Différence entre ROLAP et MOLAP
ROLAP est l'abréviation de traitement analytique en ligne relationnel qui est une forme d'OLAP (traitement analytique en ligne). ROLAP analyse une grande quantité de données sur plusieurs dimensions. MOLAP est synonyme de traitement analytique en ligne multidimensionnel qui est une forme d'OLAP (traitement analytique en ligne). Il stockait des données sous la forme d'un tableau. Pour stocker ces données, MOLAP utilise des bases de données de stockage multidimensionnel (MDDB)
Qu'est-ce que ROLAP?
Il peut gérer un grand volume de données à l'aide d'un modèle de base de données relationnelle. ROLAP se situe entre l'avant et l'arrière du système et stocke efficacement les données de chaque entrepôt.
Avantages de ROLAP
- Comme il utilise un modèle de base de données relationnelle, les serveurs ROLAP peuvent facilement être intégrés à un système de gestion de base de données relationnelle.
- ROLAP gère efficacement une grande quantité de données
- Les serveurs DSS de Microsoft suivent l'approche ROLAP pour gérer efficacement les données.
Inconvénients de ROLAP
- La vitesse de réponse à la requête est faible.
- Il existe certaines limitations d'évolutivité.
Qu'est-ce que MOLAP?
MOLAP est un traitement analytique en ligne multidimensionnel. Il crée des cubes de données pour récupérer les données de plusieurs dimensions. Pour gérer la technologie de la matrice de données dispersées est utilisée.
Avantages de MOLAP
- La vitesse de réponse à la requête est élevée, ce qui aide les utilisateurs connectés au réseau à mieux analyser les données.
- En raison de l'interface simple, il est facile à utiliser. Par conséquent compatible avec les utilisateurs expérimentés et inexpérimentés.
- Il permet un index plus rapide des données précédemment résumées.
Inconvénients de MOLAP
- MOLAP ne contient pas d'informations détaillées sur les données, il est donc compatible pour ceux qui ont besoin de gérer des informations détaillées sur les données.
- L'utilisation du stockage de MOLAP est faible si les ensembles de données sont dispersés.
Comparaison directe entre ROLAP et MOLAP (infographie)
Vous trouverez ci-dessous la comparaison des 9 meilleurs entre ROLAP et MOLAP: 
Différence clé entre ROLAP et MOLAP
ROLAP vs MOLAP sont les deux formes d'OLAP. Voyons quelques différences clés importantes entre eux.
- ROLAP est un traitement analytique en ligne relationnel tandis que MOLAP est un traitement analytique en ligne multidimensionnel.
- Les données dans ROLAP sont relationnelles. d'autre part, les données sont hiérarchiques.
- ROLAP a stocké une grande quantité de données, mais MOLAP stocke une quantité limitée de données et conserve les données résumées dans des bases de données multidimensionnelles.
- Les deux ROLAP vs MOLAP sont stockés dans l'entrepôt de données principal, mais le ROLAP stocke et récupère les données de l'entrepôt de données principal, tandis que MOLAP stocke et récupère les données des bases de données multidimensionnelles.
- ROLAP stockait les données sous la forme d'une base de données relationnelle mais dans MOLAP, les données stockées sous la forme de cubes de données multidimensionnels basés sur des tableaux.
- Parce que les données dans ROLAP sont stockées dans une base de données relationnelle, nous pouvons afficher les données en temps réel. Alors que dans MOLAP, il est stocké dans des cubes de données, il n'y a pas de connexion en temps réel avec la base de données, nous devons donc fréquemment mettre à jour les données.
- L'évolutivité des serveurs ROLAP est davantage comparée aux serveurs de MOLAP.
- la vitesse de réponse ROLAP aux requêtes est lente, alors que dans le cas de MOLAP la vitesse de réponse aux requêtes est rapide par rapport à ROLAP.
- ROLAP utilise des requêtes SQL complexes pour récupérer les données de l'entrepôt de données principal, tandis que, dans le cas de MOLAP, il crée des cubes de données pour récupérer les données à partir de plusieurs dimensions. Pour gérer les données, MOLAP utilise la technologie de matrice dispersée pour récupérer les données.
- ROLAP crée dynamiquement une vue multidimensionnelle des données, MOLAP stocke déjà les données sous forme de tableau multidimensionnel dans des bases de données multidimensionnelles
Tableau de comparaison entre ROLAP et MOLAP:
Discutons de la plus grande différence entre ROLAP et MOLAP
| Objectifs | ROLAP | MOLAP |
| Formulaire complet | ROLAP est un traitement analytique relationnel en ligne. | MOLAP est un traitement analytique en ligne multidimensionnel. |
| Nombre de magasins de données | ROLAP stocke une grande quantité de données | Il stocke une quantité limitée de données et conserve les données résumées dans des bases de données multidimensionnelles. |
| Source de données | ROLAP stocke et récupère les données de l'entrepôt de données principal. | MOLAP stocke et récupère les données des bases de données multidimensionnelles. |
| Forme de stockage des données | Il stockait les données sous la forme d'une base de données relationnelle. | Il stocke les données sous la forme de cubes de données multidimensionnels basés sur un tableau. |
| Rapidité de réponse | La vitesse de réponse est lente | La vitesse de réponse est rapide |
| Technologie utilisée | Il utilise des requêtes SQL complexes pour récupérer les données de l'entrepôt de données. | Il crée des cubes de données pour récupérer les données de plusieurs dimensions. Pour gérer la technologie de la matrice de données dispersées est utilisée. |
| Vue des données | Il crée dynamiquement une vue multidimensionnelle des données. | Il stocke déjà des données sous forme de tableau multidimensionnel dans des bases de données multidimensionnelles. |
| Latence | Faible | Haute |
| Fonction SGBD | Fort | Faible |
Conclusion
L'application et la mise en œuvre de ROLAP vs MOLAP dépendent de la complexité des données et des performances des deux modèles. Si un utilisateur souhaite stocker des données volumineuses, ROLAP est recommandé. Alors que MOLAP est suggéré lorsqu'un utilisateur souhaite un traitement plus rapide. Comme ROLAP crée dynamiquement une vue multidimensionnelle des données, il traite les données plus lentement que MOLAP qui ne crée pas une vue multidimensionnelle des données.
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