ROLAP与MOLAP的区别

1。应当在存储方法上,前端建模都是多维方式,而数据存储ROLAP是采用关系数据库方式存储,MOLAP则是使用特有的文件方式存储的,典型的如ESSBASE就可以用这两种方式。
2。
MOLAP   存储模式使得分区的聚合和其源数据的复本以多维结构存储在分析服务器计算机上。   
ROLAP   存储模式使得分区的聚合存储在关系数据库的表(在分区数据源中指定)中。   
与   MOLAP   存储模式不同,ROLAP   不会使源数据的复本存储起来;当结果无法从聚合或客户端高速缓存派生时,将访问分区的事实数据表以回答查询。在   ROLAP   存储模式下,查询响应一般较其它两种存储模式下要慢。ROLAP   通常用于不经常查询的大数据集,如年份较早的历史数据。
3。
ROLAP和MOLAP是指存储方式:   

分区存储     
物理存储选项影响分区及其父多维数据集的性能、存储要求和存储位置。其中的一个选项是分区的存储模式。分区可以具有以下三种存储模式之一:     

多维   OLAP   (MOLAP)   

关系   OLAP   (ROLAP)   

混合   OLAP   (HOLAP)     
Microsoft®   SQL   Server™   2000   Analysis   Services   支持所有的三种存储模式。应用存储设计向导,可以选择最适合于分区的存储模式。或者也可使用基于使用的优化向导,以便根据已发送到多维数据集的查询选择存储模式并优化聚合设计。当使用三种存储模式之一时,还可以使用显式定义的筛选来限制读入到分区内的源数据。   

当   MOLAP   和   ROLAP   存储模式用于维度和本地多维数据集而不是应用于分区时,它们的含义会有所不同。HOLAP   存储模式不能用于维度或本地多维数据集。   

MOLAP   
MOLAP   存储模式使得分区的聚合和其源数据的复本以多维结构存储在分析服务器计算机上。根据分区定义为是本地分区还是远程分区,该计算机可以是定义分区的分析服务器计算机,或别的分析服务器计算机。用于存储分区数据的多维结构位于分析服务器   Data   文件夹的子文件夹中。有关   Data   文件夹的更多信息,请参见分析服务器。   

由于分析服务器计算机上驻留有源数据的一个复本,所以即使查询结果无法从分区的聚合中获得,也可以不用访问分区的源数据而解决查询。根据分区聚合的百分比和设计,MOLAP   存储模式为达到最快查询响应时间提供了潜在可能性。总而言之,MOLAP   更加适合于频繁使用的多维数据集中的分区和对快速查询响应的需要。   

ROLAP   
ROLAP   存储模式使得分区的聚合存储在关系数据库的表(在分区数据源中指定)中。但是,可为分区数据使用   ROLAP   存储模式,而不在关系数据库中创建聚合。有关更多信息,请参见设置聚合选项(存储设计向导)或设置聚合选项(基于使用的优化向导)。   

同样,如果分区源数据存储在   SQL   Server   2000   中,而且满足特定条件,则将创建索引视图而不创建表。有关更多信息,请参见   ROLAP   分区的索引视图。   

与   MOLAP   存储模式不同,ROLAP   不会使源数据的复本存储起来;当结果无法从聚合或客户端高速缓存派生时,将访问分区的事实数据表以回答查询。在   ROLAP   存储模式下,查询响应一般较其它两种存储模式下要慢。ROLAP   通常用于不经常查询的大数据集,如年份较早的历史数据。   

说明     如果数据源为   Analysis   Services(即如果提供程序是用于   Analysis   Services   的   Microsoft   OLE   DB   提供程序),则无法为采用   ROLAP   存储模式的分区创建聚合。   

HOLAP   
HOLAP   存储模式结合了   MOLAP   和   ROLAP   二者的特性。同   MOLAP   一样,HOLAP   使得分区的聚合按多维结构存储在分析服务器计算机上。HOLAP   不会使源数据的复本存储起来。对于只访问包含于分区聚合中的汇总数据的查询,HOLAP   与   MOLAP   特性相同。访问源数据的查询(例如深化至原子多维数据集单元,而该单元没有对应的聚合数据)必须从关系数据库中检索数据,并且将不如源数据存储在   MOLAP   结构中那样快速。   

按   HOLAP   存储的分区小于同一个按   MOLAP   存储的分区,而比   ROLAP   分区响应涉及汇总数据的查询要快。一般情况下,HOLAP   存储模式适用于要求对基于大量源数据的汇总能够实现快速查询响应的多维数据集中的分区。

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