Bevezetés a többdimenziós adatbázisba
A többdimenziós adatbázis általában az OLAP (Online Analytic Processing) és az Adattárolás számára készült. Több relációs adatbázishoz készült. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára az adatok elérését lekérdezésekkel és elemzéssel az üzleti tendenciákhoz. A többdimenziós adatbázis a (többdimenziós online elemzés feldolgozása) MOLAP használatát használja az adatok eléréséhez. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára az adatok gyors előállítását, és az adatforrásból bonyolultabb üzleti kérdések megválaszolására. Az adatokat kocka formátumban tárolják, ami azt jelenti, hogy az adatok bármilyen dimenzióban láthatók.
Relációs adatbázis
Az adatokat kétdimenziós tábla formátumban, sorok és oszlopok formájában tárolja. Az alábbi táblázatok a relációs adatbázis példáját mutatják. Az adatokat egymás után rekordként tárolják, és minden rekord oszlopokra oszlik.
| Tétel | Bolt helye | Mennyiség |
| Papír, A4 | Chennai | 40 |
| Csokoládé, Munch | Delhi | 5 |
| Papír, A3 | Delhi | 89 |
| Csokoládé, 5Star | Chennai | 100 |
Példák a többdimenziós tömbre
Az alábbiakban bemutatjuk a többdimenziós tömb példáit:
MDB - Többdimenziós adatbázis : Ez egy olyan típusú adatbázis, amely rendelkezik az adattárház és az OLAP (online analitikai feldolgozás). Az MDB létrehozhatja a bemeneteket a relációs adatbázisból, és a relációs adatbázis az SQL (strukturált lekérdezési nyelv) segítségével elérheti az adatbázis adatait. Az a multidimenziós adatbázisból származó adatokhoz hozzáférő OLAP MOLAL néven ismert (Multidimensional Online Analytical Processing). A többdimenziós adatbázis-kezelő rendszer (MDDBMS) képessé teszi az adatok gyors feldolgozására, így gyorsan megkaphatjuk a választ.
OLAP (Online Analytical Processing): A technológia számos BI (Business Intelligence) művelet felhasználását használja. És ez egy hatékony technológia az adatok felfedezéséhez, jelentésekhez, analitikai számításokhoz és prediktív elemzés-tervezéshez.
OLAP többdimenziós elemzéshez
- Az OLAP olyan üzleti vállalkozások számára használható, amelyek többdimenziós tevékenységekben működnek, és támogatja az üzleti intelligenciát, hogy a különféle adatforrásokból elemzéseket végezzen. Ez lehetővé teszi az elemzőnek, hogy analitikai adatokat végezzen egyszerre több különböző forrásból. Számos OLAP alkalmazás tartalmaz üzleti feldolgozást, jelentéseket, analitikus, előrejelzést, előrejelzéseket és így tovább. A mérés minden dimenzióban megtörténhet. Ha többdimenziós adatok állnak rendelkezésre a több adatforrásból, akkor az elemzés elvégezhető a három művelet felhasználásával: Összegzés, Fúrás, Szeletelés és Dice.
- Vegyünk példát egy olyan szervezetre, amely termékgyártási műveletként működik, és a termékkategória, vevőlista, idő stb. Alapján fenn kell tartania a termékértékesítést. Ilyen módon az idő nagy szerepet játszik abban, hogy megmérjük a havi, a hónap, az előző évet stb., Azt az x tengelyen tartják fenn, és a termékkategóriát ugyanazon x tengelyen elválasztja a különbség az eladási arány az y tengelyen.
- Most már könnyen elvégezhetjük az elemzést vállalkozásunk számára, hogy javításokat és előrejelzéseket hozzunk az értékesítésünkre. Az elemzőnek minden dimenziót meg kell vizsgálnia, hogy hatékonyabb elemzést készítsen a rendszeres ügyfelek számára. Ez az oka annak, hogy az OLAP létfontosságú szerepet játszik a többdimenziós műveletekben.
Adattárolás
- Az adattárolás vállalati adattárházként is ismert. Az adatgyűjtés és -kezelés különböző forrásokból származik jelentések készítéséhez és elemzéséhez, figyelembe véve az üzleti intelligencia betekintését. Centralizált lerakatként működhet, és egy vagy több forrásból származó adatokat integrálhat. Az adattárolás magában foglalja az adatok tisztítását, az adatok integrációját és az adatok konszolidációját.
- Vegyünk példát egy áruházra, amely nagy mennyiségű adatot tartalmaz a termékekről. Amikor megvizsgáljuk, hogy az adott termék elérhető-e, vagy hány szám van hátra, ki kell dolgoznunk egy lekérdezést, hogy az adatokat a felhasználók számára elérhető információkké alakítsuk át.
Kétdimenziós adattömb
Az alábbiakban bemutatjuk a kétdimenziós adattáblázat részleteit:
Az előző példában szereplő adatokat itt 2x2-es mátrixként mutatjuk be. Az alábbi ábrán az áruház helyét x tengely, az elem az y tengelyen mutatjuk be
A többdimenziós tömb minden tengelyét dimenziónak nevezzük, a méretek a tárolás helye és az elem. Két pozíciót tartalmaz
- Bolt hely = Chennai és Delhi
- Elem = Papír és csokoládé
A dimenzión belüli minden bejegyzést pozíciónak hívunk. A területeket papírmennyiségként és csokoládéként ábrázolják az egyes áruházak helyein.
A többdimenziós adatok könnyen észlelhetők a tömb ábrázolásában, nem pedig egy relációs adatbázisban. A kétdimenziós adatbázis könnyen érthető, hogy két elem és áruház létezik két dimenzióban, és minden dimenzió két pozíciót tartalmaz. Például, a csokoládéval kapcsolatos információ mennyisége egy sorba van csoportosítva, és könnyen összesíthető.
A tömb formázza az információt számos dimenzióról és pozícióról az egyes dimenziókban, és egyszerű elemzési módszer is lehet. Ha az adatokat tömb formátumban tároljuk, könnyen elvégezhetjük az elemzést, az adatokat nagyon gyorsan importálhatjuk és exportálhatjuk.
Háromdimenziós adattömb
Az alábbiakban bemutatjuk a háromdimenziós adattáblázat részleteit:
Ha kiterjesztjük a relációs adatbázist a harmadik dimenzió hozzáadásával az adatkészlethez, háromdimenziós relációs táblázatként ábrázoljuk. A fenti tömbtáblázatból hozzáadjuk az „Ügyfél” dimenziót. A dimenzió két lehetőség lehet: „nyilvános” és „magán”. Ha hozzáad egy dimenziót a kétdimenzióval, meghosszabbíthatja a sorok számát a táblázatban. Ahol meghosszabbítjuk az asztal hosszát, az adatok kezelése nehéz, ezért a többdimenziós struktúra létfontosságú szerepet játszik.
| Tétel | Bolt helye | Vevő | Mennyiség |
| Papír, A4 | Chennai | Nyilvános | 40 |
| Csokoládé, Munch | Delhi | Magán | 5 |
| Papír, A3 | Delhi | Nyilvános | 89 |
| Csokoládé, 5Star | Chennai | Magán | 100 |
Négydimenziós adattömb
Az alábbiakban bemutatjuk a négydimenziós adattáblázat részleteit:
A háromdimenziós kiterjeszthető négydimenziósra, még egy dimenzió hozzáadásával nyitási időként. A négydimenziós tömböt nehéz megérteni, tehát hasonló szám, ha mindkettőt hozzáadjuk nyitási időként.
A többdimenziós adatbázis előnyei és hátrányai
A többdimenziós adatbázisok előnyei
A többdimenziós adatbázis néhány előnye a következő:
- Könnyű karbantartás: Könnyű kezelni és karbantartani
- Megnövelt teljesítmény: A teljesítmény sokkal jobb, mint a normál adatbázisoké, például a relációs adatbázisé.
- Jobb adatmegjelenítés: Az adatok sokoldalúak, és sok különféle tényezőt tartalmaznak. Az adatok bemutatása messze meghaladja a hagyományos adatbázisokat.
A többdimenziós adatbázisok hátrányai
Az alábbiakban ismertetjük a többdimenziós adatbázisok hátrányait:
A többdimenziós adatbázisok egyik hátránya, hogy meglehetősen bonyolult, és a szakembereknek szükségük lenne az adatbázis adatainak megértésére és elemzésére.
Következtetés
Ebben a cikkben megtudtuk, mi a helyzet a többdimenziós adatbázis, az OLAP, az adattárolás, a többdimenziós adatbázis előnyeinek és hátrányainak.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a többdimenziós adatbázishoz. Itt tárgyalunk két, három, négydimenziós adattárat, annak előnyeivel és hátrányaival. Megnézheti más kapcsolódó cikkeinket, hogy többet megtudjon-
- Mátrix a Matlabban
- AWS adatbázisok
- Adattudományi eszközök
- Adattudományi készségek
- Többdimenziós tömb a PHP-ben