Índice:
- Definição - O que significa MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing)?
- Techopedia explica Processamento analítico online multidimensional (MOLAP)
Definição - O que significa MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing)?
O processamento analítico online multidimensional (MOLAP) é um tipo de processamento analítico online (OLAP) que, como o processamento analítico online relacional (ROLAP), usa um modelo de dados multidimensional para analisar dados. A diferença entre MOLAP e ROLAP é que o MOLAP exige que as informações sejam processadas primeiro antes de serem indexadas diretamente em um banco de dados multidimensional, enquanto o ROLAP é inserido diretamente em um banco de dados relacional.
Techopedia explica Processamento analítico online multidimensional (MOLAP)
A maioria dos usuários finais prefere o MOLAP devido à sua melhor velocidade e capacidade de resposta do usuário. Em geral, os OLAPs usam modelos de dados multidimensionais. Como resultado, os usuários podem visualizar diferentes recursos e aspectos dos dados. Embora os ROLAPs usem bancos de dados relacionais, isso limita a visualização de dados acessando e processando consecutivamente uma tabela para cada recurso ou aspecto do total de dados. Nesse caso, uma vantagem do MOLAP é sua capacidade de processar e armazenar os dados em uma matriz multidimensional. Todos os arranjos e combinações possíveis de dados são mostrados na matriz e podem ser acessados diretamente.
As principais vantagens do MOLAP incluem:
- Excelente performance. Os cubos MOLAP são criados para recuperação rápida de dados e, portanto, são os melhores para operações de "fatiar e cortar".
- A capacidade de executar rapidamente cálculos complexos porque foram pré-gerados durante a criação dos cubos.
Embora o MOLAP pareça ser melhor do que outros tipos de OLAPs, ele ainda apresenta algumas desvantagens. Como o MOLAP processa os dados primeiro, o tempo de processamento em algumas soluções pode ser bastante longo, principalmente quando grandes volumes de dados estão envolvidos. Também parece ter dificuldade em consultar modelos com dimensões de alta cardinalidade.
