OLAP(On-Line Analytical Processing, 온라인 분석 처리)는 분석가, 관리자, 경영진이 방대한 데이터를 빠르고 일관되며 대화형으로 탐색할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 기술의 한 범주입니다. OLAP는 원시 데이터를 사용자 관점에서 기업의 실제 차원 구조를 반영하도록 변환함으로써, 다양한 시각에서 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있게 해줍니다.
OLAP 서버는 데이터 웨어하우스나 데이터 마트에 저장된 다차원 데이터를 비즈니스 사용자에게 제공합니다. 사용자는 데이터가 어떻게, 어디에 저장되어 있는지 신경 쓸 필요 없이 분석에 집중할 수 있습니다. 다만 OLAP 서버의 물리적 아키텍처와 구현 과정에서는 데이터 저장 방식이 반드시 고려되어야 합니다.
OLAP 서버는 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
1. ROLAP (Relational OLAP)
ROLAP은 기존에 널리 검증된 관계형 DBMS(RDBMS) 기술을 기반으로 데이터를 저장하는 방식입니다. 이 구조에서는 데이터와 관련된 집계(aggregation) 정보가 모두 RDBMS에 저장되며, OLAP 미들웨어가 데이터 큐브(data cube)의 처리와 탐색을 담당합니다.
ROLAP 아키텍처는 RDBMS 백엔드의 성능 최적화를 목표로 하며, 데이터 큐브 탐색 로직 등 추가적인 도구와 서비스를 함께 지원합니다.
ROLAP의 가장 큰 장점은 확장성(scalability)입니다. RDBMS 백엔드를 활용하기 때문에 대용량 데이터를 효과적으로 처리하고 관리할 수 있습니다.
2. MOLAP (Multidimensional OLAP)
MOLAP은 튜플(tuple)을 데이터 저장 단위로 사용하는 다차원 OLAP 방식입니다. 전용 n차원 배열 저장 엔진과 OLAP 미들웨어를 통해 데이터를 처리하며, OLAP 질의는 해당 다차원 뷰(데이터 큐브)에 직접 주소 지정하는 방식으로 수행됩니다.
이 아키텍처의 핵심은 사전 계산(pre-calculation)입니다. 트랜잭션 데이터를 미리 집계해 두기 때문에 매우 빠른 질의 실행 성능을 제공합니다. 구체적으로 MOLAP은 데이터 적재(load) 시점에 모든 계층 수준별로 집계된 측정값을 사전 계산하여 저장하고, 인덱싱까지 마쳐 두므로 즉각적인 조회가 가능합니다.
다만 전체 사전 계산은 처리 시간과 저장 공간 양면에서 상당한 오버헤드를 요구합니다. 이를 보완하기 위해 MOLAP은 희소(sparse) 데이터에 대해 희소 행렬 압축 알고리즘을 적용해 저장 공간 활용도를 높입니다. 그 결과 일반적으로 RDBMS에 저장된 데이터보다 디스크 상의 데이터 크기가 더 작은 특징을 보입니다.
3. HOLAP (Hybrid OLAP)
HOLAP은 ROLAP의 확장성과 MOLAP의 빠른 질의 성능 사이에서 균형을 잡는 하이브리드 방식입니다. 실제로 일부 상용 OLAP 서버가 이 접근법을 채택하고 있습니다.
HOLAP에서는 사용자가 어떤 부분의 데이터를 MOLAP에 저장하고, 어떤 부분을 ROLAP에 저장할지 직접 결정합니다. 예를 들어, 상세 수준의 저차원 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장하고, 집계값과 같은 고수준 데이터는 별도의 MOLAP에 저장하는 방식이 일반적입니다.
세 가지 유형 비교 요약
- ROLAP: 대용량 데이터 처리에 유리한 확장성 보유
- MOLAP: 사전 계산 기반의 빠른 질의 성능 제공
- HOLAP: 두 방식의 장점을 결합한 절충안
기업의 데이터 규모, 분석 패턴, 성능 요구사항에 따라 적합한 OLAP 서버 유형을 선택하는 것이 중요합니다.