Taula de continguts:
- Definició: què significa el processament analític en línia multidimensional (MOLAP)?
- Techopedia explica el processament analític en línia multidimensional (MOLAP)
Definició: què significa el processament analític en línia multidimensional (MOLAP)?
El processament analític en línia multidimensional (MOLAP) és una mena de processament analític en línia (OLAP) que, igual que el processament analític en línia relacional (ROLAP), utilitza un model de dades multidimensional per analitzar dades. La diferència entre MOLAP i ROLAP és que MOLAP requereix que la informació sigui processada abans que s’indexi directament a una base de dades multidimensional, mentre que ROLAP s’introdueix directament a una base de dades relacional.
Techopedia explica el processament analític en línia multidimensional (MOLAP)
La majoria dels usuaris finals prefereixen MOLAP per la seva millor rapidesa i resposta als usuaris. En general, els OLAP utilitzen models de dades multidimensionals. Com a resultat, els usuaris poden visualitzar diferents funcions i aspectes de les dades. Mentre que els ROLAP utilitzen bases de dades relacionals, això limita la visualització de les dades accedint i processant consecutivament una taula per a cada característica o aspecte de les dades totals. En aquest cas, un avantatge de MOLAP és la seva capacitat per processar i emmagatzemar les dades en una matriu multidimensional. Tots els arranjaments i combinacions de dades possibles es mostren a la matriu i es pot accedir directament.
Els principals avantatges de MOLAP inclouen:
- Excel·lent rendiment. Els cubs MOLAP estan construïts per a la recuperació ràpida de dades i, per tant, són els millors per a operacions de "tallar i tallar".
- La capacitat de realitzar ràpidament càlculs complexos perquè s’han generat prèviament durant la creació dels cubs.
Tot i que el MOLAP sembla ser millor que un altre tipus d’OLAP, encara té alguns inconvenients. Com que MOLAP processa les dades primer, el temps de processament d'algunes solucions pot ser força llarg, sobretot quan hi ha grans volums de dades. Sembla també que té dificultats per consultar models amb grans dimensions de cardinalitat.
