Что такое Ролап и Молап в хранилище данных?
Что такое Ролап и Молап в хранилище данных?

Видео: Что такое Ролап и Молап в хранилище данных?

Видео: Что такое Ролап и Молап в хранилище данных?
Видео: Lean QA: автоматизация, мониторинг, эксперименты (Катерина Черникова, Украина) [RU] 2024, Ноябрь
Anonim

ROLAP расшифровывается как Relational Online Analytical Processing, тогда как; MOLAP расшифровывается как многомерная онлайн-аналитическая обработка. В обоих случаях Данные ROLAP и MOLAP хранится в главном склад . ROLAP имеет дело с большими объемами данные в то время как, MOLAP имеет дело с ограниченными данные резюме хранятся в MDDB.

Таким образом, что такое Rolap в хранилище данных?

Реляционная онлайн-аналитическая обработка ( ROLAP ) - это форма онлайн-аналитической обработки (OLAP), которая выполняет динамический многомерный анализ данные хранятся в реляционной базе данных, а не в многомерной базе данных (которая обычно считается стандартом OLAP).

Точно так же что такое Долап? Настольная оперативная аналитическая обработка ( ДОЛАП ) - это одноуровневая технология OLAP для настольных компьютеров. Он может загружать относительно небольшой гиперкуб из центральной точки, обычно из витрины данных или хранилища данных, и выполнять многомерный анализ при отключении от источника.

Кроме того, есть ли разумное сравнение между Ролапом и Молапом?

Многомерная онлайн-аналитическая обработка ( MOLAP ): MOLAP используется для ограниченных объемов данных и в нем данные хранятся в многомерном массиве. Главный разница между ROLAP и MOLAP это что, в ROLAP , Данные извлекаются из хранилища данных. С другой стороны, в MOLAP , Данные извлекаются из базы данных MDDB.

Что такое пример OLAP?

OLAP Определение куба. An OLAP Куб - это структура данных, которая позволяет быстро анализировать данные в соответствии с несколькими измерениями, которые определяют бизнес-проблему. Многомерный куб для отчетов о продажах может быть для пример , состоящий из 7 измерений: продавец, сумма продаж, регион, продукт, регион, месяц, год.

Рекомендуемые: