ROLAP vs MOLAP vs HOLAP - As 8 principais diferenças que você deve saber

Diferença entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Esses acrônimos estavam relacionados ao data warehousing, que representa um modelo de dados lógico e maneiras de lidar com o dia para resolver quaisquer consultas complexas. Neste artigo ROLAP vs MOLAP vs HOLAP, examinaremos suas diferenças em detalhes.

ROLAP significa Processamento analítico online relacional, incorporado com base no gerenciamento de banco de dados relacional.
MOLAP é para processamento analítico online multidimensional, incorporado com base no gerenciamento de banco de dados multidimensional.
HOLAP é um processamento analítico online híbrido que combina atributos de ROLAP e MOLAP. O Online Analytical Processing é uma ferramenta que projeta e fornece uma visão multidimensional dos dados e possui dois modelos ROLAP e MOLAP. O ROLAP extrai dados diretamente do data warehouse e o MOLAP fornece dados dos bancos de dados registrados.

Comparação cara a cara entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP (Infográficos)

Abaixo está a comparação top 8 entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Principais diferenças entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Vamos discutir algumas das principais diferenças principais entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

ROLAP é OLAP relacional, onde os dados são organizados em métodos tradicionais, como linhas e colunas no armazém de dados. É visível e acessível aos usuários na forma multidimensional. Para exibi-lo como uma exibição multidimensional, os dados são projetados como a camada relacionada de metadados que suporta a coleta e o armazenamento de dados. Isso ocorre dinamicamente no tratamento da consulta complexa. É mais lento que o MOLAP, onde o ROLAP lida com o enorme volume de dados em uma velocidade mais alta.

MOLAP é um OLAP multidimensional em que os dados são analisados no sistema registrado. Os dados são organizados em uma matriz multidimensional. A matriz carrega dados predefinidos quando os dados são carregados no gerenciamento de banco de dados. O sistema MOLAP é implementado na camada de aplicação e, quando o usuário envia uma solicitação, busca os dados com o tempo mínimo de resposta.

O poder de expressão do modelo relacional não inclui os tópicos de dimensão e medida para criar um tipo de dados específico. Os elementos básicos incluem integridade, atributos, relações que são aplicadas principalmente no esquema Star.
O ROLAP usa o SQL como sua linguagem funcional para buscar os dados e trabalhar com eles, enquanto o MOLAP usa a técnica da matriz Sparse para obter os dados da matriz multidimensional na forma de cubos de dados dimensionais.
O ROLAP possui um tempo de resposta lento, pois mostra a forma multidimensional de qualquer dado, mas o MOLAP é muito rápido, pois não mostra nenhuma visualização multidimensional.
O ROLAP e o MOLAP lidam com consultas complexas e têm seu desempenho exclusivo. Se o usuário quiser um sistema de resposta rápida, ele poderá adotar o MOLAP
ROLAP e MOLAP trabalham em técnicas de otimização e criadas devido à sua escassez.
Aqui a estrutura intermediária HOLAP se formou com uma mistura de vantagens de MOLAP e ROLAP. Uma grande quantidade de capacidade de manipulação de dados é obtida do ROLAP e o método de velocidade da consulta é obtido do MOLAP, que é alimentado pelo HOLAP, que é um modelo padronizado. O HOLAP conta com seus enormes dados e deve ser salvo em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional para se livrar das falhas criadas pelo mecanismo de dispersão e multidimensional, que armazena apenas as informações necessárias do usuário e fornece acesso frequente. Mas se o usuário solicitar mais dados relacionados para resolver qualquer consulta complexa, ele fornecerá acesso transparente a essa parte de um banco de dados relacional. Essa técnica HOLAP é adotada pela popular MicroStrategy para aumentar o desempenho da plataforma em parceria com outros fornecedores que já implementaram esta solução em seus negócios.
Porém, nesse design, existem poucos problemas que devem ser superados para obter um alto desempenho.
A qualidade do processo deve ser aprimorada para satisfazer os requisitos do cliente. A qualidade deve ser consistente no armazenamento de dados desde a fase inicial até a fase final. As poucas áreas principais em que a qualidade deve ser considerada são as áreas de definição, áreas de medição e maximização de peças.
As qualidades importantes são precisão, dados atualizados, dados completos, consistência, rastreabilidade, disponibilidade e clareza.
Em Precisão, os dados devem ter os valores corretos e reais, porque no momento da ETL as chances de valores ausentes são altas e também deve ser evitado atribuir valor fora do padrão a qualquer atributo
Os dados devem ser atualizados periodicamente e não devem conter dados antigos
Os cubos de dados não devem ser perdidos. Como cada conjunto de dados representa chaves primárias exclusivas e todos os valores devem ser armazenados de cima para baixo e devem estar disponíveis como dados completos
A representação dos dados deve estar em um arranjo adequado, de maneira ordenada, de modo a fornecer ao usuário um desempenho de alta consistência.
Os dados devem estar facilmente disponíveis e acessíveis ao usuário a qualquer momento
O conjunto de dados deve ter a navegação correta sobre as fontes, para que o usuário possa direcionar facilmente para essa parte dos dados sem perder tempo
Os dados devem ter alta clareza e devem ser fáceis de entender.

Tabela de comparação de ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

A tabela abaixo resume as comparações entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Noções básicas para comparação	ROLAP	MOLAP	HOLAP
Acrônimo	Processamento analítico online relacional	Processamento analítico online multidimensional	Processamento analítico online híbrido
Métodos de armazenamento	Os dados são armazenados no armazém principal de dados	Os dados são armazenados no banco de dados registrado MDDB	Os dados são armazenados nos bancos de dados relacionais
Métodos de busca	Os dados são buscados no repositório principal	Os dados são buscados no banco de dados proprietário	Os dados são buscados nos bancos de dados relacionais
Arranjo de dados	Os dados são organizados e salvos na forma de tabelas com linhas e colunas	Os dados são organizados e armazenados na forma de cubos de dados	Os dados são organizados em forma multidimensional
Volume	Dados enormes são processados	Dados limitados mantidos em propriedade são processados	Dados grandes podem ser processados
Técnica	Funciona com SQL	Funciona com a tecnologia Sparse Matrix	Ele usa a tecnologia de matriz Sparse e SQL
Visualização projetada	Possui acesso dinâmico	Possui acesso estático	Possui acesso dinâmico
Tempo de resposta	Possui tempo máximo de resposta	Tem tempo mínimo de resposta	Demora tempo mínimo de resposta

Conclusão

O tópico principal a ser discutido aqui é Segurança da Informação, que deve ser transportado do estágio de desenvolvimento para o estágio de implementação e também é executado no seu tempo de manutenção. A segurança é um elemento essencial para o armazenamento de dados, porque é um local onde a solução para problemas cruciais é tomada e uma grande quantidade de transações e processamento de dados é feita. O gerenciamento e seus sistemas de auditoria são cruciais para o armazenamento de dados tão importante quanto o sistema de segurança. A empresa aproveita esse sistema de processamento analítico online e o implica de acordo com a demanda.

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