MOLAP Servers: These servers direct

MOLAP Servers: These servers directly support the multidimensional view of data through a multidimensional storage engine. This makes it possible to implement front-end multidimensional queries on the storage layer through direct mapping. An example of such a server is Essbase (Arbor). Such an approach has the advantage of excellent indexing properties, but provides poor storage utilization, especially when the data set is sparse. Many MOLAP servers adopt a 2-level
storage representation to adapt to sparse data sets and use compression extensively. In the two-level storage representation, a set of one or two dimensional subarrays that are likely to be dense are identified, through the use of design tools or by user input, and are represented in the array format. Then, the traditional indexing structure is used to index onto these “smaller” arrays. Many of the techniques that were devised for statistical databases appear to be relevant for MOLAP servers.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

MOLAP เซิร์ฟเวอร์: เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้โดยตรงสนับสนุนมุมมองหลายมิติของข้อมูลผ่านเครื่องมือเก็บข้อมูลหลายมิติ ซึ่งทำให้สามารถใช้แบบสอบถามแบบหลายมิติเวอร์บนชั้นเก็บผ่านแมปโดยตรง ตัวอย่างเช่นเซิร์ฟเวอร์คือ Essbase (Arbor) วิธีการดังกล่าวมีข้อดีของการทำดัชนีคุณสมบัติ แต่ให้ใช้ประโยชน์เก็บยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งชุดข้อมูลเป็นบ่อ ระดับ 2 นำเซิร์ฟเวอร์ MOLAP มากตัวแทนจัดเก็บเพื่อปรับให้เข้ากับชุดข้อมูลบ่อ และใช้การบีบอัดอย่างกว้างขวาง ในการแสดงสองชั้นจัดเก็บ ชุดหนึ่ง หรือสองมิติ subarrays ที่มีแนวโน้มจะหนาแน่น ระบุ โดย ใช้เครื่องมือออกแบบ หรือ โดยการป้อน ข้อมูลผู้ใช้ และแสดงในรูปแบบอาร์เรย์ แล้ว โครงสร้างดัชนีแบบใช้ดัชนีไปยังอาร์เรย์ที่ "เล็ก" เหล่านี้ ของเทคนิคต่าง ๆ ที่ถูกกำหนดในฐานข้อมูลสถิติจะมีความเกี่ยวข้องสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MOLAP

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

MOLAP เซิร์ฟเวอร์ : เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้โดยตรงสนับสนุนมุมมองหลายมิติของข้อมูลผ่านเครื่องจัดเก็บข้อมูลหลายมิติ นี้จะทำให้มันเป็นไปได้ที่จะใช้ระบบหลายมิติแบบสอบถามบนกระเป๋าชั้นผ่านแผนที่โดยตรง ตัวอย่างเช่น เซิร์ฟเวอร์ essbase ( ต้นไม้ ) วิธีการดังกล่าวได้ประโยชน์จากคุณสมบัติดัชนีที่ดี แต่ให้ใช้กระเป๋าที่น่าสงสารโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อชุดข้อมูลเป็นป่าโปร่ง เซิร์ฟเวอร์ MOLAP หลายอุปการะ 2-level
กระเป๋าแทนเพื่อปรับให้เข้ากับชุดข้อมูลเบาบาง และการใช้อย่างกว้างขวาง ในระดับสองกระเป๋าแทนชุดของหนึ่งหรือสองมิติ subarrays ที่มีแนวโน้มจะหนาแน่นจะมีการระบุผ่านการใช้เครื่องมือการออกแบบหรือการเข้าใช้และจะแสดงในหลากหลายรูปแบบ จากนั้นแบบโครงสร้างการใช้ดัชนีลงเหล่านี้ " เล็ก " อย่างต่อเนื่อง หลายเทคนิคที่ถูกสร้างขึ้นสำหรับฐานข้อมูลสถิติที่ปรากฏจะเกี่ยวข้องกับ MOLAP เซิร์ฟเวอร์