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多維聯機分析處理

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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

多維聯機分析處理(Multidimensional On-Line Analytical Processing,MOLAP)

目錄

[隱藏]

什麼是多維聯機分析處理

  多維聯機分析處理(多維OLAP)是一個直接編入多維資料庫聯機分析處理(OLAP)。一般來說,一個OLAP應用程式以多維方式處理數據。用戶可以觀察數據集合體的不同方面,例如銷售時間,地點和產品模型。如果數據貯存在相關的資料庫里,那麼它能被多維的觀察,但是只能用連續的訪問和處理數據集合體的一個方面的表格的方式。MOLAP處理已經存貯在多維列表裡的數據,在列表裡數據可能的結合都被考慮,每個數據都在一個能夠直接訪問的單元里。因為這個原因,對大多數用途來說,MOLAP都比關係型聯機分析處理(Relational Online Analytical Processing)要更快和更受用戶歡迎。也有HOLAP(混合OLAP),結合了ROLAP和MOLAP的一些特性。  

  多維OLAP,基於多維數據存儲的線上分析處理,MOLAP伺服器提供數據存儲管理,一般是放在物理的“立方塊(Cube)”當中。

  MOLAP常常用作數據倉庫應用程式的一部分。

  MOLAP使用一種持久穩固的立方體結構,與關係型資料庫是分離的。Hyperion Essbase、Microsoft Analysis Services、Cognos PowerPlay都是使用了這種方法。因為一個立方體包含一個預先計算好的數據子集,所以與DOLAP和ROLAP相比響應時間更快速且可以預測。 MOLAP資料庫傳統上還具有更大程度的多維計算,比ROLAP中也更容易實現。例如,Hyperion Essbase使用一個@DESCENDANTS功能,讓你將一個特定級別中的成員指向同一層次(如,一月、二月、三月併列是第一季度的下一級)。儘管一些關係資料庫具有CASE功能,也可以使你在一個計算中指向這些行,但並不是所有都能做到,而且計算並不一定都是直截了當。

  MOLAP的大幅下降是因為它是需要IT支持、管理、維護的另外一種數據存儲。公司抱怨維護200個立方體需要很多努力,或公司擁有的是花費一個星期重新計算的設計不良的立方體,這都是很平常的。當一個維空間改變,如增加一個新的產品或改組業務單元,你可能就不得不重新計算整個MOLAP立方體。

  MOLAP是事先生成多維立方體,供以後查詢分析用,而ROLAP是通過動態的生成Sql,去做查詢關係型資料庫,如果沒有做性能優化,數據量很大的時候,性能問題就會顯得比較突出了。

  以多維數據組織方式為核心,也就是說,MOLAP使用多維數組存儲數據。多維數據在存儲中將形成“立方塊(Cube)”的結構,在MOLAP中對“立方塊”的“旋轉”、“切塊”、“切片”是產生多維數據報表的主要技術。

多維聯機分析處理的特點

  在MOLAP中,不但把多維實視圖在概念上看成一個超立方體,而且在物理上把多維實視圖組成一個多維資料庫,而不像ROLAP那樣,以表的形式存儲實視圖。

  在MOLAP中,維的屬性值被映射成多維數組的下標值或下標的範圍,而總結數據作為多維數組的值存儲在數據的單元中。維可以看作為自變數,總結數據稱為因變數。自變數相當於關係中的主關鍵字,由多個維組成,總結數據是由自變數的值決定的。

  ROLAP在節省存儲空間、靈活性、與關係資料庫保持一致等方面有明顯的優勢;MOLAP則在性能和管理的簡便性方面有其優點。雖然MOLAP的查詢速度比較快,但是在實現時也有下麵3方面的限制:

 1) 用多維數組實現多維實視圖,需要很大的存儲空間。在實際的數據倉庫中,每維的屬性值個數可達數萬,乃至更多。例如幾萬種產品、幾萬個連鎖店等。而實際的維數可能多達幾十乃至幾百。耗費的存儲空間相當可觀,由此帶來載入、維護等問題。

 2) 在多維數組中,很可能有些單元是空白的,例如節假日商店不營業;某些產品在某些地區不銷售等。

 3) MOLAP與關係資料庫系統從存儲結構到查詢語言都有相當大的差別,不可能在RDBMS的基礎上實現。

多維聯機分析處理與關係型聯機分析處理比較

RolapMolap
沿用現有的關係資料庫的技術專為olap所設計
響應速度比molap慢:現有關係型資料庫已經對olap做了很多優化,包括並行存儲、並行查詢、並行數據管理、基於成本的查詢優化、點陣圖索引、sql 的olap擴展(cube,rollup)等,性能有所提高性能好、響應速度快
數據裝載速度快數據裝載速度慢
存儲空間耗費小,維數沒有限制需要進行預計算,可能導致數據爆炸,維數有限;無法支持維的動態變化
借用rdbms存儲數據,沒有文件大小限制受操作系統平臺中文件大小的限制,難以達到tb 級(只能10~20g)
可以通過結構化查詢語言(sql)實現詳細數據與概要數據的存儲缺乏數據模型和數據訪問的標準
不支持有關預計算的讀寫操作:sql無法完成部分計算;無法完成多行的計算;無法完成維之間的計算支持高性能的決策支持計算:複雜的跨維計算;多用戶的讀寫操作;行級的計算
維護困難管理簡便
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Zfj3000,Dan,Yixi,jane409,方小莉,寒曦,刘维燎,132****9372.

評論(共1條)

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218.17.221.* 在 2010年4月21日 16:29 發表

描述很專業,受益匪淺。謝謝!

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