Table des matières:
- Définition - Que signifie le traitement analytique multidimensionnel en ligne (MOLAP)?
- Techopedia explique le traitement analytique multidimensionnel en ligne (MOLAP)
Définition - Que signifie le traitement analytique multidimensionnel en ligne (MOLAP)?
Le traitement analytique en ligne multidimensionnel (MOLAP) est une sorte de traitement analytique en ligne (OLAP) qui, comme le traitement analytique en ligne relationnel (ROLAP), utilise un modèle de données multidimensionnel pour analyser les données. La différence entre MOLAP et ROLAP est que MOLAP nécessite que les informations soient d'abord traitées avant d'être indexées directement dans une base de données multidimensionnelle, tandis que ROLAP est entré directement dans une base de données relationnelle.
Techopedia explique le traitement analytique multidimensionnel en ligne (MOLAP)
La plupart des utilisateurs finaux préfèrent MOLAP en raison de sa meilleure vitesse et de sa réactivité. En général, les OLAP utilisent des modèles de données multidimensionnels. En conséquence, les utilisateurs sont en mesure d'afficher différentes fonctionnalités et différents aspects des données. Bien que les ROLAP utilisent des bases de données relationnelles, cela limite la visualisation des données en accédant et en traitant consécutivement une table pour chaque fonctionnalité ou aspect du total des données. Dans ce cas, un avantage de MOLAP est sa capacité à traiter et stocker les données dans un tableau multidimensionnel. Toutes les dispositions et combinaisons possibles de données sont affichées dans le tableau et sont accessibles directement.
Les principaux avantages de MOLAP comprennent:
- Performance excellente. Les cubes MOLAP sont conçus pour une récupération rapide des données et sont donc les meilleurs pour les opérations de "découpage et découpage".
- La possibilité d'effectuer rapidement des calculs complexes car ils ont été pré-générés lors de la création des cubes.
Bien que MOLAP semble être meilleur que d'autres types d'OLAP, il présente néanmoins certains inconvénients. Étant donné que MOLAP traite d'abord les données, le temps de traitement dans certaines solutions peut être assez long, en particulier lorsque de gros volumes de données sont impliqués. Il semble également qu'il soit difficile d'interroger des modèles avec des dimensions de cardinalité élevées.
