Définition - Que signifie le traitement analytique multidimensionnel en ligne (MOLAP)?
Le traitement analytique multidimensionnel en ligne (MOLAP) est une sorte de traitement analytique en ligne (OLAP) qui, comme le traitement analytique relationnel en ligne (ROLAP), utilise un modèle de données multidimensionnel pour analyser les données. La différence entre MOLAP et ROLAP est que MOLAP nécessite que les informations soient d'abord traitées avant d'être indexées directement dans une base de données multidimensionnelle, alors que ROLAP est entré directement dans une base de données relationnelle.
Definir Tech explique le traitement analytique multidimensionnel en ligne (MOLAP)
La plupart des utilisateurs finaux préfèrent MOLAP en raison de sa meilleure vitesse et de sa meilleure réactivité. En général, les OLAP utilisent des modèles de données multidimensionnels. En conséquence, les utilisateurs peuvent afficher différentes fonctionnalités et différents aspects des données. Bien que les ROLAP utilisent des bases de données relationnelles, cela limite l'affichage des données en accédant et en traitant consécutivement une table pour chaque fonctionnalité ou aspect des données totales. Dans ce cas, un avantage de MOLAP est sa capacité à traiter et stocker les données dans un tableau multidimensionnel. Tous les arrangements et combinaisons de données possibles sont affichés dans le tableau et sont accessibles directement.
Les principaux avantages de MOLAP comprennent:
- Performance excellente. Les cubes MOLAP sont conçus pour une récupération rapide des données et sont donc les meilleurs pour les opérations de «tranchage et découpage en dés».
- La possibilité d'effectuer rapidement des calculs complexes car ils ont été pré-générés lors de la création des cubes.
Bien que MOLAP semble être meilleur que les autres types d'OLAP, il présente encore quelques inconvénients. Étant donné que MOLAP traite les données en premier, le temps de traitement dans certaines solutions peut être assez long, en particulier lorsque de gros volumes de données sont impliqués. Il semble également avoir des difficultés à interroger des modèles avec des dimensions de cardinalité élevée.