Différence entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP
Ces acronymes se rapportaient à l'entreposage de données qui représente un modèle de données logique et des façons de gérer la journée pour résoudre toutes les requêtes complexes. Dans cet article ROLAP vs MOLAP vs HOLAP, nous examinerons leurs différences en détail.
- ROLAP est l'abréviation de Relational Online Analytical Processing, qui est intégré sur la base de la gestion de la base de données relationnelle.
- MOLAP est destiné au traitement analytique en ligne multidimensionnel qui est intégré sur la base d'une gestion de base de données multidimensionnelle.
- HOLAP est un traitement analytique en ligne hybride qui combine les attributs de ROLAP et MOLAP. Le traitement analytique en ligne est un outil qui conçoit et donne une vue multidimensionnelle des données et dispose de deux modèles ROLAP et MOLAP. ROLAP extrait les données directement de l'entrepôt de données et MOLAP fournit les données des bases de données enregistrées.
Comparaison directe entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP (Infographie)
Ci-dessous se trouve la comparaison des 8 meilleurs entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP: 
Différences clés entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP
Laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:
- ROLAP est un OLAP relationnel où les données sont organisées selon des méthodes traditionnelles comme les lignes et les colonnes dans l'entrepôt de données. Il est visible et accessible aux utilisateurs sous une forme multidimensionnelle. Pour l'afficher sous forme de vue multidimensionnelle, les données sont conçues comme la couche de métadonnées associée qui prend en charge la collecte et le stockage des données. Il le fait dynamiquement dans la gestion de la requête complexe. Il est plus lent que MOLAP où ROLAP traite l'énorme volume de données à une vitesse plus élevée.
- MOLAP est un OLAP multidimensionnel où les données sont analysées sur le système enregistré. Les données sont disposées dans un tableau multidimensionnel. Le tableau transporte des données prédéfinies lorsque les données sont chargées dans la gestion de la base de données. Le système MOLAP est implémenté sur la couche application et lorsque l'utilisateur envoie une requête, il récupère les données avec le temps de réponse minimum.
- La puissance d'expression du modèle relationnel n'inclut pas les sujets de dimension et de mesure pour créer un type de données spécifique. Les éléments de base incluent l'intégrité, les attributs, les relations qui sont principalement appliqués dans le schéma en étoile.
- ROLAP utilise SQL comme langage de fonctionnement pour récupérer les données et y travailler, tandis que le MOLAP utilise la technique de matrice creuse pour obtenir les données d'un tableau multidimensionnel sous la forme de cubes de données dimensionnels.
- ROLAP a un temps de réponse lent car il montre la forme multidimensionnelle de toutes les données mais MOLAP est très rapide car il ne montre aucune vue multidimensionnelle.
- ROLAP et MOLAP gèrent les requêtes complexes et ont ses performances uniques. Si l'utilisateur souhaite un système de réponse rapide, il peut adopter MOLAP
- ROLAP et MOLAP travaillent sur des techniques d'optimisation et créés en raison de leur rareté.
- Voici la structure intermédiaire HOLAP formée avec un mélange d'avantages de MOLAP et ROLAP. Une grande quantité de capacité de traitement des données est prise à partir de ROLAP et la méthode de vitesse de requête est prise à partir de MOLAP qui est fournie à HOLAP qui se présente comme un modèle standardisé. HOLAP s'appuie sur ses énormes données qui devraient être enregistrées dans un système de gestion de base de données relationnelle pour se débarrasser des défauts créés par la rareté et le moteur multidimensionnel qui stocke uniquement les informations requises de l'utilisateur et leur fournit un accès fréquent. Mais si l'utilisateur demande plus de données connexes pour résoudre toute requête complexe, il fournit un accès transparent à cette partie d'une base de données relationnelle. Cette technique HOLAP est adoptée par la populaire MicroStrategy pour augmenter les performances de sa plate-forme en partenariat avec d'autres fournisseurs qui ont déjà implémenté cette solution dans leur entreprise.
- Mais dans cette conception, il y a peu de problèmes qui devraient être surmontés pour avoir une haute performance.
- La qualité du processus doit être améliorée pour satisfaire les exigences du client. La qualité doit être cohérente dans l'entreposage de données de la phase initiale à la phase finale. Les quelques domaines principaux où la qualité doit être prise en compte sont la définition des zones, la mesure des zones et la maximisation des pièces.
- Les qualités importantes sont la précision, les données mises à jour, les données terminées, la cohérence, la traçabilité, la disponibilité et la clarté.
- En précision, les données doivent avoir les valeurs correctes et réelles car au moment de l'ETL, les chances de valeurs manquantes sont élevées et il faut également éviter de donner une valeur non standard à n'importe quel attribut.
- Les données doivent être mises à jour périodiquement et ne doivent contenir aucune ancienne donnée
- Les cubes de données ne doivent pas être manqués. Parce que chaque ensemble de données représente des clés primaires uniques et toutes les valeurs doivent être stockées de haut en bas et doivent être disponibles en tant que données complètes
- La représentation des données doit être organisée de manière ordonnée de manière à donner à l'utilisateur une performance de cohérence élevée.
- Les données doivent être facilement disponibles et accessibles à l'utilisateur à tout moment
- Le pool de données doit avoir la navigation correcte sur les sources afin que l'utilisateur puisse facilement diriger vers cette partie des données sans perte de temps
- Les données doivent être très claires et faciles à comprendre.
Tableau de comparaison de ROLAP vs MOLAP vs HOLAP
Le tableau ci-dessous résume les comparaisons entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:
| Bases de comparaison | ROLAP | MOLAP | HOLAP |
| Acronyme | Traitement analytique relationnel en ligne | Traitement analytique en ligne multidimensionnel | Traitement analytique hybride en ligne |
| Méthodes de stockage | Les données sont stockées dans l'entrepôt de données principal | Les données sont stockées sur la base de données enregistrée MDDB | Les données sont stockées dans les bases de données relationnelles |
| Méthodes de récupération | Les données sont extraites du référentiel principal | Les données sont extraites de la base de données propriétaire | Les données sont extraites des bases de données relationnelles |
| Disposition des données | Les données sont organisées et enregistrées sous forme de tableaux avec des lignes et des colonnes | Les données sont organisées et stockées sous forme de cubes de données | Les données sont organisées sous une forme multidimensionnelle |
| Le volume | D'énormes données sont traitées | Les données limitées qui sont conservées en propriété sont traitées | Les données volumineuses peuvent être traitées |
| Technique | Cela fonctionne avec SQL | Il fonctionne avec la technologie Sparse Matrix | Il utilise à la fois la technologie de matrice clairsemée et SQL |
| Vue conçue | Il a un accès dynamique | Il a un accès statique | Il a un accès dynamique |
| Temps de réponse | Il a un temps de réponse maximum | Il a un temps de réponse minimum | Il faut un temps de réponse minimum |
Conclusion
Le sujet principal doit être discuté ici est la sécurité de l'information qui doit être portée de la phase de développement à la phase de mise en œuvre et elle est également effectuée sur son temps de maintenance. La sécurité est un élément clé de l'entreposage de données, car c'est un endroit où la solution aux problèmes cruciaux est prise et où une grande quantité de transactions et de traitement de données est effectuée. La gestion et ses systèmes d'audit sont cruciaux pour un entreposage de données aussi important que le système de sécurité. L'entreprise profite de ce système de traitement analytique en ligne et l'implique en fonction de la demande.
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