Talaan ng mga Nilalaman:
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)?
- Ipinaliwanag ng Techopedia ang Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)?
Ang Multidimensional online analytical processing (MOLAP) ay isang uri ng pagproseso ng analitikal na online (OLAP) na, tulad ng pagproseso ng online analytical processing (ROLAP), ay gumagamit ng isang modelo ng multidimensional data upang pag-aralan ang data. Ang pagkakaiba sa pagitan ng MOLAP at ROLAP ay hinihiling ng MOLAP na maiproseso muna ang impormasyong bago ito mai-index nang direkta sa isang multidimensional na database, samantalang ang ROLAP ay pinasok nang direkta sa isang relational database.
Ipinaliwanag ng Techopedia ang Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP)
Karamihan sa mga gumagamit ng pagtatapos ay mas gusto ang MOLAP dahil sa mas mahusay na bilis at pagtugon sa gumagamit. Sa pangkalahatan, ang mga OLAP ay gumagamit ng mga modelo ng multidimensional data. Bilang isang resulta, ang mga gumagamit ay maaaring tingnan ang iba't ibang mga tampok at aspeto ng data. Habang ang mga ROLAP ay gumagamit ng mga relational database, nililimitahan nito ang pagtingin ng data sa pamamagitan ng sunud-sunod na pag-access at pagproseso ng isang talahanayan para sa bawat tampok o aspeto ng kabuuang data. Sa kasong iyon, isang kalamangan ng MOLAP ay ang kakayahang iproseso at maiimbak ang data sa isang multidimensional na hanay. Ang lahat ng mga posibleng pag-aayos at mga kumbinasyon ng data ay ipinapakita sa array at maaaring direktang mai-access.
Ang pangunahing bentahe ng MOLAP ay kinabibilangan ng:
- Mahusay na pagganap. Ang mga cubs ng MOLAP ay itinayo para sa mabilis na pagkuha ng data at samakatuwid ay ang pinakamahusay para sa operasyon na "paghiwa at dicing".
- Ang kakayahang mabilis na magsagawa ng mga kumplikadong kalkulasyon dahil nauna silang nabuo sa paglikha ng mga cube.
Bagaman ang MOLAP ay mukhang mas mahusay kaysa sa iba pang mga uri ng OLAPs, mayroon pa rin itong ilang pagbagsak. Dahil ang proseso ng MOLAP ang data, ang oras ng pagproseso sa ilang mga solusyon ay maaaring medyo haba, lalo na kung ang malaking dami ng data ay kasangkot. Lumalabas din na nahihirapan sa pag-query sa mga modelo na may mataas na sukat ng cardinality.
