Mehrdimensionale Online-Analyseverarbeitung (Molap)

Definition - Was bedeutet Multidimensionale Online-Analyseverarbeitung (MOLAP)?

Die mehrdimensionale Online-Analyseverarbeitung (MOLAP) ist eine Art der Online-Analyseverarbeitung (OLAP), die wie die relationale Online-Analyseverarbeitung (ROLAP) ein mehrdimensionales Datenmodell zur Datenanalyse 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.

Technische.me erklärt Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)

Die meisten Endbenutzer bevorzugen MOLAP aufgrund seiner besseren Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit. Im Allgemeinen verwenden OLAPs mehrdimensionale Datenmodelle. Auf diese Weise können Benutzer verschiedene Funktionen und Aspekte der Daten anzeigen. Während ROLAPs relationale Datenbanken verwenden, wird dadurch die Anzeige von Daten eingeschränkt, indem nacheinander auf eine Tabelle für jedes Merkmal oder jeden Aspekt der Gesamtdaten zugegriffen und diese verarbeitet wird. In diesem Fall ist ein Vorteil von MOLAP die 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 abgerufen werden.

Die wichtigsten Vorteile von MOLAP sind:

  • Hervorragende Leistung. MOLAP-Cubes sind für den schnellen Datenabruf konzipiert und eignen sich daher am besten für "Slicing and Dicing" -Operationen.
  • Die Möglichkeit, komplexe Berechnungen schnell durchzuführen, da diese 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 schwierig zu sein, Modelle mit hohen Kardinalitätsdimensionen abzufragen.