什么是数据仓库中的 MOLAP（多维 OLAP）？
David Carter 什么是 MOLAP？
多维 OLAP (MOLAP) 是一种经典的 OLAP，通过使用多维数据立方体来促进数据分析。数据是预先计算、重新汇总并存储在 MOLAP（与 ROLAP 的主要区别）中。使用 MOLAP，用户可以使用多维视图数据，包含不同的方面。
如果使用关系数据库，也可以进行多维数据分析。但这需要从多个表中查询数据。相反，MOLAP 已将所有可能的数据组合存储在多维数组中。MOLAP 可以直接访问这些数据。因此，与关系在线分析处理 (ROLAP) 相比，MOLAP 更快。
MOLAP 架构
MOLAP 架构包括以下组件
- 数据库服务器
- MOLAP 服务器
- 前端工具
根据以上给出的 MOLAP 架构
- 用户通过界面请求报告
- MDDB 的应用程序逻辑层从数据库检索已存储的数据
- 应用程序逻辑层将结果转发给客户端/用户。
MOLAP 架构主要读取预编译的数据。MOLAP 架构在动态创建聚合或计算未预先计算和存储的结果方面能力有限。
例如，会计主管可以运行一份报告，显示公司损益账目或特定子公司的损益账目。MDDB 将检索预编译的损益数字并向用户显示该结果。
MOLAP 的关键点
- 在 MOLAP 中，操作称为处理。
- MOLAP 工具处理信息的响应时间相同，无论汇总级别如何。
- MOLAP 工具消除了设计关系数据库以存储分析数据的复杂性。
- MOLAP 服务器实现了两个级别的存储表示来管理密集和稀疏的数据集。
- 如果数据集稀疏，存储利用率可能会很低。
- 事实存储在多维数组中，维度用于查询它们。
MOLAP 中的实施注意事项
- 在 MOLAP 中，必须考虑维护和存储对构建立方体策略的影响。
- 用于查询 MOLAP 的专有语言。然而，它涉及大量的点击和拖动支持，例如微软的 MDX。
- 难以扩展，因为随着维度的增加，所需立方体的数量和大小也会增加。
- API 应提供对立方体的探测功能。
- 数据结构支持多个数据分析主题，这些数据可以进行导航和分析。当导航发生变化时，数据结构需要进行物理重组。
- 数据库管理员需要不同的技能集和工具来构建和维护数据库。
MOLAP 优势
以下是 MOLAP 的优点
- MOLAP 可以管理、分析和存储相当数量的多维数据。
- 由于优化的存储、索引和缓存，查询性能更快。
- 与关系数据库相比，数据量更小。
- 自动计算更高级别的汇总数据。
- 帮助用户分析更大、定义更少的数据。
- MOLAP 对用户更友好，因此它是一个适合新手用户的模型。
- MOLAP 立方体旨在快速检索数据，并且最适合切片和切块操作。
- 所有计算在创建立方体时都会预先生成。
MOLAP 的缺点
以下是 MOLAP 的缺点
- MOLAP 的一个主要弱点是它不如 ROLAP 可扩展，因为它只处理有限数量的数据。
- MOLAP 还引入了数据冗余，因为它资源密集
- MOLAP 解决方案可能很耗时，尤其是在处理大量数据时。
- 当维度超过十个时，MOLAP 产品在更新和查询模型时可能会遇到问题。
- MOLAP 无法包含详细数据。
- 如果数据集高度分散，存储利用率可能会很低。
- 它只能处理有限的数据量，因此无法在立方体本身中包含大量数据。
MOLAP 工具
以下是流行的 MOLAP 工具
- Essbase – 来自 Oracle 的具有多维数据库的工具。
- Express Server – 在 Oracle 数据库上运行的基于 Web 的环境。
- Yellowfin – 用于创建报告和仪表板的商业智能工具。
- Clear Analytics – Clear analytics 是一个基于 Excel 的业务解决方案。
- SAP Business Intelligence – 来自 SAP 的商业智能解决方案。
摘要
- 多维 OLAP (MOLAP) 是一种经典的 OLAP，通过使用多维数据立方体促进数据分析。
- MOLAP 工具处理信息的响应时间相同，无论汇总级别如何。
- MOLAP 服务器实现两个级别的存储来管理密集和稀疏的数据集。
- MOLAP 可以管理、分析和存储相当数量的多维数据。
- 它有助于自动计算更高级别的汇总数据。
- 它的可扩展性不如 ROLAP，因为它只处理有限数量的数据。
