データマイニングのOLAPツールとは何ですか？

OLAPツールには次の3つの主要なカテゴリがあります-

MOLAP −MOLAPは多次元OLAPを表します。データストレージユニットとしてタプルをサポートします。 MOLAPは、専用のn次元配列ストレージエンジンとOLAPミドルウェアを適用してデータを処理します。したがって、OLAPクエリは、関連する多次元ビュー（データキューブ）に直接アドレス指定することで完了します。

この構造は、トランザクション情報の集計への事前計算に重点を置いているため、クエリの実行パフォーマンスが高速になります。特に、MOLAPは、ロード時に各階層レベルで集計されたメジャーを事前に計算して保存し、これらの値を保存してインデックスを作成し、すぐに取得できるようにします。

完全な事前計算には、処理時間とストレージ領域の両方で大量のオーバーヘッドが必要でした。スパースデータの場合、MOLAPはストレージの使用を強化するためにスパース行列圧縮アルゴリズムを必要とします。したがって、一般に、RDBMSに保存されたデータと比較して、データのディスク上のサイズが小さいという特徴があります。

MOLAPベースの製品は、データを一般的に集約された形式で整理、ナビゲート、分析します。それらはソフトウェアとの緊密な結合を必要とし、多次元データベース（MDDB）システムに基づいていました。効果的な実装では、ストレージを最小限に抑えるために改善されたストレージ方法を使用することで、データが使用される形式と同様の方法でデータを保存します。

ROLAP −ROLAPはRelationalOLAPの略です。すでにおなじみのリレーショナルDBMSテクノロジーに基づいてデータを保存できます。この場合、データと関連する集計はRDBMSに保存され、OLAPミドルウェアはデータキューブの管理と探索を実装できます。

このアーキテクチャは、RDBMSバックエンドの最適化を対象としており、データキューブナビゲーションロジックを含む追加のツールとサービスをサポートします。 RDBMSバックエンドを使用しているため、ROLAPの主な利点は、大量のデータを管理する際のスケーラビリティです。

ROLAPシステムは、ベースデータとディメンションテーブルがリレーショナルテーブルとして格納されているリレーショナルデータベースを占有するデータから頻繁に機能します。このモデルにより、レコードの多次元分析が可能になります。

これは、業界で最も新しく、最も急速に成長しているOLAPテクノロジセグメントです。この方法により、2次元リレーショナルテーブルの複数の多次元ビューを生成できるため、目的のビューの周囲にレコードを構造化することができなくなります。

MQE − MQEは、ManagedQueryEnvironmentの略です。一部の製品は、データキューブ、スライスおよびダイス分析機能などのアドホッククエリを提供できます。これは、DBMSからデータを選択するクエリを開発することによって行われます。これにより、要求されたデータがシステムに配信され、そこでデータキューブに配置されます。

このデータキューブはデスクトップにローカルに保存でき、そこで操作してオーバーヘッドを削減できます。クエリを実行するたびに構造を作成する必要があります。データをデータキューブに保存した後、多次元の分析と操作をデータキューブに適用できます。