OLAP टूल की तीन मुख्य श्रेणियां हैं जो इस प्रकार हैं -
मोलैप - MOLAP बहुआयामी OLAP का प्रतिनिधित्व करता है। यह डेटा स्टोरेज यूनिट के रूप में टुपल्स को सपोर्ट करता है। MOLAP डेटा को संभालने के लिए एक समर्पित n-आयामी सरणी भंडारण इंजन और OLAP मिडलवेयर लागू करता है। इसलिए, OLAP प्रश्नों को संबंधित बहुआयामी दृश्यों (डेटा क्यूब्स) को सीधे संबोधित करके पूरा किया जाता है।
यह संरचना एकत्रीकरण में लेन-देन संबंधी जानकारी की पूर्व-गणना पर केंद्रित है, जिसके परिणामस्वरूप तेजी से क्वेरी निष्पादन प्रदर्शन होता है। विशेष रूप से, MOLAP लोड समय पर प्रत्येक पदानुक्रम स्तर पर पूर्व-गणना करता है और एकत्रित उपायों को संग्रहीत करता है, और तत्काल पुनर्प्राप्ति के लिए इन मानों को संग्रहीत और अनुक्रमित करता है।
पूर्ण पूर्व-गणना को प्रसंस्करण समय और भंडारण क्षेत्र दोनों में बड़ी मात्रा में ओवरहेड की आवश्यकता होती है। विरल डेटा के लिए, MOLAP को भंडारण उपयोग को बढ़ाने के लिए विरल मैट्रिक्स संपीड़न एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है, और इस प्रकार सामान्य रूप से RDBMS में सहेजे गए डेटा की तुलना में डेटा के छोटे ऑन-डिस्क आकार द्वारा चित्रित किया जाता है।
MOLAP- आधारित उत्पाद आम तौर पर एकत्रित रूप में डेटा को व्यवस्थित, नेविगेट और विश्लेषण करते हैं। उन्हें सॉफ्टवेयर के साथ टाइट कपलिंग की जरूरत थी और वे एक बहुआयामी डेटाबेस (एमडीडीबी) सिस्टम पर आधारित थे। एक प्रभावी कार्यान्वयन डेटा को उसी रूप में सहेजता है जिस रूप में इसका उपयोग भंडारण को कम करने के लिए बेहतर भंडारण विधियों का उपयोग करके किया जाता है।
रोलप - ROLAP का मतलब रिलेशनल OLAP है। यह पहले से ही परिचित रिलेशनल DBMS तकनीक के आधार पर डेटा को स्टोर कर सकता है। इस मामले में, डेटा और संबंधित एकत्रीकरण RDBMS में सहेजे जाते हैं, और OLAP मिडलवेयर डेटा क्यूब्स के प्रबंधन और अन्वेषण को लागू कर सकता है।
यह आर्किटेक्चर RDBMS बैक एंड के अनुकूलन को लक्षित करता है और डेटा क्यूब नेविगेशन लॉजिक सहित अतिरिक्त टूल और सेवाओं का समर्थन करता है। RDBMS बैक एंड के उपयोग के कारण, ROLAP का मुख्य लाभ बड़े डेटा वॉल्यूम को प्रबंधित करने में मापनीयता है।
ROLAP सिस्टम डेटा से अक्सर काम करता है जो एक रिलेशनल डेटाबेस पर कब्जा कर लेता है, जहां बेस डेटा और डायमेंशन टेबल रिलेशनल टेबल के रूप में संग्रहीत होते हैं। यह मॉडल अभिलेखों के बहुआयामी विश्लेषण की अनुमति देता है।
यह उद्योग में सबसे नया और सबसे तेजी से बढ़ने वाला OLAP प्रौद्योगिकी खंड है। यह विधि दो-आयामी संबंधपरक तालिकाओं के कई बहुआयामी दृश्यों को उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है, जिससे वांछित दृश्य के आसपास रिकॉर्ड की संरचना को रोका जा सकता है।
एमक्यूई - MQE का मतलब मैनेज्ड क्वेरी एनवायरनमेंट है। कुछ उत्पाद डेटा क्यूब और स्लाइस और पासा विश्लेषण क्षमताओं जैसे तदर्थ प्रश्न प्रदान करने में सक्षम हैं। यह डीबीएमएस से डेटा का चयन करने के लिए एक क्वेरी विकसित करके किया जाता है, जो उस सिस्टम को अनुरोधित डेटा वितरित करता है जहां इसे डेटा क्यूब में रखा जाता है।
यह डेटा क्यूब स्थानीय रूप से डेस्कटॉप में संग्रहीत किया जा सकता है और ओवरहेड को कम करने के लिए वहां हेरफेर भी किया जा सकता है, हर बार क्वेरी निष्पादित होने पर संरचना बनाने की आवश्यकता होती है। डेटा क्यूब में डेटा को स्टोर करने के बाद, उस पर बहुआयामी विश्लेषण और संचालन लागू किया जा सकता है।