MOLAP (Multidimensional OLAP)

Детальные и агрегированные данные хранятся в многомерной базе данных. Хранение данных в многомерных структурах позволяет манипулировать данными как многомерным массивом, благодаря чему скорость вычисления агрегатных значений одинакова для любого из измерений. Однако в этом случае многомерная база данных оказывается избыточной, так как многомерные данные полностью содержат детальные реляционные данные.

Преимущества MOLAP.

• Высокая производительность. Поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную базу данных.
• Структура и интерфейсы наилучшим образом соответствуют структуре аналитических запросов.
• Многомерные СУБД легко справляются с задачами включения в информационную модель разнообразных встроенных функций.

Недостатки MOLAP.

• MOLAP могут работать только со своими собственными многомерными БД и основываются на патентованных технологиях для многомерных СУБД, поэтому являются наиболее дорогими. Эти системы обеспечивают полный цикл OLAP-обработки и либо включают в себя, помимо серверного компонента, собственный интегрированный клиентский интерфейс, либо используют для связи с пользователем внешние программы работы с электронными таблицами.
• Отсутствуют единые стандарты на интерфейс, языки описания и манипулирования данными.

ROLAP (Relational OLAP)

ROLAP-системы позволяют представлять данные, хранимые в классической реляционной базе, в многомерной форме или в плоских локальных таблицах на файл-сервере, обеспечивая преобразование информации в многомерную модель через промежуточный слой метаданных. Агрегаты хранятся тоже в реляционной БД в специально созданных таблицах. В этом случае гиперкуб эмулируется СУБД на логическом уровне.

Преимущества ROLAP.

• При оперативной аналитической обработке содержимого хранилища данных инструменты ROLAP позволяют производить анализ непосредственно над хранилищем (потому что в подавляющем большинстве случаев корпоративные хранилища данных реализуются средствами реляционных СУБД).
• Реляционные СУБД обеспечивают высокий уровень защиты данных и хорошие возможности разграничения прав доступа.

Недостатки ROLAP.

• Меньшая производительность, чем у MOLAP. Для обеспечения сравнимой с MOLAP производительности реляционные системы требуют тщательной проработки схемы БД и специальной настройки индексов.

HOLAP (Hybrid OLAP)

Детальные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально находились, а агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных.

Моделирование многомерных кубов в реляционной модели данных

Схема звезда. Преимущества и недостатки

Схема типа «звезды» (Star Schema) - схема реляционной базы данных, служащая для поддержки многомерного представления содержащихся в ней данных.

Особенности ROLAP-схемы типа «звезда»

1. Одна таблица фактов (fact table), которая сильно денормализована. Является центральной в схеме, может состоять из миллионов строк и содержит суммируемые или фактические данные, с помощью которых можно проводить анализ по множеству измерений.
2. Несколько денормализованных таблиц измерений (dimensional table). Имеют меньшее количество строк, чем таблицы фактов, и содержат описательную информацию каждого измерения.
3. Таблица фактов и таблицы измерений связаны идентифицирующими связями, при этом первичные ключи таблицы измерений мигрируют в таблицу фактов в качестве внешних ключей. Первичный ключ таблицы факта целиком состоит из первичных ключей всех таблиц измерений.
4. Агрегированные данные хранятся совместно с исходными.

Преимущества

Благодаря денормализации таблиц измерений упрощается восприятие структуры данных пользователем и формулировка запросов, уменьшается количество операций соединения таблиц при обработке запросов.

Недостатки

Денормализация таблиц измерений вносит избыточность данных, возрастает требуемый для их хранения объем памяти. Если агрегаты хранятся совместно с исходными данными, то в измерениях необходимо использовать дополнительный параметр - уровень иерархии.

Рис. 15. Пример схемы «звезда».