İçindekiler:
- Tanım - Çok Boyutlu Çevrimiçi Analitik İşleme (MOLAP) ne anlama geliyor?
- Techopedia, Çok Boyutlu Çevrimiçi Analitik İşlemeyi (MOLAP) açıklıyor
Tanım - Çok Boyutlu Çevrimiçi Analitik İşleme (MOLAP) ne anlama geliyor?
Çok boyutlu çevrimiçi analitik işleme (MOLAP), ilişkisel çevrimiçi analitik işleme (ROLAP) gibi verileri analiz etmek için çok boyutlu bir veri modeli kullanan bir tür çevrimiçi analitik işlemdir (OLAP). MOLAP ve ROLAP arasındaki fark, MOLAP'ın bilginin doğrudan çok boyutlu bir veritabanına endekslenmeden önce işlenmesini gerektirmesidir, ROLAP ise doğrudan ilişkisel bir veritabanına girilir.
Techopedia, Çok Boyutlu Çevrimiçi Analitik İşlemeyi (MOLAP) açıklıyor
Çoğu son kullanıcı, daha iyi hızı ve kullanıcı yanıt hızı nedeniyle MOLAP'ı tercih eder. Genel olarak, OLAP'ler çok boyutlu veri modelleri kullanır. Sonuç olarak, kullanıcılar verilerin farklı özelliklerini ve yönlerini görüntüleyebilir. ROLAP'lar ilişkisel veritabanlarını kullanırken, bu, toplam verinin her bir özelliği veya yönü için bir tabloya art arda erişip işleyerek verilerin görüntülenmesini sınırlar. Bu durumda, MOLAP'ın bir avantajı, verileri çok boyutlu bir dizide işleme ve saklama yeteneğidir. Tüm olası veri düzenlemeleri ve kombinasyonları dizide gösterilir ve doğrudan erişilebilir.
MOLAP'in temel avantajları şunlardır:
- Mükemmel performans. MOLAP küpleri hızlı veri alımı için üretilmiştir ve bu nedenle "dilimleme ve küp kesme" işlemleri için en iyisidir.
- Hızlı bir şekilde karmaşık hesaplamalar yapabilme yeteneği, çünkü küplerin oluşturulması sırasında önceden üretilmiştir.
MOLAP, diğer OLAP türlerinden daha iyi gibi görünse de, hala bazı dezavantajları vardır. MOLAP önce verileri işlediğinden, özellikle büyük miktarlarda veri söz konusu olduğunda, bazı çözümlerde işlem süresi oldukça uzun olabilir. Ayrıca yüksek kardinalite boyutlarına sahip modelleri sorgulamakta zorluk çekiyor gibi görünmektedir.
