MOLAP와 ROLAP

1. 저장 방식

• MOLAP (Multidimensional OLAP)
  • 데이터 큐브 형태로 데이터를 미리 집계하여 저장합니다.
  • 다차원 데이터 모델(큐브)을 사용하여, 미리 계산된 요약 정보가 빠르게 조회됩니다.
  • 데이터가 압축되어 저장되므로, 디스크 공간 효율이 높습니다.
• ROLAP (Relational OLAP)
  • 관계형 데이터베이스(예: SQL 기반) 내의 테이블(주로 스타 스키마나 스노우플레이크 스키마)을 사용하여 데이터를 저장합니다.
  • 데이터를 미리 집계하지 않고, 필요 시 SQL 쿼리를 통해 실시간으로 계산하거나, 일부 집계된 형태로 저장할 수 있습니다.
  • 기존 RDBMS 인프라를 활용하기 때문에, 큰 규모의 데이터 처리에 유리할 수 있습니다.

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2. 성능 및 응답 속도

• MOLAP
  • 미리 계산된 큐브 데이터 덕분에, 쿼리 응답이 매우 빠릅니다.
  • 특히 반복적인 분석 작업이나 다차원 분석에 적합합니다.
  • 하지만, 데이터 갱신 시 재구성이 필요해 실시간 업데이트에는 한계가 있을 수 있습니다.
• ROLAP
  • 데이터를 실시간으로 조회 및 집계하기 때문에, MOLAP에 비해 응답 시간이 다소 길 수 있습니다.
  • 대용량 데이터에 대해 높은 확장성을 보이며, 복잡한 SQL 쿼리를 지원합니다.
  • 데이터 갱신이 빈번한 환경이나 동적 보고서에 유리합니다.

 

3. 확장성 및 유지보수

• MOLAP
  • 데이터 큐브를 미리 생성하고 관리해야 하므로, 데이터 갱신이나 변경 시 복잡한 처리가 필요할 수 있습니다.
  • 주로 정적인 분석 데이터나 반복적인 분석 작업에 적합합니다.
• ROLAP
  • 관계형 데이터베이스의 확장성과 안정성을 활용할 수 있으므로, 데이터 양이 급격히 늘어나는 환경에서도 유연하게 대응할 수 있습니다.
  • 이미 잘 정비된 RDBMS를 기반으로 하므로, 유지보수 및 확장이 상대적으로 수월합니다.

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4. 사용 사례

• MOLAP
  • 정형화된 보고서, 다차원 분석, 반복적인 데이터 조회가 중요한 BI(비즈니스 인텔리전스) 환경.
  • 예: 재무 분석, 판매 데이터 분석 등 미리 집계된 데이터로 빠른 응답이 요구되는 경우.
• ROLAP
  • 데이터 갱신이 빈번하고, 대용량의 세부 데이터를 실시간으로 분석해야 하는 환경.
  • 예: 고객 행동 분석, 웹 로그 분석 등 실시간 데이터 분석에 적합.