rolap和molap和holap的區(qū)別？首先，ROLAP與MOLAP和HOLAP的區(qū)別ROLAP、MOLAP和HOLAP是表示邏輯數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的相關(guān)術(shù)語(yǔ)。ROLAP指的是關(guān)系數(shù)據(jù)的關(guān)系聯(lián)機(jī)分析

rolap和molap和holap的區(qū)別？

首先，ROLAP與MOLAP和HOLAP的區(qū)別

ROLAP、MOLAP和HOLAP是表示邏輯數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的相關(guān)術(shù)語(yǔ)。

ROLAP指的是關(guān)系數(shù)據(jù)的關(guān)系聯(lián)機(jī)分析處理。

MOLAP稱為多維聯(lián)機(jī)分析處理，由多個(gè)數(shù)據(jù)維度實(shí)現(xiàn)。

HOLAP稱為混合聯(lián)機(jī)分析處理，適用于ROLAP和MOLAP的概念。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)排列和設(shè)計(jì)的視圖訪問(wèn)取決于OLAP實(shí)現(xiàn)的類型。ROLAP SQL是一種查詢技術(shù)，MOLAP使用稀疏矩陣，HOLAP使用SQL和稀疏矩陣技術(shù)。

二、ROLAP與MOLAP、HOLAP的主要區(qū)別

是關(guān)系型OLAP。

其中數(shù)據(jù)以傳統(tǒng)排列，如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的行和列。它以多維形式對(duì)用戶可見(jiàn)和可訪問(wèn)。為了將其顯示為多維視圖，數(shù)據(jù)被設(shè)計(jì)為支持?jǐn)?shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)的相關(guān)元數(shù)據(jù)層。它動(dòng)態(tài)地處理復(fù)雜的查詢。它比MOLAP慢，ROLAP處理大量數(shù)據(jù)的速度更快。

2.2.莫拉普是一個(gè)多維的OLAP。

其中在登記系統(tǒng)上分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)排列在多維數(shù)組中。在數(shù)據(jù)庫(kù)管理中加載數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)組攜帶預(yù)定義的數(shù)據(jù)。MOLAP系統(tǒng)是在應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)的。當(dāng)用戶發(fā)送任何請(qǐng)求時(shí)，它都會(huì)在最短的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)獲得數(shù)據(jù)。

關(guān)系模型的表達(dá)能力不包括創(chuàng)建特定數(shù)據(jù)類型的維度和度量主題?；驹匕ㄍ暾?、屬性和關(guān)系，主要用于星型模式。

ROLAP使用SQL作為其函數(shù)語(yǔ)言來(lái)獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理，而MOLAP使用稀疏矩陣技術(shù)以多維數(shù)據(jù)立方體的形式從多維數(shù)組中獲取數(shù)據(jù)。

ROLAP的響應(yīng)時(shí)間很慢，因?yàn)樗@示任何多維形式的數(shù)據(jù)，但是MOLAP非?？欤?yàn)樗伙@示任何多維視圖。

ROLAP和MOLAP都可以處理復(fù)雜的查詢，并且有自己獨(dú)特的性能。如果用戶想要任何快速響應(yīng)系統(tǒng)，他可以使用MOLAP。

2.3、HOLAP

ROLAP和MOLAP致力于優(yōu)化技術(shù)，因其稀疏性而產(chǎn)生。這里形成了一個(gè)中間結(jié)構(gòu)HOLAP，它結(jié)合了MOLAP和ROLAP的優(yōu)點(diǎn)。

大量的數(shù)據(jù)處理能力來(lái)自ROLAP，

查詢速度方法取自MOLAP，它作為標(biāo)準(zhǔn)化模型提供給HOLAP。

HOLAP依靠其龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中，擺脫了稀疏性和多維引擎帶來(lái)的缺陷，只存儲(chǔ)用戶需要的信息和為他們提供頻繁的訪問(wèn)。然而，如果用戶請(qǐng)求更相關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)解決任何復(fù)雜的查詢，它將提供對(duì)這部分關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的透明訪問(wèn)。

2.3.1，但是在這種設(shè)計(jì)中，我們需要克服一些困難才能獲得高性能。

應(yīng)提高處理質(zhì)量，以滿足客戶的要求。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的質(zhì)量應(yīng)該從初始階段到結(jié)束階段保持一致。

重要的指標(biāo)是準(zhǔn)確性、更新的數(shù)據(jù)、完整的數(shù)據(jù)、一致性、可追溯性、可用性和清晰度。

在準(zhǔn)確性方面，數(shù)據(jù)應(yīng)該具有正確和真實(shí)的值，因?yàn)樵?h2>大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和商業(yè)智能這三者的關(guān)系到底如何？

BI(Business Intelligence)是一個(gè)完整的解決方案，用于有效整合企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確地提供報(bào)表，提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的商業(yè)決策。政策。

商業(yè)智能BI在數(shù)據(jù)架構(gòu)中處于前端分析的地位，核心功能是對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析、數(shù)據(jù)切片、數(shù)據(jù)上下鉆取、立方體等。通過(guò)ETL的數(shù)據(jù)抽取和轉(zhuǎn)換，形成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然后抽取數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)，再進(jìn)行商業(yè)智能的前端分析和展示。