ROLAP, MOLAP и HOLAP: в чем разница?

В предыдущей статье мы рассказывали про OLAP (читать тут) — технологию многомерной аналитики данных. Сегодня углубимся в тему и расскажем о типах OLAP, их отличиях и особенностях.

Напомним, что OLAP-технология позволяет размещать данные как в реляционных, так и в многомерных структурах хранения. Хранилище данных позволяет работать с информацией в виде многомерных массивов, обеспечивая высокую скорость агрегации сводных показателей и произведения преобразований по любому измерению. В прошлом OLAP-продукты были ориентированы либо на реляционные, либо на многомерные хранилища данных. Но в настоящее время общепринятой практикой стало использование в рамках одного решения синергии обоих видов хранилищ или их комбинированного подхода.

OLAP-технологии высоко востребованы в сферах анализа закупок, продаж и ценообразования. Как эти процессы выстраиваются на базе платформы Optimacros, смотрите на примере нашего демостенда «Прогнозирование спроса и планирование продаж». Смотреть здесь.

Этот метод базируется на использовании SQL-запросов для анализа данных, при этом не прибегая к предварительно сформированным OLAP-кубам. Обработка в этом случае осуществляется специальным ROLAP-сервером. Первая коммерческая ROLAP-система была выпущена 1984 году: ей стал Metaphor, продукт рассчитанный на маркетологов компаний потребительского сектора. Для своего времени она стала прорывом, так как отражала все сильные стороны ROLAP-технологий:

Эффективное хранение данных — они хранятся в одной базе данных (БД) в едином формате;
Работа с большими объемами данных;
Возможность просмотра данных в режиме реального времени.

Слабые стороны ROLAP связаны с высокими требованиями к пространству для хранения данных — БД занимает много места. Производительность ROLAP ниже, чем у MOLAP и HOLAP, а работа со сводными таблицами усложнена. Также технология ограничена возможностями функций SQL.

В отличие от ROLAP, данный метод опирается на применение многомерных OLAP-кубов для хранения и анализа информации. Здесь ключевую роль играет MOLAP-сервер, который управляет процессом обработки данных.

Преимущества MOLAP:

Быстрая индексация предвычисленных агрегированных данных в OLAP-кубах;
Высокая скорость обработки аналитических запросов;
Меньшие по сравнению с ROLAP потребности в дисковом пространстве.

Главным недостатком является необходимость тратить время на обновление агрегированных данных в OLAP-кубах при изменении исходной информации. В это время кубы могут не соответствовать актуальному исходнику. Кроме того, архитектура MOLAP затрудняет обработку крупных массивов больших данных.

Этот метод объединяет лучшие качества двух предыдущих подходов, сочетая скорость работы, характерную для MOLAP, с высокой масштабируемостью, присущей ROLAP. Таким образом, HOLAP предлагает компромиссное решение, адаптируемое под различные аналитические задачи.

Из минусов — достаточно сложная архитектура решения.

Несмотря на имеющиеся ограничения и недостатки, рассмотренные типы OLAP-технологий остаются востребованными и важными инструментами бизнес-аналитики.

ROLAP обеспечивает эффективное единое хранение и возможность работы с большими массивами данных;
MOLAP предлагает высокую скорость и производительность аналитических вычислений;
HOLAP — гибридный подход — сочетает достоинства обоих подходов.

По мере стремительного развития технологий функциональные возможности OLAP-решений будут непрерывно совершенствоваться и адаптироваться под постоянно меняющиеся требования бизнеса.

ROLAP — реляционная интерактивная аналитическая обработка (Relational OLAP)

MOLAP — многомерная оперативная аналитическая обработка (Multidimensional OLAP)

HOLAP — гибридная оперативная аналитическая обработка (Hybrid OLAP)