Tabla de contenido:
- Definición: ¿Qué significa el procesamiento analítico en línea multidimensional (MOLAP)?
- Techopedia explica el procesamiento analítico en línea multidimensional (MOLAP)
Definición: ¿Qué significa el procesamiento analítico en línea multidimensional (MOLAP)?
El procesamiento analítico en línea multidimensional (MOLAP) es un tipo de procesamiento analítico en línea (OLAP) que, al igual que el procesamiento analítico relacional en línea (ROLAP), utiliza un modelo de datos multidimensional para analizar datos. La diferencia entre MOLAP y ROLAP es que MOLAP requiere que la información se procese primero antes de indexarse directamente en una base de datos multidimensional, mientras que ROLAP se ingresa directamente en una base de datos relacional.
Techopedia explica el procesamiento analítico en línea multidimensional (MOLAP)
La mayoría de los usuarios finales prefieren MOLAP debido a su mejor velocidad y capacidad de respuesta. En general, los OLAP utilizan modelos de datos multidimensionales. Como resultado, los usuarios pueden ver diferentes características y aspectos de los datos. Si bien los ROLAP usan bases de datos relacionales, esto limita la visualización de datos al acceder y procesar consecutivamente una tabla para cada característica o aspecto de los datos totales. En ese caso, una ventaja de MOLAP es su capacidad para procesar y almacenar los datos en una matriz multidimensional. Todos los posibles arreglos y combinaciones de datos se muestran en la matriz y se puede acceder directamente.
Las ventajas clave de MOLAP incluyen:
- Excelente actuación. Los cubos MOLAP están diseñados para una recuperación rápida de datos y, por lo tanto, son los mejores para operaciones de "corte y corte".
- La capacidad de realizar rápidamente cálculos complejos porque se han generado previamente durante la creación de los cubos.
Aunque MOLAP parece ser mejor que otros tipos de OLAP, todavía tiene algunas desventajas. Debido a que MOLAP procesa los datos primero, el tiempo de procesamiento en algunas soluciones podría ser bastante largo, particularmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos. También parece tener dificultades para consultar modelos con dimensiones de alta cardinalidad.
