Arquiteturas OLAP

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Vejam abaixo os conceitos e a demonstração comparativas das arquiteturas OLAP quanto a desempenho, escalabilidade, investimentos e outros detalhes importantes.

Conceitos iniciais

Cubo de dados é uma estrutura multidimensional que expressa a forma na qual os tipos de informações se relacionam entre si. É formado pela tabela de fatos e pelas tabelas de dimensão que a circundam e representam possíveis formas de visualizar e consultar os dados. O cubo armazena todas as informações relacionadas a um determinado assunto, de maneira a permitir que sejam montadas várias combinações entre elas, resultando na extração de várias visões sobre o mesmo tema (HOKAMA et al. 2004, p. 49).

Slice/Dice é uma das principais características de uma ferramenta OLAP. É uma operação com responsabilidade de recuperar o micro-cubo dentro do OLAP, além de servir para modificar a posição de uma informação, alterar linhas por colunas de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que tiver necessidade.

MOLAP

Características:

  • Arquitetura OLAP tradicional;
  • Os dados são armazenados em cubos dimensionais, em formatos proprietários, e não em banco de dados relacionais;
  • O usuário trabalha, monta e manipula os dados do cubo diretamente no servidor.

Vantagens:

  • Alto desempenho: os cubos são construídos para uma rápida recuperação de dados;
  • Pode executar cálculos complexos: todos os cálculos são pré-gerados quando o cubo é criado e podem ser facilmente aplicados no momento da pesquisa de dados.

Desvantagens:

  • Baixa escalabilidade: sua vantagem de conseguir alto desempenho com a pré-geração de todos os cálculos no momento da criação dos cubos, faz com que o MOLAP seja limitado a uma pouca quantidade de dados. Esta deficiência pode ser contornada pela inclusão apenas do resumo dos cálculos quando se construir o cubo;
  • Investimentos altos: este modelo exige enormes investimentos adicionais como cubo de tecnologia proprietária.

Termos-chave:

  • Armazenamento dos dados em cubos dimensionais e em formato proprietário;
  • Alto desempenho;
  • Execução de cálculos complexos;
  • Baixa escalabilidade;
  • Investimentos altos.

ROLAP

Características:

  • Os dados são armazenados em banco de dados relacionais;
  • A manipulação dos dados armazenados no banco de dados relacional é feita para dar a aparência de operação Slice/Dice tradicional;
  • Na essência, cada ação de Slice/Dice é equivalente a adicionar uma cláusula WHERE em uma declaração SQL.

Vantagens:

  • Alta escalabilidade: usando a arquitetura ROLAP, não há nenhuma restrição na limitação da quantidade dados a serem analisados, cabendo essa limitação sendo do próprio banco de dados relacional utilizado;
  • Pode alavancar as funcionalidades inerentes do banco de dados relacional: Muitos bancos de dados relacionais já vêm com uma série de funcionalidades e a arquitetura ROLAP pode alavancar estas funcionalidades.

Desvantagens:

  • Baixo desempenho: cada relatório ROLAP é basicamente uma consulta SQL (ou várias consultas SQL) na banco de dados relacional e uma consulta pode ser consumir muito tempo se houver uma grande quantidade de dados;
  • Limitado pelas funcionalidades SQL: ROLAP se baseia principalmente na geração instruções SQL para consultar a base de dados relacional, porém essas instruções não suprem todas as necessidades (por exemplo, é difícil de realizar cálculos complexos utilizando SQL). Portanto, usar ROLAP é se limitar ao que instruções SQL podem fazer.

Termos-chave:

  • Alta escalabilidade;
  • Pode alavancar as funcionalidades inerentes do banco de dados relacional;
  • Baixo desempenho;
  • Limitado pelas funcionalidades SQL.

HOLAP

Características:

  • HOLAP tenta combinar as vantagens de MOLAP e ROLAP, extraindo o que há de melhor de cada uma, ou seja, a alta performance do MOLAP com a melhor escalabilidade do ROLAP;
  • Para informações do tipo síntese, HOLAP utiliza cubos dimensionais para um desempenho mais rápido;
  • Quando for necessário mais detalhe de uma informação, HOLAP pode ir além do cubo multidimensional para o banco de dados relacional utilizado no armazenamento dos detalhes.

Vantagens:

  • Alto desempenho: os cubos dimensionais apenas armazenam síntese das informações;
  • Alta escalabilidade: os detalhes das informações são armazenados em um banco de dados relacional.

Desvantagens:

  • Arquitetura de o maior custo: é modelo que possui o maior custo de aquisição.

Termos-chave:

  • Alto desempenho;
  • Alta escalabilidade;
  • Arquitetura de o maior custo.

DOLAP

Característica:

  • São as ferramentas que, a partir de um cliente qualquer, emitem uma consulta para o servidor e recebem o cubo de informações de volta para ser analisado na estação cliente.

Vantagens:

  • Pouco tráfego que na rede: todo o processamento OLAP acontece na máquina cliente;
  • Sem sobrecarregar o servidor de banco de dados: como todo o processamento acontece na máquina cliente, o servidor fica menos sobrecarregado.

Desvantagem:

  • Limitação do cubo de dados: o tamanho do cubo de dados não pode ser muito grande, caso contrário, a análise passa a ser demorada e/ou a máquina do cliente pode não suportar em função de sua configuração.

Termos-chave:

  • Pouco tráfego que na rede;
  • Sem sobrecarregar o servidor de banco de dados;
  • Limitação do cubo de dados.

Síntese das arquiteturas em Desempenho, Escabilidade e Custo

Síntese das arquiteturas em Desempenho, Escabilidade e Custo

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Síntese das arquiteturas em Termos-chave

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Mapa Mental

Mapa Mental de Data Warehouse - Arquiteturas OLAP

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Autor: Rogério Araújo

Sou bacharel em Sistemas de Informação pela Estácio de Sá (Alagoas), especialista em Gestão Estratégica da Tecnologia da Informação pela Univ. Gama Filho (UGF) e pós-graduando em Gestão da Segurança da Informação pela Univ. do Sul de Santa Catarina (UNISUL). Certificações que possuo: CompTIA Security+, EXIN EHF, MCSO, MCRM, ITIL v3. Tenho interesse por todas as áreas da informática, mas em especial em Gestão e Governança de TI, Segurança da Informação, Ethical Hacking e Perícia Forense.

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