Inhoudsopgave:
- Definitie - Wat betekent Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)?
- Techopedia verklaart Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)
Definitie - Wat betekent Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)?
Multidimensionale online analytische verwerking (MOLAP) is een soort online analytische verwerking (OLAP) die, net als relationele online analytische verwerking (ROLAP), een multidimensionaal gegevensmodel gebruikt om gegevens te analyseren. Het verschil tussen MOLAP en ROLAP is dat MOLAP vereist dat informatie eerst wordt verwerkt voordat deze rechtstreeks in een multidimensionale database wordt geïndexeerd, terwijl ROLAP rechtstreeks in een relationele database wordt ingevoerd.
Techopedia verklaart Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)
De meeste eindgebruikers geven de voorkeur aan MOLAP vanwege de hogere snelheid en het reactievermogen van de gebruiker. Over het algemeen gebruiken OLAP's multidimensionale datamodellen. Hierdoor kunnen gebruikers verschillende functies en aspecten van de gegevens bekijken. Hoewel ROLAP's relationele databases gebruiken, beperkt dit het bekijken van gegevens door achtereenvolgens een tabel te openen en te verwerken voor elke functie of elk aspect van de totale gegevens. In dat geval is een voordeel van MOLAP de mogelijkheid om de gegevens in een multidimensionale array te verwerken en op te slaan. Alle mogelijke opstellingen en combinaties van gegevens worden in de array getoond en zijn direct toegankelijk.
De belangrijkste voordelen van MOLAP zijn onder meer:
- Uitstekende prestatie. MOLAP-kubussen zijn gebouwd voor het snel ophalen van gegevens en zijn daarom het beste voor het "plakken en snijden".
- De mogelijkheid om snel complexe berekeningen uit te voeren omdat deze vooraf zijn gegenereerd tijdens het maken van de kubussen.
Hoewel MOLAP beter lijkt te zijn dan andere soorten OLAP's, heeft het toch enkele nadelen. Omdat MOLAP de gegevens eerst verwerkt, kan de verwerkingstijd in sommige oplossingen behoorlijk lang zijn, vooral wanneer het gaat om grote hoeveelheden gegevens. Het lijkt ook moeite te hebben om modellen met hoge cardinaliteitsdimensies te doorzoeken.
