forbedres for at tilfredsstille kundens krav. Kvaliteten skal være konsistent i datalagring fra den indledende fase til slutfasen. De få hovedområder, hvor kvalitet skal overvejes, er at definere områder, måle områder og maksimere dele.
De vigtige egenskaber er nøjagtighed, opdaterede data, afsluttede data, konsistens, sporbarhed, tilgængelighed og klarhed.
I nøjagtighed skal dataene have de korrekte og reelle værdier, fordi på ETL-tidspunktet er chancerne for manglende værdier høje, og også at give ikke-standardværdi til en attribut skal undgås
Dataene skal opdateres med jævne mellemrum og bør ikke indeholde gamle data
Datakubene bør ikke gå glip af. Da hvert datasæt repræsenterer unikke primære nøgler, og alle værdier skal gemmes fra top til bund og skal være tilgængelige som en komplet data
Repræsentationen af data skal være i et ordentligt arrangement på en ordnet måde, hvor det giver brugeren en høj konsistensydelse.
Dataene skal være let tilgængelige og tilgængelige for brugeren til enhver tid
Datapuljen skal have den rigtige navigation om kilderne, så brugeren let kan henvise til den del af data uden spild af tid
Dataene skal have høj klarhed og skal være lette at forstå.

Sammenligningstabel for ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Tabellen nedenfor opsummerer sammenligningerne mellem ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Grundlæggende til sammenligning	ROLAP	MOLAP	HOLAP
forkortelse	Relationel online analytisk behandling	Multidimensionel online analytisk behandling	Hybrid online analytisk behandling
Opbevaringsmetoder	Data gemmes på det vigtigste datalager	Data gemmes på den registrerede database MDDB	Data gemmes på de relationelle databaser
Hentemetoder	Data hentes fra hovedlageret	Data hentes fra den proprietære database	Data hentes fra de relationelle databaser
Data arrangement	Data arrangeres og gemmes i form af tabeller med rækker og kolonner	Data er arrangeret og gemt i form af datakub	Data er arrangeret i multidimensionel form
Bind	Enorme data behandles	Begrænsede data, der opbevares i ejendomsret, behandles	Store data kan behandles
Teknik	Det fungerer med SQL	Det fungerer med Sparse Matrix-teknologi	Den bruger både Sparse matrix-teknologi og SQL
Designet udsigt	Det har dynamisk adgang	Det har en statisk adgang	Det har dynamisk adgang
Responstid	Den har maksimal responstid	Det har minimum responstid	Det tager minimum responstid

Konklusion

Det vigtigste emne, der skal drøftes her, er Informationssikkerhed, der skal føres fra udviklingsstadiet til implementeringsstadiet, og det udføres også på dets vedligeholdelsestid. Sikkerhed er et nøgleelement til datalagring, fordi det er et sted, hvor løsningen på afgørende problemer tages, og der udføres en stor mængde datatransaktion og -behandling. Ledelsen og dens revisionssystemer er afgørende for datalagring, der er lige så vigtige som sikkerhedssystemet. Virksomheden drager fordel af dette online analytiske behandlingssystem og implicerer det i henhold til efterspørgslen.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til ROLAP vs MOLAP vs HOLAP. Her diskuterer vi også ROLAP vs MOLAP vs HOLAP nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere-