OLAP

Online Analytical Processing

End User의 능동적 정보분석 기법, OLAP의 개요

OLAP의 정의

DW에 저장된 대용량 데이터를 사용자가 쉽게 사용(질의, 가공, 보고서 작성, 분석)할 수 있도록 하는 데이터 처리 기법

OLAP의 종류

• ROLAP: RDB와 SQL을 이용하여 다차원 데이터를 분석
• MOLAP: 다차원 데이터에 저장과 처리 프로세스가 효과적으로 수행되고, 외부 요청에 대해서도 빠른 응답속도를 제공
• HOLAP: 다차원 데이터의 저장 공간으로 다차원 데이터베이스와 관계형 데이터베이스를 함께 사용

OLAP의 비교

구성에 따른 ROLAP과 MOLAP의 비교

특징에 따른 ROLAP과 MOLAP의 비교

구분	ROLAP	MOLAP
기본사용 DB	관계형 데이터베이스(RDB) 기반	다차원 데이터베이스(MDB) 기반
특징	다중 요약 테이블의 생성으로 속도 향상	다차원 Cube의 생성으로 속도향상 다차원 배열 형태의 데이터 구조
모델링	다차원 모델링(Star 스키마, Snowflake)	다차원 큐브(Cube) 방식
용량	대용량	소용량
고급분석	가능	불가
장점	보편화 환경 및 확장성 다양한 도구 증대 비정형 질의를 포함한 검색 가능 DB Size에 대한 제한이 없음	다차원 분석 빠른 수행 복잡한 비지니스 로직 쉽게 반영
단점	복잡한 분석이 어려움 수행속도가 낮음	데이터 용량, 에러회복 능력, 하드웨어 활용이 부족 데이터 로딩 시 오래 걸림 Ad-hoc 질의 어려움

ROLAP과 MOLAP의 선정기준

ROLAP	MOLAP
데이터 희박성이 높거나 방대한 데이터인 경우 차원항목이나 애트리뷰트가 빈번하게 변경될 경우 데이터 로딩이 빠른 시간 내에 이루어져야 할 경우	많은 연산이 요구되고 연산이 복잡성이 높을 경우 행(Row) 사이의 연산이 많을수록 빠른 질의응답 성능을 원할 때 사용자에 의한 DB 갱신이 필요한 경우