डेटा वेयरहाउस में MOLAP (बहुआयामी OLAP) क्या है?

मोलाप (MOLAP) क्या है?

बहुआयामी ओएलएपी (एमओएलएपी) एक क्लासिकल OLAP है जो बहुआयामी डेटा क्यूब का उपयोग करके डेटा विश्लेषण की सुविधा प्रदान करता है। डेटा को पहले से गणना करके, फिर से सारांशित करके MOLAP में संग्रहीत किया जाता है (ROLAP से एक बड़ा अंतर)। MOLAP का उपयोग करके, उपयोगकर्ता विभिन्न पहलुओं के साथ बहुआयामी दृश्य डेटा का उपयोग कर सकता है।

यदि रिलेशनल डेटाबेस का उपयोग किया जाता है तो बहुआयामी डेटा विश्लेषण भी संभव है। इसके लिए कई तालिकाओं से डेटा क्वेरी करने की आवश्यकता होगी। इसके विपरीत, MOLAP में पहले से ही बहुआयामी सरणी में संग्रहीत डेटा के सभी संभावित संयोजन हैं। MOLAP इस डेटा को सीधे एक्सेस कर सकता है। इसलिए, रिलेशनल ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग (ROLAP) की तुलना में MOLAP तेज़ है।

मोलाप Archiटेक्चर

मोलाप Archiटेक्चर में निम्नलिखित घटक शामिल हैं:

डेटाबेस सर्वर
MOLAP सर्वर
फ्रंट-एंड टूल

उपरोक्त MOLAP को ध्यान में रखते हुए Archiटेक्चर:

उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के माध्यम से रिपोर्ट का अनुरोध करता है
एमडीडीबी की एप्लिकेशन लॉजिक परत डेटाबेस से संग्रहीत डेटा को पुनः प्राप्त करती है
अनुप्रयोग तर्क परत परिणाम को क्लाइंट/उपयोगकर्ता तक अग्रेषित करती है।

MOLAP आर्किटेक्चर मुख्य रूप से पूर्व संकलित डेटा को पढ़ता है। MOLAP आर्किटेक्चर में गतिशील रूप से एकत्रीकरण बनाने या उन परिणामों की गणना करने की सीमित क्षमताएँ हैं जिन्हें पहले से गणना करके संग्रहीत नहीं किया गया है।

उदाहरण के लिए, एक लेखा प्रमुख कॉर्पोरेट पी/एल खाता या किसी विशिष्ट सहायक कंपनी के लिए पी/एल खाता दिखाने वाली रिपोर्ट चला सकता है। MDDB पहले से संकलित लाभ और हानि के आंकड़े प्राप्त करेगा और उस परिणाम को उपयोगकर्ता को प्रदर्शित करेगा।

MOLAP के मुख्य बिंदु

MOLAP में, ऑपरेशन को प्रोसेसिंग कहा जाता है।
MOLAP उपकरण सारांश के स्तर पर ध्यान दिए बिना समान प्रतिक्रिया समय के साथ सूचना को संसाधित करते हैं।
MOLAP उपकरण विश्लेषण हेतु डेटा संग्रहीत करने के लिए रिलेशनल डेटाबेस डिजाइन करने की जटिलताओं को दूर करते हैं।
MOLAP सर्वर सघन और विरल डेटा सेटों को प्रबंधित करने के लिए भंडारण प्रतिनिधित्व के दो स्तर को क्रियान्वित करता है।
यदि डेटा सेट विरल है तो भंडारण उपयोग कम हो सकता है।
तथ्यों को बहु-आयामी सरणी में संग्रहीत किया जाता है और उन्हें खोजने के लिए आयामों का उपयोग किया जाता है।

MOLAP में कार्यान्वयन संबंधी विचार

MOLAP में क्यूब्स के निर्माण के लिए रणनीति बनाने हेतु रखरखाव और भंडारण दोनों निहितार्थों पर विचार करना आवश्यक है।
MOLAP क्वेरी के लिए इस्तेमाल की जाने वाली स्वामित्व वाली भाषाएँ। हालाँकि, इसमें व्यापक क्लिक और ड्रैग समर्थन शामिल है, उदाहरण के लिए MDX by Microsoft.
मापना कठिन है क्योंकि आयाम बढ़ने पर घनों की संख्या और आकार की आवश्यकता होती है।
एपीआई को क्यूब्स की जांच के लिए व्यवस्था प्रदान करनी चाहिए।
डेटा विश्लेषण के कई विषय क्षेत्रों का समर्थन करने के लिए डेटा संरचना जिसमें डेटा को नेविगेट और विश्लेषण किया जा सकता है। जब नेविगेशन बदलता है, तो डेटा संरचना को शारीरिक रूप से पुनर्गठित करने की आवश्यकता होती है।
डेटाबेस प्रशासक को डेटाबेस के निर्माण और रखरखाव के लिए अलग-अलग कौशल और उपकरणों की आवश्यकता होती है।

MOLAP के लाभ

MOLAP के लाभ नीचे दिए गए हैं:

MOLAP बहुआयामी डेटा की काफी मात्रा का प्रबंधन, विश्लेषण और भंडारण कर सकता है।
अनुकूलित भंडारण, अनुक्रमण और कैशिंग के कारण तेज़ क्वेरी प्रदर्शन।
रिलेशनल डेटाबेस की तुलना में डेटा का छोटा आकार।
उच्च स्तर के समग्र डेटा की स्वचालित गणना।
उपयोगकर्ताओं को बड़े, कम-परिभाषित डेटा का विश्लेषण करने में सहायता करें।
MOLAP उपयोगकर्ता के लिए आसान है, इसलिए यह अनुभवहीन उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त मॉडल है।
MOLAP क्यूब्स को तीव्र डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए बनाया गया है तथा ये स्लाइसिंग और डाइसिंग कार्यों के लिए इष्टतम हैं।
क्यूब बनाते समय सभी गणनाएं पूर्व-निर्मित होती हैं।

MOLAP के नुकसान

MOLAP के नुकसान निम्नलिखित हैं:

MOLAP की एक बड़ी कमजोरी यह है कि यह ROLAP की तुलना में कम स्केलेबल है क्योंकि यह केवल सीमित मात्रा में डेटा को संभालता है।
MOLAP में डेटा अतिरेक भी शामिल है क्योंकि यह संसाधन गहन है
MOLAP समाधान लम्बे हो सकते हैं, विशेष रूप से बड़े डेटा वॉल्यूम पर।
जब आयाम दस से अधिक हों तो MOLAP उत्पादों को मॉडल को अद्यतन करने और क्वेरी करने में समस्याओं का सामना करना पड़ सकता है।
MOLAP विस्तृत डेटा रखने में सक्षम नहीं है।
यदि डेटा सेट अत्यधिक बिखरा हुआ है तो भंडारण उपयोग कम हो सकता है।
यह केवल सीमित मात्रा में डेटा को ही संभाल सकता है, इसलिए क्यूब में बड़ी मात्रा में डेटा शामिल करना असंभव है।

MOLAP उपकरण

यहां लोकप्रिय MOLAP उपकरण दिए गए हैं:

एस्सबेस – उपकरण Oracle जिसमें बहुआयामी डाटाबेस है।

एक्सप्रेस सर्वर – वेब-आधारित वातावरण जो चलता है Oracle डेटाबेस।

येल्लोफिन – रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाने के लिए बिजनेस एनालिटिक्स टूल।

स्पष्ट विश्लेषिकी - क्लियर एनालिटिक्स एक एक्सेल-आधारित व्यावसायिक समाधान है।

SAP व्यवसाय ज्ञान – एक से व्यापार विश्लेषिकी समाधान SAP

सारांश

बहुआयामी OLAP (MOLAP) एक क्लासिकल OLAP है जो सुविधा प्रदान करता है डेटा विश्लेषण बहुआयामी डेटा क्यूब का उपयोग करके।
MOLAP उपकरण सारांश के स्तर पर ध्यान दिए बिना समान प्रतिक्रिया समय के साथ सूचना को संसाधित करते हैं।
MOLAP सर्वर सघन और विरल डेटा सेटों को प्रबंधित करने के लिए दो स्तर के भंडारण को क्रियान्वित करता है।
MOLAP बहुआयामी डेटा की काफी मात्रा का प्रबंधन, विश्लेषण और भंडारण कर सकता है।
यह उच्च स्तर के समग्र डेटा की गणना को स्वचालित करने में मदद करता है
यह ROLAP की तुलना में कम स्केलेबल है क्योंकि यह केवल सीमित मात्रा में डेटा को संभालता है।