ROLAP vs MOLAP

La utilización de ROLAP (Relational OnLine Analytical Processing) o MOLAP (Multidimensional OnLine Analytical Processing) es algo que hay que plantearse en la etapa del diseño físico y afecta a la manera en que la herramienta de explotación del Data Warehouse 'ataca' a los datos.

Cubo de madera - MOLAP vs ROLAP

Imagen: FreeDigitalPhotos

 

Si es ROLAP, la herramienta explotará la información atacando directamente a las estrellas que se hayan creado en el SGBD relacional elegido.

Si utiliza tecnología MOLAP, aunque nosotros hayamos creado estas estrellas, la herramienta creará sus propios cubos multidimensionales optimizados para el motor que implemente. En este caso existen bastante opciones de implementación: se puede hacer que se pase directamente de un ODS (Operational Data Store) a crear los cubos MOLAP, o conservar igualmente las estrellas en el relacional, o incluso crear directamente los cubos, sin pasar por el relacional.

Yo soy partidario de conservar igualmente todo el entorno implementado sobre relacional, y no ligarnos así a la tecnología implementada por cada herramienta para la creación de los cubos.

Como curiosidad, con Analysis services de SQL Server se puede elegir si el almacenamiento físico de los cubos de hace en ROLAP, MOLAP o HOLAP. Este es un caso especial, ya que este ROLAP se reduce a la implementación de los cubos sobre vistas indizadas de la base de datos en lugar de utilizar el sistema de ficheros. Tiene varias restricciones y el tiempo de procesamiento es mayor, aunque puede ahorrar espacio. Para mi este modo ROLAP de SSAS no es un ROLAP estandar, son sólo cubos OLAP implementados con vistas. Un ROLAP estándar se implementa sobre tablas físicas especialmente diseñadas siguiendo un modelo en estrella o un modelo en copo de nieve para obtener los mejores tiempos de respuesta y todas las ventajas del data warehousing.

Tradicionalmente, las herramientas normalmente se decantaban por la utilización de una tecnología u otra. Por ejemplo, Microstrategy se decanta por la utilización de ROLAP con un SGBD relacional para su plataforma de BI, y SAP BW, o EssBase Analytics (Hyperion), implementan siempre sus propios cubos multidimensionales.

Ahora sin embargo, fruto del crecimiento de las suites de BI, y de las adquisiciones realizadas por las grandes compañías de software, una misma compañía puede ofrecer diferentes herramientas de BI, cada una de las cuales utiliza una tecnología diferente.

Es el caso de SAP, que tenía SAP BW con MOLAP, y al adquirir Business Objects, ahora SAP BO, apuesta también por una herramienta de filosofía ROLAP.
Oracle adquirió Hyperion, ya clasificado como MOLAP, mientras las herramientas de BI que ofrecía anteriormente eran mayoritariamente SW de BI ROLAP.
IBM ya tenía IBM Infosphere con tecnología ROLAP de DB2, y ahora incorpora a su portfolio IBM Cognos Business Intelligence, que originariamente era MOLAP, pero que amplió su funcionalidad para funcionar también con tecnología ROLAP, pero en este caso no sólo como un modo de almacenamiento. Con Cognos se ha de elegir si se diseña para trabajar con cubos MOLAP de Cognos, o sobre un modelo ROLAP diseñado en estrella o copo de nieve sobre tablas de la base de datos.