एक डेटाबेस में XBRL को संग्रहीत करने के लिए सिद्धांत में प्राकृतिक प्रतिमान OLAP होगा, क्योंकि XBRL डेटा क्यूब्स के बारे में है। संबंधपरक डेटाबेस के शीर्ष पर OLAP को ROLAP कहा जाएगा।
यह कोई मामूली समस्या नहीं है, क्योंकि बड़ी संख्या में टैक्सोनॉमी से लिए गए तथ्य एक बहुत बड़ा और विरल क्यूब बना सकते हैं (SEC फाइलिंग के लिए यह 10k+ आयाम है), और इसलिए भी कि SQL स्कीमा बनाने के लिए किसी भी आयात से पहले टैक्सोनॉमी जानने की आवश्यकता होती है। अगर नई टैक्सोनॉमी सामने आती है, तो हर चीज को फिर से ईटीएल की जरूरत होती है। यह संबंधपरक डेटाबेस को सामान्य समाधान के रूप में उपयुक्त नहीं बनाता है।
यदि फाइलिंग समान वर्गीकरण साझा करती है और वर्गीकरण बहुत सरल है (जैसा कि:बहुत अधिक आयाम नहीं), तो ROLAP में कई पंक्तियों के साथ एक ही तालिका में सभी तथ्यों को संग्रहीत करने के लिए एक तदर्थ मानचित्रण के साथ आना संभव है। अर्थ (पंक्तियों के तथ्य, कॉलम के पहलू)। कुछ विक्रेता गैर-आयामी एक्सबीआरएल तथ्यों को संग्रहीत करने में विशिष्ट होते हैं, इस मामले में पारंपरिक एसक्यूएल (या "पोस्ट-एसक्यूएल" जो पंक्तियों के साथ स्केल करते हैं) प्रसाद अच्छी तरह से काम करते हैं।
कुछ विक्रेता टैक्सोनॉमी में प्रत्येक एक्सबीआरएल हाइपरक्यूब के लिए एक टेबल बनाते हैं, जिसमें परिभाषा नेटवर्क से प्राप्त एक स्कीमा होता है लेकिन प्रत्येक हाइपरक्यूब के लिए अलग होता है। इससे डेटाबेस में बहुत सारी तालिकाएँ बन सकती हैं, और कई हाइपरक्यूब वाले प्रश्नों के लिए बहुत अधिक जुड़ाव की आवश्यकता होती है।
कुछ अन्य विक्रेता अंतर्निहित एक्सबीआरएल संरचना के बारे में या अपने उपयोगकर्ताओं को चलाने के लिए आवश्यक प्रश्नों के प्रकार के बारे में धारणा बनाते हैं। समस्या के दायरे को सीमित करने से विशिष्ट आर्किटेक्चर या SQL स्कीमा खोजने की अनुमति मिलती है जो इन विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए भी काम कर सकते हैं।
अंत में, बड़ी मात्रा में फाइलिंग आयात करने के लिए, रिलेशनल डेटाबेस के बजाय नोएसक्यूएल डेटा स्टोर्स के शीर्ष पर जेनेरिक मैपिंग बनाना संभव है। अलग-अलग आयामों के साथ बड़ी संख्या में तथ्य अर्ध-संरचित दस्तावेज़ों के बड़े संग्रह में फिट होते हैं, और नेटवर्क एक पदानुक्रमित प्रारूप में अच्छी तरह से फिट होते हैं।
