Wprowadzenie do wielowymiarowej bazy danych
Wielowymiarowa baza danych jest zwykle przeznaczona dla OLAP (Online Analytic Processing) i hurtowni danych. Jest tworzony dla wielu relacyjnych baz danych. Umożliwia użytkownikom dostęp do danych za pomocą zapytań, a także analizy trendów biznesowych. Wielowymiarowa baza danych korzysta z MOLAP (Multidimensional Online Analytics Processing) w celu uzyskania dostępu do danych. Umożliwia użytkownikom szybkie generowanie danych i odpowiadanie na bardziej złożone zapytania biznesowe ze źródła danych. Dane są przechowywane w formacie kostki, co oznacza, że można je zobaczyć z dowolnego wymiaru.
Relacyjna baza danych
Przechowuje dane w dwuwymiarowym formacie tabeli jako wiersze i kolumny. Poniższe tabele pokazują przykład relacyjnej bazy danych. Dane są przechowywane jako rekord w rzędzie, a każdy rekord jest podzielony na kolumny.
| Pozycja | Lokalizacja sklepu | Ilość |
| Papier, A4 | Chennai | 40 |
| Czekolada, Munch | Delhi | 5 |
| Papier A3 | Delhi | 89 |
| Czekolada, 5 gwiazdek | Chennai | 100 |
Przykłady tablicy wielowymiarowej
Poniżej znajdują się przykłady tablicy wielowymiarowej:
MDB - wielowymiarowa baza danych : jest to rodzaj bazy danych, która ma hurtownię danych i OLAP (przetwarzanie analityczne online). MDB może tworzyć dane wejściowe z relacyjnej bazy danych, a relacyjna baza danych może uzyskiwać dostęp do danych z bazy danych za pomocą SQL (strukturalnego języka zapytań). OLAP, który może uzyskać dostęp do danych z wielowymiarowej bazy danych, jest znany jako MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). Wielowymiarowy system zarządzania bazami danych (MDDBMS) to zdolność do szybkiego przetwarzania danych, dzięki czemu możemy szybko uzyskać odpowiedź.
OLAP (Online Analytical Processing): technologia polega na wykorzystaniu wielu operacji BI (Business Intelligence). Jest to potężna technologia do wykrywania danych, raportów, obliczeń analitycznych i planowania analiz predykcyjnych.
OLAP do analizy wielowymiarowej
- OLAP używa dla biznesu, który działa w wielowymiarowych działaniach i wspiera analizę danych biznesowych z różnych źródeł danych. Umożliwia analitykowi wykonywanie analiz z wielu różnych źródeł jednocześnie. Wiele aplikacji OLAP obejmuje przetwarzanie biznesowe, raporty, analizy, prognozy, prognozy i tak dalej. Pomiar może odbywać się w każdym wymiarze. Gdy istnieją dane wielowymiarowe z wielu źródeł danych, można je analizować za pomocą trzech operacji: Zwijanie, Drążenie w dół, Krojenie i Krojenie.
- Weźmy przykład dla organizacji działającej jako operacje wytwarzania produktu, która musi utrzymywać sprzedaż produktu na podstawie kategorii produktu, listy klientów, czasu i tak dalej. W ten sposób czas odgrywa istotną rolę, mierząc miesiąc do miesiąca, rok do roku itp., Jest utrzymywany na osi x, a kategoria produktu jest oddzielana na tej samej osi x przez różnica stawki sprzedaży na osi y.
- Teraz możemy łatwo przeprowadzić analizę dla naszej firmy, aby wprowadzić ulepszenia i prognozy dotyczące naszej sprzedaży. Analityk musi przyjrzeć się wszystkim wymiarom, aby stworzyć skuteczniejszą analizę ukierunkowaną na stałych klientów. Dlatego OLAP odgrywa istotną rolę w operacjach wielowymiarowych.
Magazyn danych
- Hurtownia danych jest również znana jako hurtownia danych dla przedsiębiorstw. Gromadzi dane z różnych źródeł i zarządza nimi w celu raportowania i analizy danych, z uwzględnieniem analiz inteligencji biznesowej. Może działać jako scentralizowane repozytorium i integrujące dane z jednego lub więcej źródeł. Hurtownia danych obejmuje czyszczenie danych, integrację danych i ich konsolidację.
- Weźmy przykład domu handlowego, który ma dużą ilość danych o produktach. Gdy spojrzymy na dostępny produkt lub ile pozostało, musimy zaprojektować zapytanie, aby przekształcić dane w informacje dostępne dla użytkowników
Dwuwymiarowa tablica danych
Poniżej znajduje się szczegółowe objaśnienie dwuwymiarowej tablicy danych:
Dane w poprzednim przykładzie pokazano tutaj jako macierz 2 × 2. Na poniższym rysunku położenie sklepu jest przedstawione w osi x, a pozycja w osi y
Każda oś w tablicy wielowymiarowej nazywana jest wymiarem, wymiary to lokalizacja magazynu i element. Każda zawiera dwie pozycje
- Lokalizacja sklepu = Chennai i Delhi
- Przedmiot = papier i czekolada
Każdy wpis w wymiarze nazywany jest pozycją. Obszary są wykreślane jako ilość papieru i czekoladek w każdej lokalizacji sklepu.
Wielowymiarowe dane są łatwiejsze do przedstawienia reprezentacji tablicy niż relacyjnej bazy danych. Dwuwymiarowa baza danych jest łatwa do zrozumienia, że istnieją dwa wymiary pozycji i lokalizacji sklepu, a każdy wymiar zawiera dwie pozycje. Na przykład ilość informacji na temat czekolady jest mielona w jednym rzędzie i może być łatwo zsumowana.
Tablica formatuje informacje o liczbie wymiarów i pozycji w każdym wymiarze, a także może być łatwą metodą analizy. Gdy przechowujemy dane w formacie tablicowym, możemy łatwo przeprowadzić analizę, importować i eksportować dane bardzo szybko.
Trójwymiarowa tablica danych
Poniżej znajduje się szczegółowe wyjaśnienie trójwymiarowej tablicy danych:
Kiedy rozszerzamy relacyjną bazę danych przez dodanie trzeciego wymiaru do zestawu danych, jest ona reprezentowana jako trójwymiarowa tabela relacyjna. Z powyższej tabeli tablic dodamy wymiar „Klient”. Wymiar może stanowić dwie możliwości: „publiczna” i „prywatna”. Dodając jeden wymiar do dwóch wymiarów, można zwiększyć liczbę wierszy w tabeli. Tam, gdzie przedłużamy długość tabeli, trudno jest przetwarzać dane, dlatego struktura wielowymiarowa odgrywa istotną rolę.
| Pozycja | Lokalizacja sklepu | Klient | Ilość |
| Papier, A4 | Chennai | Publiczny | 40 |
| Czekolada, Munch | Delhi | Prywatny | 5 |
| Papier A3 | Delhi | Publiczny | 89 |
| Czekolada, 5 gwiazdek | Chennai | Prywatny | 100 |
Czterowymiarowa tablica danych
Poniżej znajduje się szczegółowe wyjaśnienie czterowymiarowej tablicy danych:
Trójwymiarowy można rozszerzyć do czterowymiarowego, dodając jeszcze jeden wymiar jako czas otwarcia. Tablica czterowymiarowa jest trudna do zrozumienia, więc podobną liczbę dodaje się jako czas otwarcia.
Zalety i wady wielowymiarowej bazy danych
Zalety wielowymiarowych baz danych
Niektóre zalety wielowymiarowej bazy danych to:
- Łatwa konserwacja: jest łatwa w obsłudze i konserwacji
- Zwiększona wydajność: Wydajność jest znacznie lepsza niż w przypadku normalnych baz danych, takich jak relacyjna baza danych.
- Lepsza prezentacja danych: dane są wieloaspektowe i zawierają wiele różnych czynników. Prezentacja danych jest znacznie większa niż w przypadku konwencjonalnych baz danych.
Wady wielowymiarowych baz danych
W poniższej linii wyjaśnij wady wielowymiarowych baz danych:
Jedną z wad wielowymiarowych baz danych jest to, że są dość złożone i zajęłoby profesjonalistom zrozumienie i analizę danych z bazy danych.
Wniosek
Teraz w tym artykule dowiedzieliśmy się, co jest o wielowymiarowej bazie danych, OLAP, hurtowni danych, zaletach i wadach wielowymiarowej bazy danych.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po wielowymiarowej bazie danych. Tutaj omawiamy przykłady dwu-, trzy-, czterowymiarowej tablicy danych z jej zaletami i wadami. Możesz również przejrzeć nasze inne powiązane artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Matryca w Matlabie
- Bazy danych AWS
- Narzędzia do nauki danych
- Umiejętności związane z nauką danych
- Wielowymiarowa tablica w PHP