हमें नीचे दिखाए गए तुलना चार्ट की सहायता से रोल और मोलाप के बीच कुछ और अंतर देखने को मिलते हैं।
तुलना चार्ट
तुलना के लिए आधार | ROLAP | MOLAP |
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पूर्ण प्रपत्र | ROLAP का संबंध रिलेशनल ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग से है। | MOLAP का अर्थ है बहुआयामी ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण। |
भंडारण और प्राप्त | डेटा मुख्य डेटा वेयरहाउस से संग्रहीत और प्राप्त किया जाता है। | डेटा संग्रहीत है और मालिकाना डेटाबेस MDDBs से प्राप्त किया गया है। |
डेटा फॉर्म | डेटा को रिलेशनल टेबल के रूप में संग्रहीत किया जाता है। | डेटा डेटा क्यूब्स से बने बड़े बहुआयामी सरणी में संग्रहित है। |
डेटा वॉल्यूम | बड़े डेटा वॉल्यूम। | लिमिटेड सारांश डेटा एमडीडीबी में रखा जाता है। |
प्रौद्योगिकी | मुख्य गोदाम से डेटा लाने के लिए जटिल एसक्यूएल प्रश्नों का उपयोग करता है। | MOLAP इंजन ने बहुआयामी डेटा दृश्यों के लिए एक पूर्वगामी और पूर्वनिर्मित डेटा क्यूब्स बनाया। स्पार्स मैट्रिक्स तकनीक का उपयोग डेटा स्पार्सिटी के प्रबंधन के लिए किया जाता है। |
राय | ROLAP गतिशील रूप से डेटा का एक बहुआयामी दृश्य बनाता है। | MOLAP पहले ही MDDBs में डेटा के स्थिर बहुआयामी दृश्य को संग्रहीत करता है। |
पहुंच | धीमी पहुँच। | तेज़ पहुँच। |
रोल की परिभाषा
ROLAP रिलेशनल ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग मॉडल है, जहां डेटा को रिलेशनल डेटाबेस के रूप में संग्रहीत किया जाता है अर्थात डेटा वेयरहाउस में पंक्तियाँ और कॉलम । रॉल्फ मॉडल में डेटा उपयोगकर्ता के सामने बहुआयामी रूप में मौजूद होता है। डेटा को प्रदर्शित करने के लिए, एक बहुआयामी दृश्य में, मेटाडेटा की एक सिमेंटिक परत बनाई जाती है जो रिलेशनल तालिकाओं के लिए आयामों को मैप करती है। मेटाडेटा डेटा के एकत्रीकरण का भी समर्थन करता है।
जब भी विश्लेषणात्मक सर्वर में ROLAP इंजन एक जटिल क्वेरी जारी करता है, तो यह मुख्य गोदाम से डेटा प्राप्त करता है और गतिशील रूप से उपयोगकर्ता के लिए डेटा का बहुआयामी दृश्य बनाता है। यहां, यह MOLAP से अलग है क्योंकि MOLAP में पहले से ही मालिकाना डेटाबेस MDDBs में संग्रहीत डेटा का एक स्थिर बहुआयामी दृश्य है।
जैसा कि डेटा के बहुआयामी दृश्य को गतिशील रूप से बनाया जाता है, यह MOLAP की तुलना में धीमी प्रक्रिया करता है। ROLAP इंजन बड़ी मात्रा में डेटा से संबंधित है।
मोलप की परिभाषा
MOLAP एक बहुआयामी ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण मॉडल है। विश्लेषण के लिए उपयोग किए गए डेटा को विशेष बहुआयामी डेटाबेस (MDDBs) में संग्रहीत किया जाता है। बहुआयामी डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली मालिकाना सॉफ्टवेयर सिस्टम हैं ।
ये बहुआयामी डेटाबेस बड़े बहुआयामी सरणी से बनते हैं। इस बहुआयामी डेटाबेस की कोशिकाएं या डेटा क्यूब्स पूर्वगामी और पूर्वनिर्मित डेटा ले जाते हैं। मालिकाना सॉफ्टवेयर सिस्टम इस अनिश्चित और मनगढ़ंत डेटा को बनाते हैं, जबकि डेटा को मुख्य डेटाबेस से MDDBs में लोड किया जाता है।
अब, यह MOLAP इंजन का काम है, जो वहां अनुप्रयोग परत में रहता है, MDDBs से उपयोगकर्ता को डेटा के बहुआयामी दृश्य प्रदान करता है। इस प्रकार जब उपयोगकर्ता डेटा के लिए अनुरोध करता है, तो डेटा की गणना करने में कोई समय बर्बाद नहीं होता है और सिस्टम की प्रतिक्रियाएं तेजी से होती हैं।
रोल और मोलप के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- रॉल्फ का मतलब है रिलेशनल ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग जबकि; MOLAP का अर्थ है बहुआयामी ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण।
- दोनों ही मामलों में, मुख्य गोदाम में रोलैप और मॉल डेटा संग्रहीत किया जाता है। ROLAP में डेटा सीधे मुख्य गोदाम से प्राप्त किया जाता है, जबकि, MOLAP डेटा में मालिकाना डेटाबेस MDDBs से प्राप्त किया जाता है।
- रोल में, डेटा को संबंधपरक तालिकाओं के रूप में संग्रहीत किया जाता है, लेकिन, MOLAP डेटा में डेटा क्यूब्स से बने बहुआयामी सरणी के रूप में संग्रहीत किया जाता है।
- ROLAP डेटा की बड़ी मात्रा से संबंधित है, जबकि MOLAP MDDBs में रखे गए सीमित डेटा सारांश के साथ काम करता है।
- ROLAP इंजन डेटा वेयरहाउस से डेटा लाने के लिए जटिल SQL का उपयोग करते हैं। हालाँकि, MOLAP इंजन उपयोगकर्ता के लिए डेटा के बहुआयामी दृश्य को प्रस्तुत करने और डेटा क्यूब्स में डेटा स्पार्सिटी का प्रबंधन करने के लिए पूर्वनिर्मित और पूर्व-निर्मित डेटैक्यूब्स बनाता है, MOLAP स्पार्स मैट्रिक्स तकनीक का उपयोग करता है।
- रोल इंजन गतिशील रूप से डेटा का एक बहुआयामी दृश्य बनाता है जबकि, MOLAP एक उपयोगकर्ता के लिए मालिकाना डेटाबेस MDDBs में डेटा के बहुआयामी दृश्य को वहां से देखने के लिए संग्रहीत करता है।
- जैसा कि ROLAP गतिशील रूप से डेटा का बहुआयामी दृश्य बनाता है, यह MOLAP की तुलना में धीमा होता है जो डेटा के बहुआयामी दृश्य बनाने में समय बर्बाद नहीं करता है।
निष्कर्ष:
ROLAP और MOLAP में से किसे चुनना है यह क्वेरी के प्रदर्शन और जटिलता पर निर्भर करता है। MOLAP एक उपयोगकर्ता की पसंद बन जाता है अगर वह तेज प्रतिक्रिया चाहता है।