【发布时间】：2011-12-22 21:59:59
【问题描述】：
内存中的 OLAP 引擎是否比传统的 OLAP 引擎有优势，后者有足够的 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 GB / TB 的 RAM，其中整个多维数据集（甚至星型模式）都驻留在 RAM 中，与 TM1 / SAP HANA 之类的东西相比有什么区别？
【问题讨论】：
标签： data-warehouse olap business-intelligence
【发布时间】：2011-12-22 21:59:59
【问题描述】：
基本上归结为以下几点：
真正针对“内存中”操作进行优化的系统会考虑多个方面，例如随机访问、内存页面大小、不同的缓存级别（CPU、...）等。
这可以最大限度地利用 RAM 提供的可能性，而 HDD 不提供的可能性又会带来出色的性能。
针对文件系统访问进行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都加载到其缓存（内存）中，它仍然会像在磁盘上一样对数据进行操作，这是有道理的，因为代码必须在并非所有内容都适合内存的情况下工作。在这两种情况下使用相同的实现可以更好地测试/稳定性/错误修复/可维护性等。但这会导致“不利用”所有使 RAM 访问不同于文件/磁盘访问的因素。如果这样的引擎实现了 RAM 特定的优化，那么它通常可以变得更快，以便它在每个世界（RAM 与磁盘）中提供最好的......我不知道有任何引擎这样做......
【讨论】：