In-memory

Una de las tendencias más importantes en los últimos años en el contexto OLAP es in-memory. Pero atención, en realidad no nos encontramos con nada nuevo como ya apunta el artículo de BI Verdict que os recomiendo leer para conocer la historia de la evolución de este tipo de tecnología. Está claro que a diferencia es que cada vez más tenemos ordenadores con mayor potencia tanto en memoria, procesador o gráficos (pero las soluciones in-memory OLAP aún no hacen uso de la potencia de los dos últimos puntos -multicores y potentes tarjetas gráficas-). 

 El hecho es que in-memory proporciona beneficios tangibles: velocidad en las consultas y en el análisis conjuntamente con flexibilidad y agilidad en el momento de construir prototipos. Los fabricantes tienen diferentes enfoques:

• In-memory OLAP: estamos hablando de un cubo MOLAP completamente cargado en memoria. Ofrece capacidades de write-back, pero está limitado por memoria de espacio físico. Necesita de un diseño multidimensional tradicional. Por ejemplo, este el caso de las tecnologías de Microsoft.
• In-memory ROLAP: la estructura de metadatos del ROLAP está cargada en memoria. Está claro que los datos no está cargados sino sólo los metadatos.  Necesita de un diseño multidimensional tradicional. Microstrategy, por ejemplo, tiene este enfoque.
• In-memory basado en AQL (Associative Query Language): de nuevo tenemos un cubo MOLAP cargado en memoria pero la diferencia está en el uso de una tecnología asociativa que reduce el footprint de los datos así como facilita el diseño multidimensional (en realidad lo propone por asociación). Es el enfoque de QlikView.
• In-memory cube: crea un cubo MOLAP en memoria a partir de una consulta sin apenas diseño. No es necesario el desarrollo de modelos multidimensionales. Es el enfoque, por ejemplo, de Panopticon.

Una solución in-memory no sustituye una solución basada en base de datos sino que la complementa dado que permiten explotaciones diferentes de nuestros datos.