ROLAP vs MOLAP vs HOLAP - Las 8 principales diferencias que debes saber

Diferencia entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Estas siglas se relacionan con el almacenamiento de datos que representa un modelo de datos lógico y formas de manejar el día para resolver cualquier consulta compleja. En este artículo de ROLAP vs MOLAP vs HOLAP, veremos sus diferencias en detalle.

ROLAP significa Procesamiento analítico relacional en línea que está integrado en base a la gestión de bases de datos relacionales.
MOLAP es para el procesamiento analítico en línea multidimensional que está integrado en base a la gestión de bases de datos multidimensionales.
HOLAP es un procesamiento analítico en línea híbrido que combina atributos de ROLAP y MOLAP. El procesamiento analítico en línea es una herramienta que diseña y proporciona una vista multidimensional de los datos y tiene dos modelos ROLAP y MOLAP. ROLAP extrae datos directamente del almacén de datos y MOLAP proporciona datos de las bases de datos registradas.

Comparación cara a cara entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP (Infografía)

A continuación se muestra la comparación de los 8 principales entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Diferencias clave entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

Discutamos algunas de las principales diferencias clave entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

ROLAP es OLAP relacional donde los datos se organizan en métodos tradicionales como filas y columnas en el almacén de datos. Es visible y accesible para los usuarios en forma multidimensional. Para mostrarlo como una vista multidimensional, los datos están diseñados como la capa de metadatos relacionada que admite la recopilación y el almacenamiento de datos. Lo hace dinámicamente en el manejo de la consulta compleja. Es más lento que MOLAP, donde ROLAP maneja el enorme volumen de datos a una velocidad más alta.

MOLAP es un OLAP multidimensional donde los datos se analizan en el sistema registrado. Los datos se organizan en una matriz multidimensional. La matriz transporta datos predefinidos cuando los datos se cargan en la administración de la base de datos. El sistema MOLAP se implementa en la capa de aplicación y, cuando el usuario envía cualquier solicitud, obtiene los datos con el tiempo de respuesta mínimo.

El poder de expresión del modelo relacional no incluye los temas de dimensión y medida para crear un tipo de datos específico. Los elementos básicos incluyen integridad, atributos, relaciones que se aplican principalmente en el esquema de Star.
ROLAP usa SQL como su lenguaje funcional para obtener los datos y trabajar en ellos, mientras que MOLAP usa la técnica de matriz dispersa para obtener los datos de una matriz multidimensional en forma de cubos de datos dimensionales.
ROLAP tiene un tiempo de respuesta lento porque muestra la forma multidimensional de cualquier dato, pero MOLAP es muy rápido ya que no muestra ninguna vista multidimensional.
Tanto ROLAP como MOLAP manejan consultas complejas y tiene un rendimiento único. Si el usuario quiere un sistema de respuesta rápida, puede adoptar MOLAP
ROLAP y MOLAP trabajan en técnicas de optimización y creadas debido a su escasez.
Aquí la estructura intermedia HOLAP se formó con una mezcla de ventajas de MOLAP y ROLAP. Se toma una gran cantidad de capacidad de manejo de datos de ROLAP y el método de velocidad de consulta se toma de MOLAP, que se alimenta a HOLAP, que es un modelo estandarizado. HOLAP confía en que sus enormes datos deben guardarse en un sistema de gestión de bases de datos relacionales para deshacerse de los defectos creados por la escasez y el motor multidimensional que almacena solo la información requerida del usuario y les proporciona acceso frecuente. Pero si el usuario solicita más datos relacionados para resolver cualquier consulta compleja, proporciona acceso transparente a esa parte de una base de datos relacional. MicroStrategy adopta esta técnica HOLAP para aumentar el rendimiento de su plataforma en asociación con otros proveedores que ya han implementado esta solución en sus negocios.
Pero en este diseño, hay pocos problemas que deben superarse para tener un alto rendimiento.
La calidad del proceso debe mejorarse para satisfacer los requisitos del cliente. La calidad debe ser consistente en el almacenamiento de datos desde la fase inicial hasta la fase final. Las pocas áreas principales donde se debe considerar la calidad son las áreas definitorias, áreas de medición y maximización de piezas.
Las cualidades importantes son la precisión, los datos actualizados, los datos completos, la coherencia, la trazabilidad, la disponibilidad y la claridad.
En Precisión, los datos deben tener los valores correctos y reales porque en el momento de ETL las posibilidades de que falten valores son altas y también se debe evitar dar un valor no estándar a cualquier atributo
Los datos deben actualizarse periódicamente y no deben contener datos antiguos.
No se deben perder los cubos de datos. Debido a que cada conjunto de datos representa claves primarias únicas y todos los valores deben almacenarse de arriba a abajo y deben estar disponibles como datos completos
La representación de los datos debe realizarse de manera ordenada, de manera ordenada, en donde le brinde al usuario un rendimiento de alta consistencia.
Los datos deben estar fácilmente disponibles y accesibles para el usuario en cualquier momento
El grupo de datos debe tener la navegación correcta sobre las fuentes para que el usuario pueda dirigirse fácilmente a esa parte de los datos sin perder tiempo.
Los datos deben tener una alta claridad y deben ser fáciles de entender.

Tabla comparativa de ROLAP vs MOLAP vs HOLAP

La siguiente tabla resume las comparaciones entre ROLAP vs MOLAP vs HOLAP:

Conceptos básicos para la comparación	ROLAP	MOLAP	HOLAP
Acrónimo	Procesamiento analítico relacional en línea	Procesamiento analítico en línea multidimensional	Procesamiento analítico en línea híbrido
Métodos de almacenamiento	Los datos se almacenan en el almacén de datos principal.	Los datos se almacenan en la base de datos registrada MDDB	Los datos se almacenan en las bases de datos relacionales.
Métodos de extracción	Los datos se obtienen del repositorio principal	Los datos se obtienen de la base de datos propietaria	Los datos se obtienen de las bases de datos relacionales.
Arreglo de datos	Los datos se organizan y guardan en forma de tablas con filas y columnas.	Los datos se organizan y almacenan en forma de cubos de datos.	Los datos se organizan en forma multidimensional.
Volumen	Se procesan datos enormes	Se procesan datos limitados que se mantienen en propiedad	Grandes datos pueden ser procesados
Técnica	Funciona con SQL	Funciona con tecnología Sparse Matrix.	Utiliza tecnología de matriz dispersa y SQL
Vista diseñada	Tiene acceso dinámico	Tiene un acceso estático	Tiene acceso dinámico
Tiempo de respuesta	Tiene un tiempo de respuesta máximo	Tiene un tiempo de respuesta mínimo	Tarda un tiempo de respuesta mínimo

Conclusión

El tema principal que debe discutirse aquí es la seguridad de la información, que debe llevarse desde la etapa de desarrollo a la etapa de implementación y también se realiza en su tiempo de mantenimiento. La seguridad es un elemento clave para el almacenamiento de datos porque es un lugar donde se toma la solución a problemas cruciales y se realiza una gran cantidad de transacciones y procesamiento de datos. La administración y sus sistemas de auditoría son cruciales para el almacenamiento de datos tan importante como el sistema de seguridad. La empresa aprovecha este sistema de procesamiento analítico en línea y lo implica de acuerdo con la demanda.

Artículos recomendados

Esta es una guía de ROLAP vs MOLAP vs HOLAP. Aquí también discutimos las diferencias clave de ROLAP vs MOLAP vs HOLAP con la infografía y la tabla de comparación. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información: