2 14 Lược đồ kho dữ liệu
2.2. Kỹ thuật OLAP
2.2.4. Phân loại OLAP
Cĩ nhiều mơ hình để lưu trữ dữ liệu trong xử lý phân tích tr c tuyến, trong đĩ cĩ hai mơ hình cơ bản là MOLAP và ROLAP. Việc phân loại mơ hình d a trên cách thức lưu trữ dữ liệu, do đĩ việc l a chọn mơ hình nào để lưu trữ dữ liệu cần phụ thuộc vào một số yêu cầu như hiệu suất tính tốn, độ phức tạp của các câu truy vấn, yêu cầu lưu trữ dữ liệu.
2.2.4.1 Mơ hình MOLAP (Multidimensional OLAP)
Là mơ hình xử lý phân tích tr c tuyến đa chiều. Trong mơ hình MOLAP, dữ liệu được lưu trong mơ hình cơ sở dữ liệu đa chiều đã được chuyên biệt hĩa. Các mảng đa chiều định dạng các cấu trúc lưu trữ. Hình 2.5 mơ tả mơ hình MOLAP.
Hình 2.5 Mơ hình MOLAP
Kiến trúc MOLAP được mơ tả trong hình 2.5 gồm ba tầng: Tầng dữ liệu, tầng ứng dụng và tầng trình diễn. Máy MOLAP trong tầng ứng dụng đẩy dữ liệu được thể hiện dưới dạng đa chiều từ cơ sở dữ liệu đa chiều đến người dùng. Hệ thống quả lý cơ sở dữ liệu đa chiều cĩ hệ thống phần mềm chuyên biệt, hệ thống này cung cấp khả n ng tải dữ liệu vào trong MDDBs từ kho dữ liệu. [9]
Ƣu điểm:
− Th c thi nhanh câu truy vấn: Khối lưu trữ trong MOLAP thu hồi dữ liệu nhanh và tối ưu hĩa hoạt động.
− Cĩ thể th c hiện các tính tốn phức tạp vì tất cả các tính tốn đã được th c hiện trước khi tạo khối.
− Dữ liệu cĩ thể dễ dàng sao chép đến người dùng cho phân tích được th c hiện offline.
Nhƣợc điểm:
− Lượng dữ liệu xử lý bị giới hạn do tất cả các tính tốn trước đều được lưu trữ trong khối.
− Lưu trữ nhiều dữ liệu dư thừa nhằm đáp ứng cho việc giảm thời gian truy xuất dữ liệu.
2.2.4.2. Mơ hình ROLAP (Relational OLAP)
Mơ hình ROLAP lưu trữ dữ liệu dưới dạng các hàng và cột theo định dạng của cơ sở dữ liệu quan hệ, định dạng này được lưu trữ trong cùng cơ sở dữ liệu của kho dữ liệu. Để ẩn đi cấu trúc lưu trữ đến người dùng và dữ liệu đa chiều hiện tại, một lớp ngữ nghĩa là metadata được tạo ra. Lớp metadata hỗ trợ việc kết hợp các chiều với các bảng quan hệ Đồng thời, lớp metadata cịn hỗ trợ việc tổng hợp và kết hợp dữ liệu. Lớp metadata được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ. [9]
Hình 2.6 Mơ hình ROLAP
Hình 2.6 thể hiện kiến trúc của mơ hình ROLAP. Dịch vụ phân tích trong tầng ứng dụng tạo các khung nhìn đa chiều. Hệ thống đa chiều ở tầng trình diễn cung cấp cái nhìn đa chiều về dữ liệu cho người sử dụng Khi người sử dụng đưa ra các truy vấn phức tạp d a trên khung nhìn đa chiều này, các truy vấn được biến đổi thành câu lệnh SQL phức tạp truy vấn đến cơ sở dữ liệu quan hệ. Cấu trúc ROLAP là tốt nhất cho các truy vấn dữ liệu khơng thường xuyên. Khác với mơ hình MOLAP, cấu trúc đa chiều tĩnh khơng được tạo ra và lưu trữ Mơ hình ROLAP cĩ ba đặc điểm riêng biệt: Hỗ trợ tất cả các đặc điểm và tính n ng của OLAP; Lưu trữ dữ liệu theo định dạng cơ sở dữ liệu quan hệ; Hỗ trợ kết hợp một số định dạng
Ƣu điểm:
− Cĩ khả n ng xử lý dữ liệu lớn do kích cỡ của ROLAP chính là kích cỡ của cơ sở dữ liệu quan hệ.
− Dữ liệu lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ ít khi bị trùng lặp nên cĩ thể tiết kiệm được khơng gian lưu trữ.
− Cĩ thể kết hợp giữa các chức n ng của cơ sở dữ liệu quan hệ với các các chức n ng của OLAP.
Nhƣợc điểm:
− Hiệu suất xử lý thấp do mỗi báo cáo ROLAP được tạo ra từ các câu truy vấn trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Vì vậy, dữ liệu phải tổng hợp từ nhiều bảng khác nhau trong cơ sở dữ liệu.
− ROLAP chủ yếu d a vào việc tạo ra các câu lệnh SQL để truy vấn cơ sở dữ liệu, do đĩ trong một số trường hợp khơng đạt được hiệu quả truy vấn mong muốn khi mơ hình cĩ nhiều tính tốn.
2.2.4.3. Mơ hình HOLAP (Hybird OLAP)
Là mơ hình kết hợp giữa ROLAP và MOLAP, phù hợp với các truy vấn tổng hợp dữ liệu thường xuyên d a trên một lượng lớn dữ liệu cơ sở Mơ hình HOLAP đã kết hợp được những ưu điểm của hai mơ hình ROLAP và MOLAP từ khả n ng mở rộng việc lưu trữ một lượng lớn dữ liệu của mơ hình ROLAP đến khả n ng th c thi các truy vấn trong một thời gian ngắn của mơ hình MOLAP. Máy chủ HOLAP cĩ thể cho phép khối lượng lớn dữ liệu chi tiết được lưu trong cơ sở dữ liệu quan hệ, trong khi các dữ liệu tích hợp lại được lưu trong kho MOLAP riêng biệt.