OLAP उपकरणों की तीन मुख्य श्रेणियां निम्नलिखित हैं:
OLAP उपकरणों के प्रकार
MOLAP (Multidimensional OLAP)
MOLAP मल्टीडायमेंशनल OLAP का प्रतिनिधित्व करता है। यह डेटा स्टोरेज यूनिट के रूप में टपल्स का समर्थन करता है। MOLAP एक समर्पित n-आयामी सरणी स्टोरेज इंजन और OLAP मिडलवेयर को डेटा संभालने के लिए लागू करता है। इसलिए, OLAP क्वेरी संबंधित बहुआयामी दृश्यों (डेटा क्यूब्स) को सीधे संबोधित करके पूरी की जाती हैं।
यह संरचना लेनदेन संबंधी जानकारी को एकत्रीकरण में पूर्व-गणना करने पर केंद्रित है, जिसके परिणामस्वरूप तेज़ क्वेरी निष्पादन प्रदर्शन होता है। विशेष रूप से, MOLAP लोड समय पर प्रत्येक पदानुक्रम स्तर पर एकत्रित उपायों की पूर्व-गणना और संग्रह करता है, और तत्काल पुनर्प्राप्ति के लिए इन मूल्यों 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 स्टोरेज उपयोग बढ़ाने के लिए विरल मैट्रिक्स संपीड़न एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है, और इस प्रकार आमतौर पर RDBMS में सहेजे गए डेटा की तुलना में ऑन-डिस्क आकार में छोटे होते हैं।
MOLAP-आधारित उत्पाद आमतौर पर एकत्रित रूप में डेटा को व्यवस्थित, नेविगेट और विश्लेषण करते हैं। उन्हें सॉफ्टवेयर के साथ सख्त युग्मन की आवश्यकता होती है और वे बहुआयामी डेटाबेस (MDDB) सिस्टम पर आधारित होते थे। एक प्रभावी कार्यान्वयन डेटा को उस रूप के समान तरीके से सहेजता है जिसमें इसका उपयोग किया जाता है, भंडारण को कम करने के लिए बेहतर भंडारण विधियों का उपयोग करके।
ROLAP (Relational OLAP)
ROLAP रिलेशनल OLAP के लिए खड़ा है। यह पहले से परिचित रिलेशनल DBMS तकनीक के आधार पर डेटा संग्रहीत 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 तर्क सहित अतिरिक्त उपकरण और सेवाओं का समर्थन करता है। RDBMS बैक एंड के उपयोग के कारण, ROLAP का मुख्य लाभ बड़े डेटा वॉल्यूम के प्रबंधन में स्केलेबिलिटी है।
ROLAP सिस्टम अक्सर उस डेटा से काम करते हैं जो एक संबंधपरक डेटाबेस पर कब्जा करता है, जहां बेस डेटा और डायमेंशन टेबल संबंधपरक टेबल के रूप में संग्रहीत होते हैं। यह मॉडल रिकॉर्ड के बहुआयामी विश्लेषण की अनुमति देता है।
यह उद्योग में नवीनतम और सबसे तेजी से बढ़ता OLAP प्रौद्योगिकी खंड है। यह विधि कई बहुआयामी दृश्यों को दो-आयामी संबंधपरक टेबल से उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है, वांछित दृश्य के आसपास रिकॉर्ड को संरचित करने से रोकती है।
MQE (Managed Query Environment)
MQE मैनेज्ड क्वेरी एनवायरनमेंट के लिए खड़ा है। कुछ उत्पाद तदर्थ क्वेरी जैसे डेटा क्यूब और स्लाइस और डाइस विश्लेषण क्षमताओं को प्रदान करने में सक्षम हैं। यह DBMS से डेटा चुनने के लिए एक क्वेरी विकसित करके किया जाता है, जो अनुरोधित डेटा को सिस्टम में 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 किया जा सकता है, जो हर बार क्वेरी निष्पादित होने पर संरचना बनाने के लिए आवश्यक होता है। डेटा को डेटा क्यूब में संग्रहीत करने के बाद, इस पर बहुआयामी विश्लेषण और संचालन लागू किए जा सकते हैं।
