[OLAP] MOLAP vs. ROLAP

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-- Title : [OLAP] MOLAP vs. ROLAP
-- Reference : googling, azurecourse.tistory.com/406
-- Key word : olap molap rolap 올랩
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■ OLAP 유형

유형	구분	내용
ROLAP	정의	Relational Online Analytical Processing - 최종 사용자의 분석 및 질의 요구를 SQL문으로 변환하여 데이터 웨어하우스에 전달 - 데이터웨어 하우스로부터의 처리 결과를 가공하여 최종 사용자에게 전달 - 사용자의 처리 요구에 대한 변환 및 스케쥴링, 처리 결과에 대한 가공, Tuning, Caching 등의 기능 담당 - 별도로 데이터를 저장하거나 관리하지 않음    - 관계형 데이터베이스와 SQL과 같은 관계형 질의어를 사용하여 다차원 데이터를 저장하고 분석하는 형태임. - 전형적 3 Tier 구조
	구성도
	장점	- 대용량으로서 전사적으로 구축하는데 적합하며 확장성이 뛰어남. - 요약정보가 추출된 원시데이터를 검색해 볼 수 있음
	단점	- 정규화를 통해 저장되어 응답시간이 느림(Star Schema) - 기존의 SQL 사용한계(다차원데이터분석의 충분한 기능 없음)
	대표제품	- 인포믹스의 메타큐브, 인포메이션 어드벤티지의 디시전 쉬이트,마이크로스트래티지의 DSS에이전트 등
MOLAP	정의	Multidimensional Online Analytical Processing - 다차원 데이터베이스에 대하여 직접 색인된 OLAP - 가능한 모든 조합의 데이터가 반영되어 이미 다차원 배열에 저장되어 있는 데이터를 처리하며, 셀 내의 각 데이터를 직접 액세스 가능 - 데이터 웨어하우스와는 별도로 다차원 데이터베이스(Multidimensional DataBase, MDB)를 구축 - 일반적으로, 특정 업무 영역 단위의 요약 데이터를 저장하는 데이터 마트 (Data Mart)로 운영 - 다차원 데이터베이스는 주기적으로 데이터 웨어하우스에서 관련 데이터들을 가져와서 새로 생성 - 최종 사용자로부터의 분석 및 질의 요구는 모두 MOLAP 서버에서 처리 - 다차원데이터를 저장하기 위한 특수한 구조의 다차원DB사용 - Transaction DB에서 추출된 데이터를 데이터셀에 보관하고, 속도 개선을 위해 주기억장치의 큐브캐쉬    (Cube Cache)속에 데이터큐브를 보관함
	구성도
	장점	- 데이터를 배열 구조에 저장하므로 ROLAP 대비 사용이 쉽고,검색속도가 빠름, 중소형 DW에 적합
	단점	- 차원을 미리 정의 내리고, 데이터큐브를 먼저 생성 후 데이터를 적재
	대표제품	- 하이페리언 솔루션의 에스베이스, 오라클의 익스프레스, 파일롯 소프트웨어의 디시젼 서포트 등 - WISE OLAP
DOLAP	정의	- Desktop OLAP - 서버 개념없이 직접 데이터 웨어하우스와 연결되어 최종 사용자의 분석 및 질의 요구 처리 - DW추출 후 사용자의 PC에 저장하는 형태 - 다차원데이터의 저장 및 프로세싱이 모두 Client에서 발생
	구성도
	장점	- 싸고 빠르다 - 설치와 관리가 용이하다
	단점	- 대용량의 데이터를 처리하는데 한계 - 데이터 정합성을 유지하기 힘들다
	대표제품	- 코그노스의 파워플레이, 브리오테크놀러지의 브리오쿼리 등
HOLAP		- Hybrid OLAP - ROLAP과 MOLAP을 결합한 형태 - DB저장은 관계형데이터베이스, 다차원프로세싱은 MOLAP사용
	구성도
	장점	- ROLAP의 대용량데이터 저장능력, 다차원 프로세싱은 MOLAP의 정밀한 분석이 가능
	단점	- 정밀하지만 구현이 어렵다
	대표제품	- 오라클 익스프레스, 마이크로소프트 SQL 서버 OLAP 등
WEB OLAP	정의	- 사용자가 웹을 통해 OLAP사용 - OLAP 데이터는 Broadcasting - C/S OLAP에 비하여 가격이 저렴 - 인터페이스 방식 및 보안문제 해결이 중요함.

■ MOLAP vs. ROLAP

항목	MOLAP	ROLAP
접근DB	다차원 DB(MDB)	관계형 DB(RDB)
저장데이터셋	스파스 배열 사용	관계형 테이블 사용
조회속도	일정하게 빠른 속도	가변적(적당한 속도)
데이터량	대용량 데이터 처리 어려움  기본 공간의 5-10배	대용량 데이터 처리 가능  기본 공간의 2배 이내
사용범위	부서단위에 적합	전사 단위 가능
사용수준	매우 용이	숙련된 사용자 대상
연산기능	복잡, 정형화된 다차원 연산  다양한 연산	비정형화된 질문 가능  제한된 연산
특성	다차원 모델링 및 질의 도구	다차원 질의 도구
데이터조작	읽기/쓰기	읽기 중심
변동대응	일부 변동시 재구축	일부 변동시 쉽게 대처
개발주체	최종 사용자 주도형	전산 부서 주도형
Cube형식	Real Data Cube	Virtual Data Cube