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ıllı ROLAP wiki: info, historia y vídeos

  ROLAP 

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Los sistemas ROLAP difieren significativamente de los MOLAP en que los primeros no requieren, de entrada, la computación anterior ni el almacenaje de la información, en tanto que pueden acceder de forma directa a la fuente de tales datos, las herramientas ROLAP acceden a los datos de una base de datos relacional y producen consultas SQL para calcular la información al nivel apropiado en el momento en que un usuario final lo requiere.

Aunque las aplicaciones ROLAP se edifican sobre sistemas de bases de datos relacionales, por norma general estas bases de datos han de ser diseñadas esmeradamente para el empleo de ROLAP. Una base de datos desarrollada para procesamiento de transacciones (OLTP) no va a funcionar bien como base de datos ROLAP. Este diseño concreto puede acarrear la creación de tablas de base de datos auxiliares (tablas resumen o bien agregaciones) las que resumen los datos en cualquier combinación deseada de dimensiones. Este mecanismo puede agilizar el acceso a datos precalculados mejorando el desempeño del sistema ROLAP, mas, en un caso así, se debe crear una copia auxiliar de los datos si estos no se grabaron de manera directa en las tablas ROLAP, sino proceden de tablas OLTP. No obstante, puesto que se trata, en los dos casos (ROLAP y OLTP), de una base de datos relacional, pueden usarse cualquiera de las técnicas existentes para el acceso y administración de exactamente la misma y la migración de datos entre bases de datos relacionales.

Ejemplo de modelo de datos en estrella (ver esquema en estrella).

En un sistema ROLAP, la información se guarda en tablas de una base de datos relacional. En este diseño tiene una singular relevancia la llamada tabla de hechos, que es donde se guarda la historia de alguna magnitud relevante para la compañía que precisa ser estudiada de forma pormenorizada, como por servirnos de un ejemplo, las ventas.

Adicionalmente, esta tabla de hechos va a estar ligada a otras tablas en las que se guardarán los factores en función de los que cambia la magnitud a estudiar, estos factores reciben el nombre de dimensiones; típicamente, para el caso del estudio de la magnitud ventas, las dimensiones podrían ser: el tiempo (por días, semanas, horas, ... conforme interese), los productos, las zonas geográficas (zonas, países, urbes, apartados de correos, ...), los clientes del servicio, los guardes o bien centros de producción, las promociones, etc.

Finalmente, el diseño de estas tablas va a dar sitio a una estructura en cuyo centro va a estar la tabla de hechos y, cerca de esta y relacionadas con ella, van a estar las tablas para las dimensiones, dando sitio a un esquema en estrella.

Ejemplo de modelo de datos en copo de nieve(ver esquema en copo de nieve).

Podría darse el en caso de que se quisiese jerarquizar ciertas dimensiones, por servirnos de un ejemplo, el tiempo se podría señalar por días, mas quizás interese poder reunirlo por semanas, por meses, por cuatrimestres y/o por años; los clientes del servicio se podrían clasificar por sexos (hombre, mujer); los productos podrían estar agrupados por categorías, etcétera La construcción de este diseño implicaría incorporar nuevas tablas que se relacionarían con las dimensiones de la tabla de hechos central. A este diseño se le llama esquema en copo de nieve.

Una vez finalizado el diseño de este sistema, se tiene una estructura que se identifica con un cubo OLAP. Un almacén de datos dispondrá de múltiples de estos cubos, uno por cada magnitud (o bien conjunto de magnitudes si estas dependen de exactamente las mismas dimensiones) de interés para la compañía.

Se discuten seguidamente los beneficios y desventajas de ROLAP, centrándose en aquellos aspectos que son comunes de la mayor parte de las herramientas ROLAP y MOLAP libres el día de hoy. En algún caso podría haber herramientas que sean una salvedad de las generalizaciones que ahora se señalan.

Ventajas de ROLAP

La construcción de herramientas OLAP sobre sistemas relacionales presenta ciertas ventajas en frente de los sistemas multidimensionales:

• ROLAP se considera más escalable para manejar grandes volúmenes de datos, en especial modelos con dimensiones de gran cardinalidad (por poner un ejemplo, con millones de miembros).

• Hay libre una enorme pluralidad de herramientas de carga de datos para sistemas relacionales; además de esto, existe la posibilidad de ajustar el código ETL (Extract, Transform, Cargar) a un modelo de datos particular. Con todo esto se logra que los tiempos de carga sean normalmente mucho menores que con las cargas MOLAP automatizadas.

• Los datos se guardan en una base de datos relacional estándar que puede ser accedida por cualquier herramienta de generación de informes SQL (reporting). Estas herramientas no deben ser necesariamente de tipo OLAP.

• Las herramientas MOLAP tienden a padecer un bajo desempeño cuando consultan elementos como descripciones textuales.

• Obviando el almacenaje de datos del modelo multidimensional, es posible modelar datos exitosamente que de otra forma no se ajustarían en un modelo dimensional riguroso.

Desventajas de ROLAP

Hay un acuerdo general en la industria de que las herramientas ROLAP tienen menor desempeño que las herramientas MOLAP.

• El proceso de carga de tablas agregadas ha de ser gestionado por código ETL adaptado. Las herramientas ROLAP no disponen de mecanismos automáticos para efectuar esta labor, lo que quiere decir que se precisa más tiempo de desarrollo de código.

• Muchos desarrolladores de modelos dimensionales ROLAP ignoran el paso de crear tablas agregadas. En un caso así el desempeño de una consulta se ve perjudicado por el hecho de que entonces se precisa preguntar las tablas con datos más detallados. Esto puede evitarse parcialmente agregando tablas agregadas auxiliares, no obstante no es práctico crear tablas agregadas para todas y cada una de las combinaciones posibles de dimensiones/atributos.

• Los sistemas ROLAP se edifican sobre bases de datos de propósito general, con lo que existen algunas funcionalidades singulares propias de las herramientas MOLAP que no están libres en los sistemas ROLAP (como el indizado jerárquico singular).No obstante, las herramientas ROLAP modernas van reemplazando estas faltas con las últimas mejoras en el lenguaje SQL como los operadores CUBE y ROLLUP, las vistas de cubo DB2, como otras extensiones SQL OLAP. Estas mejoras SQL pueden atenuar las diferencias en frente de las herramientas MOLAP.

• Dado que las herramientas ROLAP se fundamentan en SQL para todos y cada uno de los cálculos, no son apropiadas cuando el modelo efectúa muchos cómputos que no se traducen bien en SQL (por ejemplos: presupuestos, asignaciones, informes financieros y otros escenarios).

Rendimiento de ROLAP

En la industria OLAP, se percibe como ROLAP es capaz de escalar a grandes volúmenes de datos, mas padece de un desempeño menor en la ejecución de consultas (equiparado con MOLAP). El OLAP Survey, la mayor encuesta independiente mediante los primordiales productos OLAP, duranter cinco años (dos mil uno a dos mil cinco), halló que las compañías que emplean ROLAP notifican de menor desempeño que aquellas que emplean MOLAP. No obstante, se pueden entrever temas menores que pueden tomarse en cuenta cuando se interpretan los resultados de dicha encuesta:

• Las herramientas ROLAP son escogidas por norma general por compañías con grandes volúmenes de datos (gran cardinalidad de dimensiones), debido a que a la escalabilidad superior de ROLAP, y exactamente la misma encuesta asimismo confirma esto consistentemente. En la encuesta OLAP tres resultados de herramientas ROLAP tuvieron un volumen de datos medio de trescientos doce GB equiparados a los cuatro GB para herramientas MOLAP. Evidentemente, mayores volúmenes de datos requieren mayores tiempos de consulta.
  
• La encuesta asimismo muestra que las herramientas ROLAP tienen siete veces más usuarios que las herramientas MOLAP en cada compañía. Los sistemas con más usuarios tenderán a padecer más inconvenientes de desempeño en tiempos pico de empleo.
  
• Hay asimismo una cuestión sobre la dificultad del modelo, medido por número de dimensiones y riqueza de los cálculos. La encuesta no ofrece una forma buena de supervisar estas alteraciones en los datos analizados.

Caída del desempeño y flexibilidad

Algunas compañías emplean ROLAP por el hecho de que desean volver a utilizar las tablas de las bases de datos relacionales existentes, habitualmente estas tablas no van a tener un diseño perfecto para empleo OLAP. La flexibilidad de las herramientas ROLAP deja que funcionen, mas el desempeño degenera si no se ha efectuado un diseño conveniente de las tablas. Las herramientas MOLAP en cambio forzarían a que los datos sean recargados en un diseño OLAP inmejorable.

El costo auxiliar de los procesos ETL para migrar datos a una herramienta MOLAP y el pobre desempeño de consulta en los sistemas ROLAP ha generado que la mayor parte de las herramientas comerciales OLAP utilicen un modelo "OLAP Híbrido" (HOLAP), el que deja al diseñador del sistema decidir que porción de los datos van a ser guardados en modo multidimensional (MOLAP) y que porción de los datos en modo relacional (ROLAP)....

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