MOLAP은 Multidimensional OLAP(다차원 온라인 분석 처리)의 약자로, 튜플(tuple)을 데이터 저장 단위로 사용하는 OLAP 방식입니다. MOLAP은 전용 n차원 배열 저장 엔진과 OLAP 미들웨어를 통해 데이터를 처리하며, OLAP 질의는 관련된 다차원 뷰, 즉 데이터 큐브(data cube)에 직접 주소화(direct addressing)하는 방식으로 수행됩니다.
사전 계산으로 구현하는 빠른 쿼리 성능
MOLAP 구조는 트랜잭션 데이터를 집계(aggregation) 형태로 미리 계산해 두는 데 초점을 맞추고 있으며, 이를 통해 매우 빠른 질의 실행 성능을 제공합니다. 특히 MOLAP은 데이터 적재(load) 시점에 각 계층(hierarchy) 수준별로 집계된 측정값(measure)을 미리 계산하여 저장하고, 이를 인덱싱해 두기 때문에 즉각적인 조회가 가능합니다.
다만 전체 사전 계산(full pre-computation)은 처리 시간과 저장 공간 양면에서 상당한 오버헤드를 요구합니다. 희소(sparse) 데이터의 경우에는 저장 효율을 높이기 위해 희소 행렬 압축 알고리즘이 필요하지만, 그럼에도 불구하고 일반적으로 RDBMS에 저장된 데이터보다 디스크 상의 데이터 크기가 더 작다는 점이 특징입니다.
다차원 데이터베이스(MDDB) 기반의 긴밀한 결합
MOLAP 기반 제품들은 데이터를 대체로 집계된 형태로 배열하고 탐색하며 분석합니다. 이러한 제품들은 소프트웨어와의 긴밀한 결합(tight coupling)이 필요하며, 다차원 데이터베이스(MDDB) 시스템에 기반을 둡니다. 효율적인 구현은 데이터를 실제 사용되는 형태와 유사한 방식으로 저장하고, 향상된 저장 기법을 활용해 저장 공간을 최소화합니다.
또한 디스크 상에서 희소 데이터 저장을 효율적으로 관리하는 다양한 기법이 응답 시간 단축에 활용됩니다. OLAP 도구 중에는 Pilot 제품(Software Analysis Server)처럼 '시간'을 추가 분석 차원으로 도입하여 시계열(time series) 분석을 가능하게 하는 사례도 있습니다. Oracle Express Server와 같은 제품은 강력한 분석 기능을 데이터베이스 자체에 통합하기도 합니다.
다양한 관점에서 데이터를 바라보는 유연성
MOLAP은 데이터를 다차원 데이터베이스에 인덱싱하는 소프트웨어입니다. 온라인 분석 처리(OLAP)의 한 형태로서, MOLAP 기법은 정렬 프로토콜과 다양한 데이터 검색 방식을 정의함으로써 데이터 조회자가 여러 종류의 순서로 레코드를 배치할 수 있게 해 줍니다.
즉, 한두 가지 데이터 뷰에 만족해야 하는 것이 아니라, 최종 사용자는 서로 다른 여러 각도에서, 다양한 조건을 설정하여 레코드를 자유롭게 조회할 수 있습니다.
MOLAP의 실무 활용 예시
MOLAP을 활용하면 영업 관리자는 계정 관리자별로 정렬되고 사용자 이름순으로 배열된 문서를 생성하고, 특정 기간 동안 해당 영업사원의 계정과 관련된 모든 매출을 손쉽게 파악할 수 있습니다.
마찬가지로 MOLAP은 특정 지역에 소재한 고객 목록을 작성할 수 있어, 영업사원이 해당 지역을 방문할 계획일 때 고객 미팅 일정을 잡는 데 큰 도움이 됩니다. 본질적으로 MOLAP은 데이터베이스에 포함된 어떤 항목이든 캡처하고 정렬할 수 있으며, 특정 유형의 업무에만 국한되지 않는 범용적인 분석 도구라고 할 수 있습니다.