데이터 마이닝과 데이터 웨어하우스 환경에서 OLAP(온라인 분석 처리, Online Analytical Processing) 도구는 방대한 데이터를 다차원적으로 탐색하고 분석하는 데 필수적인 역할을 합니다. OLAP 도구는 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있으며, 각각의 구조와 특징이 뚜렷하게 다릅니다.
1. MOLAP (Multidimensional OLAP)
MOLAP은 다차원 OLAP을 의미하며, 튜플(tuple)을 데이터 저장 단위로 사용합니다. 전용 n차원 배열 저장 엔진과 OLAP 미들웨어를 통해 데이터를 처리하기 때문에, OLAP 질의는 관련된 다차원 뷰(데이터 큐브)에 직접 주소 지정하는 방식으로 빠르게 수행됩니다.
이 구조의 핵심은 트랜잭션 정보를 사전에 집계(aggregation)해 두는 것입니다. 특히 MOLAP은 데이터 적재 시점에 각 계층(hierarchy)별 집계 값을 미리 계산하여 저장하고 인덱싱함으로써 즉각적인 조회가 가능하며, 이 덕분에 매우 빠른 질의 실행 성능을 자랑합니다.
다만 완전한 사전 계산은 처리 시간과 저장 공간 양면에서 상당한 오버헤드를 요구합니다. 희소(sparse) 데이터의 경우 저장 효율을 높이기 위해 희소 행렬 압축 알고리즘이 필요하며, 그럼에도 일반적으로 RDBMS에 저장된 데이터보다 디스크 사용량이 작다는 특징이 있습니다.
MOLAP 기반 제품은 데이터를 주로 집계된 형태로 배치·탐색·분석하며, 소프트웨어와의 긴밀한 결합(tight coupling)이 필요하고 다차원 데이터베이스(MDDB) 시스템에 기반합니다. 잘 설계된 구현체는 데이터를 실제 사용되는 형태와 유사하게 저장하고, 향상된 저장 기법으로 저장 공간을 최소화합니다.
2. ROLAP (Relational OLAP)
ROLAP은 관계형 OLAP을 의미하며, 이미 널리 검증된 관계형 DBMS(RDBMS) 기술 위에 데이터를 저장합니다. 데이터와 관련 집계 값이 모두 RDBMS에 보관되고, OLAP 미들웨어가 데이터 큐브의 관리와 탐색을 담당합니다.
이 아키텍처는 RDBMS 백엔드 최적화에 초점을 맞추며, 데이터 큐브 탐색 로직 등 부가적인 도구와 서비스를 함께 지원합니다. RDBMS 백엔드를 활용하기 때문에 ROLAP의 가장 큰 장점은 대용량 데이터를 처리할 수 있는 확장성(scalability)입니다.
ROLAP 시스템은 주로 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 대상으로 동작하며, 기본 데이터(base data)와 차원(dimension) 테이블이 관계형 테이블 형태로 저장됩니다. 이 모델은 레코드에 대한 다차원 분석을 가능하게 해 줍니다.
ROLAP은 업계에서 가장 최신이자 빠르게 성장하는 OLAP 기술 분야로 평가받습니다. 이 방식은 2차원 관계형 테이블로부터 여러 개의 다차원 뷰를 생성할 수 있어, 원하는 분석 관점에 맞춰 데이터 구조를 미리 재설계할 필요가 없습니다.
3. MQE (Managed Query Environment)
MQE는 관리형 질의 환경(Managed Query Environment)을 의미합니다. 일부 제품은 데이터 큐브 생성 및 슬라이스 앤 다이스(slice and dice) 분석과 같은 애드혹(ad-hoc) 질의 기능을 제공합니다. 이는 DBMS에서 데이터를 선택하는 질의를 작성하고, 요청된 데이터를 시스템으로 가져와 데이터 큐브에 담는 방식으로 구현됩니다.
생성된 데이터 큐브는 데스크톱에 로컬로 저장되고 현지에서 조작할 수 있어, 질의가 실행될 때마다 구조를 새로 만들어야 하는 오버헤드를 크게 줄일 수 있습니다. 데이터를 데이터 큐브에 저장한 후에는 다차원 분석과 다양한 연산을 자유롭게 적용할 수 있습니다.
세 가지 OLAP 도구 비교
정리하면, MOLAP은 사전 집계를 통한 초고속 조회 성능이 강점이고, ROLAP은 RDBMS 기반의 확장성과 유연성이 강점이며, MQE는 데스크톱 수준의 경량 애드혹 분석 환경을 제공합니다. 따라서 분석 목적, 데이터 규모, 기존 인프라 환경을 종합적으로 고려해 조직에 맞는 OLAP 도구를 선택하는 것이 중요합니다.