Sommario:
- Definizione - Cosa significa Elaborazione analitica online multidimensionale (MOLAP)?
- Techopedia spiega l'elaborazione analitica online multidimensionale (MOLAP)
Definizione - Cosa significa Elaborazione analitica online multidimensionale (MOLAP)?
L'elaborazione analitica online multidimensionale (MOLAP) è un tipo di elaborazione analitica online (OLAP) che, come l'elaborazione analitica online relazionale (ROLAP), utilizza un modello di dati multidimensionale per analizzare i dati. La differenza tra MOLAP e ROLAP è che MOLAP richiede che le informazioni vengano prima elaborate prima di essere indicizzate direttamente in un database multidimensionale, mentre ROLAP viene inserito direttamente in un database relazionale.
Techopedia spiega l'elaborazione analitica online multidimensionale (MOLAP)
La maggior parte degli utenti finali preferisce MOLAP per la sua migliore velocità e reattività dell'utente. In generale, gli OLAP utilizzano modelli di dati multidimensionali. Di conseguenza, gli utenti sono in grado di visualizzare diverse funzionalità e aspetti dei dati. Mentre i ROLAP utilizzano database relazionali, ciò limita la visualizzazione dei dati accedendo ed elaborando consecutivamente una tabella per ogni caratteristica o aspetto dei dati totali. In tal caso, un vantaggio di MOLAP è la sua capacità di elaborare e archiviare i dati in un array multidimensionale. Tutte le possibili disposizioni e combinazioni di dati sono mostrate nell'array e sono accessibili direttamente.
I principali vantaggi di MOLAP includono:
- Performance eccellente. I cubi MOLAP sono progettati per il recupero rapido dei dati e sono quindi i migliori per le operazioni di "taglio e taglio".
- La capacità di eseguire rapidamente calcoli complessi perché sono stati pre-generati durante la creazione dei cubi.
Sebbene MOLAP sembri essere migliore di altri tipi di OLAP, ha ancora degli aspetti negativi. Poiché MOLAP elabora prima i dati, il tempo di elaborazione in alcune soluzioni potrebbe essere piuttosto lungo, in particolare quando sono coinvolti grandi volumi di dati. Sembra anche avere difficoltà a interrogare modelli con dimensioni di cardinalità elevate.
