Yayg\u0131n olarak MOLAP olarak bilinen \u00c7ok Boyutlu OLAP, veri analizi ve i\u015f zekas\u0131 alan\u0131nda kullan\u0131lan g\u00fc\u00e7l\u00fc ve geli\u015fmi\u015f bir teknolojidir. MOLAP'\u0131n k\u00f6kleri, Dr. EF Codd'un "B\u00fcy\u00fck Payla\u015f\u0131lan Veri Bankalar\u0131 i\u00e7in \u0130li\u015fkisel Veri Modeli" ba\u015fl\u0131kl\u0131 makalesinde OLAP (\u00c7evrimi\u00e7i Analitik \u0130\u015fleme) kavram\u0131n\u0131 ilk kez tan\u0131tt\u0131\u011f\u0131 1970'lere kadar uzanabilir. Ancak MOLAP'\u0131n geni\u015f \u00e7apta ilgi g\u00f6rmesi ve \u00e7e\u015fitli end\u00fcstrilerde veriye dayal\u0131 karar alma i\u00e7in temel bir ara\u00e7 haline gelmesi 1990'l\u0131 y\u0131llara kadar ger\u00e7ekle\u015fmedi.<\/p>\n
MOLAP, analistlerin ve karar vericilerin b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde karma\u015f\u0131k sorgular ve \u00e7ok boyutlu analizler ger\u00e7ekle\u015ftirmesine olanak tan\u0131yan \u00f6zel bir veritaban\u0131 y\u00f6netim sistemidir. \u0130\u015flemsel i\u015flemler i\u00e7in optimize edilmi\u015f geleneksel ili\u015fkisel veritabanlar\u0131n\u0131n aksine, MOLAP veritabanlar\u0131 analitik i\u015f y\u00fcklerini verimli bir \u015fekilde i\u015flemek i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
MOLAP'ta veriler, genellikle k\u00fcpler halinde temsil edilen \u00e7ok boyutlu bir yap\u0131da d\u00fczenlenir. Bu k\u00fcpler, verilerin kapsaml\u0131 ve sezgisel bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fc sa\u011flayan boyutlar\u0131, hesaplamalar\u0131 ve hiyerar\u015fileri i\u00e7erir. Boyutlar, zaman, konum ve \u00fcr\u00fcn kategorileri gibi verilerin \u00f6zelliklerini temsil ederken \u00f6l\u00e7\u00fcmler, sat\u0131\u015f geliri veya k\u00e2r gibi analiz edilen say\u0131sal de\u011ferlerdir.<\/p>\n
MOLAP'\u0131n i\u00e7 yap\u0131s\u0131 birka\u00e7 temel bile\u015feni i\u00e7erir:<\/p>\n
K\u00fcpler:<\/strong> MOLAP'\u0131n merkezi \u00f6\u011fesi olan k\u00fcpler, verileri \u00e7ok boyutlu bir formatta depolayarak h\u0131zl\u0131 ve etkili sorgulamaya olanak tan\u0131r. K\u00fcp i\u00e7indeki her h\u00fccre, boyutlar\u0131n benzersiz bir kesi\u015fimini temsil eder ve kar\u015f\u0131l\u0131k gelen hesaplama de\u011ferini i\u00e7erir.<\/p>\n<\/li>\n Boyutlar:<\/strong> Boyutlar, verileri gruplamak ve d\u00fczenlemek i\u00e7in kullan\u0131lan kategorik \u00f6zelliklerdir. Verileri farkl\u0131 \u015fekillerde par\u00e7alara ay\u0131rman\u0131n bir yolunu sa\u011flayarak kullan\u0131c\u0131lar\u0131n bilgileri \u00e7e\u015fitli perspektiflerden g\u00f6rmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n Miktar:<\/strong> \u00d6l\u00e7\u00fcler analiz edilen say\u0131sal veri noktalar\u0131d\u0131r. Bunlar sat\u0131\u015f, gelir, k\u00e2r, miktar gibi metrikleri veya analizle ilgili di\u011fer say\u0131sal de\u011ferleri i\u00e7erebilir.<\/p>\n<\/li>\n Hiyerar\u015filer:<\/strong> Hiyerar\u015filer, bir boyutun farkl\u0131 d\u00fczeyleri aras\u0131ndaki ili\u015fkileri tan\u0131mlar. \u00d6rne\u011fin, bir zaman boyutunun y\u0131l > \u00e7eyrek > ay > g\u00fcn gibi hiyerar\u015fileri olabilir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n MOLAP, onu veri analizi i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7 haline getiren \u00e7e\u015fitli temel \u00f6zellikler sunar:<\/p>\n Y\u00fcksek performans:<\/strong> MOLAP veritabanlar\u0131 h\u0131zl\u0131 sorgulama ve yan\u0131t s\u00fcreleri i\u00e7in optimize edilmi\u015ftir. \u00c7ok boyutlu yap\u0131, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerinde bile verimli veri al\u0131m\u0131na ve toplanmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n Sezgisel Veri Ara\u015ft\u0131rmas\u0131:<\/strong> Verilerin k\u00fcplerde \u00e7ok boyutlu temsili, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n verileri farkl\u0131 a\u00e7\u0131lardan ke\u015ffetmesini ve etkile\u015fimli g\u00f6rselle\u015ftirmeler yoluyla i\u00e7g\u00f6r\u00fc kazanmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n Ger\u00e7ek Zamanl\u0131 Analiz:<\/strong> MOLAP sistemleri, ger\u00e7ek zamanl\u0131 veya ger\u00e7ek zamanl\u0131ya yak\u0131n veri g\u00fcncellemelerini destekleyerek i\u015fletmelerin mevcut en g\u00fcncel bilgilere dayanarak veri odakl\u0131 kararlar almas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n Geli\u015fmi\u015f Hesaplamalar:<\/strong> MOLAP, toplamalar, oranlar, s\u0131ralamalar ve zamana dayal\u0131 hesaplamalar gibi \u00e7e\u015fitli geli\u015fmi\u015f hesaplamalar\u0131 destekleyerek kullan\u0131c\u0131lar\u0131n \u00f6zel programlamaya ihtiya\u00e7 duymadan karma\u015f\u0131k analizler ger\u00e7ekle\u015ftirmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n Veri G\u00fcvenli\u011fi ve Eri\u015fim Kontrol\u00fc:<\/strong> MOLAP sistemleri, hassas verilere yaln\u0131zca yetkili kullan\u0131c\u0131lar\u0131n eri\u015febilmesini sa\u011flayan g\u00fc\u00e7l\u00fc g\u00fcvenlik \u00f6zellikleri sunar.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n MOLAP, verilerin nas\u0131l depoland\u0131\u011f\u0131na ve eri\u015fildi\u011fine ba\u011fl\u0131 olarak iki ana t\u00fcre ayr\u0131labilir:<\/p>\n ROLAP (\u0130li\u015fkisel OLAP):<\/strong> ROLAP'ta veriler ili\u015fkisel veritabanlar\u0131nda depolan\u0131r ve OLAP i\u015flemleri do\u011frudan ili\u015fkisel veri taban\u0131 tablolar\u0131 \u00fczerinde ger\u00e7ekle\u015ftirilir. Esneklik sunmas\u0131na ve b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerini i\u015fleyebilmesine ra\u011fmen MOLAP'a k\u0131yasla daha yava\u015f olabilir.<\/p>\n<\/li>\n MOLAP (\u00c7ok Boyutlu OLAP):<\/strong> MOLAP'ta veriler \u00f6nceden toplan\u0131r ve \u00e7ok boyutlu k\u00fcp format\u0131nda saklan\u0131r. Bu, daha h\u0131zl\u0131 sorgu performans\u0131na ve verimli veri analizine olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n ROLAP ve MOLAP aras\u0131ndaki farklar\u0131 \u00f6zetleyen bir tablo:<\/p>\n\u00c7ok Boyutlu OLAP'\u0131n (MOLAP) Temel \u00d6zelliklerinin Analizi<\/h2>\n
\n
\u00c7ok Boyutlu OLAP T\u00fcrleri (MOLAP)<\/h2>\n
\n