ker*_*att 7 olap data-warehouse business-intelligence
内存中的OLAP引擎是否具有优于传统OLAP引擎的优势,而传统的OLAP引擎由足够的RAM支持以包含整个多维数据集?
例如,如果我使用MOLAP引擎(SSAS)和RAM/GB/TB,其中整个多维数据集(甚至是星型模式)都是RAM驻留,那么与TM1/SAP HANA相比有什么不同?
基本上它归结为以下几点:
一个真正针对"内存"操作进行优化的系统考虑了几个方面,如随机访问,内存页面大小,不同的缓存级别(CPU,...)等.
这导致最大限度地利用RAM提供的可能性,而HDD不提供这些可能性,从而实现卓越的性能.
针对文件系统访问进行了优化的传统引擎通常会考虑与文件系统的文件/操作系统处理等相关的几个方面.
即使这样的引擎将所有内容加载到其缓存(内存)中,它仍然在数据AS上运行,因为它在磁盘上是有意义的,因为代码必须在不是所有内容都适合内存的情况下工作.对这两种情况使用相同的实现可以获得更好的测试/稳定性/错误修复/可维护性等.但这会导致"不利用"所有使RAM访问与文件/磁盘访问不同的因素.这种引擎通常可以更快地实现RAM特定的优化,以便它在每个世界(RAM与磁盘)中提供最好的...我不知道任何引擎这样做......
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