MOLAP stands for Multidimensional O

MOLAP stands for Multidimensional On-Line Analytical Processing. This means that the server uses an MDDB to store data. Because most OLAP products are based on an MDDB, the term OLAP usually refers to MOLAP as well.
The purpose for using an MDDB is fairly straightforward. It can efficiently store data that are by nature multidimensional, providing a means of fast querying of the database. Data are transferred from a data source (as described above) into the multidimensional database, and then the database is aggregated. This precalculation is what allows OLAP queries to be faster, since the calculation of summary data is already done. The query time becomes a function solely of the time required to access one piece of data, as opposed to the time to access many pieces of data and performing the calculaton. The approach also supports the philosophy of doing the work once, and using the results over and over [9].
Multidimensional databases are a relatively new technology. The use of MDDBs carry the same drawbacks that most new technologies do. Namely, they are not as robust as RDBs, and are not as optimized to the same extent. Another drawback is that most multidimensional databases are unable to be used while aggregating data, so it usually takes time for new information to become available for analysis.

Kết quả (Việt) 1:

MOLAP là viết tắt của đa chiều On-Line phân tích xử lý. Điều này có nghĩa rằng các máy chủ sử dụng một MDDB để lưu trữ dữ liệu. Bởi vì hầu hết các sản phẩm OLAP được dựa trên một MDDB, thuật ngữ OLAP thường đề cập đến MOLAP như là tốt.Mục đích sử dụng một MDDB là khá đơn giản. Nó một cách hiệu quả có thể lưu trữ dữ liệu bằng thiên nhiên đa chiều, cung cấp một phương tiện nhanh chóng truy vấn cơ sở dữ liệu. Dữ liệu được chuyển từ một nguồn dữ liệu (như mô tả ở trên) vào cơ sở dữ liệu đa chiều, và sau đó cơ sở dữ liệu được tổng hợp. Precalculation này là những gì cho phép OLAP truy vấn được nhanh hơn, vì các tính toán của bản tóm tắt dữ liệu đã được thực hiện. Thời gian truy vấn sẽ trở thành một chức năng duy nhất của thời gian cần thiết để truy cập vào một trong những phần dữ liệu, như trái ngược với thời gian để truy cập vào nhiều phần của dữ liệu và thực hiện calculaton. Cách tiếp cận này cũng hỗ trợ những triết lý làm việc một lần, và bằng cách sử dụng các kết quả hơn và hơn [9].Cơ sở dữ liệu đa chiều là một công nghệ tương đối mới. Việc sử dụng các MDDBs thực hiện những hạn chế cùng một công nghệ mới nhất làm. Cụ thể là, họ không phải là mạnh mẽ như RDBs, và không phải là tối ưu hóa ở mức độ tương tự. Nhược điểm khác là đặt cơ sở dữ liệu đa chiều không thể được sử dụng trong khi tập hợp các dữ liệu, do đó, nó thường mất thời gian cho các thông tin mới để trở thành có sẵn để phân tích.

Kết quả (Việt) 2:

MOLAP là viết tắt của đa chiều On-Line Analytical Processing. Điều này có nghĩa rằng các máy chủ sử dụng một MDDB để lưu trữ dữ liệu. Bởi vì hầu hết các sản phẩm OLAP được dựa trên một MDDB, OLAP hạn thường đề cập đến MOLAP là tốt.
Mục đích của việc sử dụng một MDDB là khá đơn giản. Nó có hiệu quả có thể lưu trữ dữ liệu có tính chất đa chiều, cung cấp một phương tiện truy vấn nhanh chóng của cơ sở dữ liệu. Dữ liệu được chuyển từ một nguồn dữ liệu (như mô tả ở trên) vào cơ sở dữ liệu đa chiều, và sau đó các cơ sở dữ liệu được tổng hợp. Precalculation Đây là những gì cho phép truy vấn OLAP được nhanh hơn, kể từ khi tính toán dữ liệu tóm tắt đã được thực hiện. Thời gian truy vấn trở thành một chức năng duy nhất của thời gian cần thiết để truy cập vào một mảnh dữ liệu, như trái ngược với thời gian để truy cập vào nhiều mẩu dữ liệu và thực hiện calculaton. Phương pháp này cũng hỗ trợ các triết lý thực hiện công việc một lần, sử dụng thành quả hơn và hơn [9].
Cơ sở dữ liệu đa chiều là một công nghệ tương đối mới. Việc sử dụng các MDDBs mang những hạn chế tương tự mà các công nghệ mới nhất làm. Cụ thể, họ không phải là mạnh mẽ như RDBs, và không được tối ưu hóa với cùng mức độ. Một nhược điểm là cơ sở dữ liệu đa chiều nhất là không thể được sử dụng trong khi tổng hợp số liệu, vì vậy nó thường mất thời gian cho những thông tin mới để trở nên có sẵn để phân tích.