Bevezetés az Data Cube-ba
Az adatkocka, amint a neve is sugallja, a kétdimenziós adatkocka vagy a 2-dimenziós mátrix kiterjesztése (oszlop és sorok) Ha sok összetett adat van összesíthető, és szükség van a releváns vagy fontos adatok elválasztására. A képbe kerül az adatkocka szükségessége.
Az adatkocka alapvetően arra szolgál, hogy ábrázolja a hatalmas összetett adatokból nyert információkat. Például elment egy bevásárlóközpontba, ahol sok elem van elhelyezve a bevásárlóközpont különböző sarkaiban, és nagyon nehéz megtalálni a rászoruló tárgyat a szükséges időben. Most, ha elismerést kapnak a bevásárlóközpontban elhelyezett cikkek megrendelése miatt, az áruk vásárlása könnyű és gondtalan lesz. Ez azt jelenti, hogy egy tökéletes méretű és magasabb értéktartományú adatkocka vagy mondhatunk utalást háromdimenziós adatokra is.
Mi az Data Cube?
Sok jellemzője van a következő:
- Nagyon messze túlmutathat még sok más dimenzió beépítésében.
- Javítja az üzleti stratégiákat az összes elemzés révén.
- Segít a legfrissebb piaci forgatókönyv elérésében azáltal, hogy megállapítja a trendeket és a teljesítményelemzést.
- Nagyon kulcsszerepet játszik azáltal, hogy közbenső adatkockákat hoz létre a követelmények kiszolgálására, valamint az adattárház és az összes jelentési eszköz közötti különbség áthidalására, különösen az adattárház jelentési eszközében.
- Más fázisokban lesz egy forrásbemenet, amelyet egyidejűleg figyelnek és adminisztrálnak. A cél az, hogy kapcsolatot létesítsenek és a forrás és a vég közötti áramlást forrás és rendeltetési hely között a kiszolgálókkal kölcsönhatásba lépő közbenső adatkockákkal hozzák létre.
Az adatkocka típusai
Kétféle adatkocka létezik, amelyeket leginkább az üzleti életben használnak:
1. Többdimenziós adatkocka (MOLAP)
Amint a neve is sugallja, a többdimenziós adatkockát elsősorban az üzleti igényekhez használják, ahol hatalmas adatkészletek vannak. A kifejlesztett és követett termékek a MOLAP felépítésére vonatkoznak, amelynek többdimenziós tömb formátuma van. Ez a struktúra elősegíti a hatalmas adatkészlet javítását egy ritkább és magasabb szintű MOLAP segítségével. Ebből azt a következtetést vonhatjuk le, hogy ez nem jelenít meg semmilyen konkrét adatot vagy csoportosított adatértéket egy adatkészletből.
Ez végül megnöveli a hely- vagy tárolási igényeket, amelyek néha nem szükségesek az órára. Így a struktúra nemkívánatosá tétele akadályozza az adatokat képviselő adatértékeket és dimenziókészleteket.
Ennek a MOLAP-nak az egyik érdekes célja, hogy indexelő formátummal rendelkezzen az adatkocka minden egyes dimenziójának ábrázolására, amely javítja az általános fejlődést és struktúrát, hogy relevánsabb információkat gyűjtsön.
Mivel mindennek van egy előnye is, egy hátránya is, amelyet ebben az esetben tárgyalunk hatalmas adatkészletek és a ritkább mátrix esetében, ami néha nem kívánatos. Tehát a szerkezet elkerülése és kívánatossá tétele érdekében tömörítési technikákat alkalmazunk, amelyek csökkentik a MOLAP nagyon szükséges üzleti modelljének indexálási tulajdonságainak gátlását.
2. Relációs adatkocka (ROLAP)
Ez egy további adatelemzési adatkocka-kategória, amely vallásosan követi a relációs adatbázis modelljét. Ha összehasonlítottuk a többdimenziós adatkocka-val, akkor kétszeres számú relációs táblával rendelkezik, hogy meghatározza a méreteket adatkészletekkel és követelményekkel. Ezeknek a táblázatoknak mindegyike tartalmaz egy specifikus nézetet, amelyet négyszögnek hívnak.
Sokkal több kategóriát vizsgálnak és tartanak szemmel, mivel nagyon virágzik, mint például a SOLAP, a DOLAP, a WOLAP stb.
Hibrid OLAP is létezik, amely nem más, mint a ROLAP és a MOLAP kombinációja. Nagyon jelentősen használják, de ez ismét az üzleti követelményektől függ. A hibrid OLAP nem a leggyakrabban használt adatkocka, ám sok szervezet inkább előnyben részesíti, kiváló és adatfeldolgozó képessége miatt. Egy másik nagyon jó minőség, hogy ellenőrzi mind a többdimenziós, mind a relációs adatbázist, ami elősegíti az adatbázisokban lévő adatok és adatok hatékony kezelését. Ez segít a cellák optimalizálásával és kezelésével az optimális időfelhasználásban. A különbség kiküszöbölése és mindkét HOLAP-hoz viszonyítva elõnyös lehet vezetési képességei miatt.
Az Adatbányászat adatelemzési koncepcióinak szempontjából az adatkocka nagyon kulcsszerepet játszik mind a MOLAP, mind a ROLAP kategóriában.
Előnyök
- Növeli a vállalkozás termelékenységét.
- Javítja az általános teljesítményt és hatékonyságot.
- A hatalmas és összetett adatkészletek ábrázolása egyszerűsödik és modernizálódik.
- Hatalmas adatbázis és összetett SQL lekérdezések szintén kezelhetők.
- Az indexelés és a rendezés biztosítja a legjobb adatkészletet az elemzéshez és az adatbányászati technikákhoz.
- Gyorsabb és könnyen elérhető, mivel előre definiált és előre kiszámított adatkészleteket vagy adatkockákat fog rendelkezni.
- Az adatok összesítése nagyon gyors hozzáférést biztosít minden adathoz minden mikrotárszintnél, ami végül könnyű és hatékony karbantartást, valamint a fejlesztési idő csökkentését eredményezi.
- Az OLAP elősegíti a gyors reagálási idő, a gyors tanulási görbe, a sokoldalú környezet elérését, az alkalmazások széles skálájának elérését, a telepítéshez szükséges erőforrásokat és a kevesebb várakozási időt, minőségi eredmény elérésével.
Következtetés
A mai forgatókönyvben minden nagy üzleti óriás igyekszik a lehető legjobban stratégiáit elérni és egyes üzleti modellekkel és adatkockákkal racionalizálni az üzletet. A kutatók arra is törekednek, hogy diverzifikáltabb és továbbfejlesztett üzleti modelleket dolgozzanak ki az üzleti szervezetek teljes termelésének és fejlesztésének elősegítésére.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Mi az Data Cube termékhez? Itt megvitatjuk, mi az adatkocka és az adatkocka típusa az előnyökkel együtt. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Absztrakt osztály Pythonban
- Absztrakt osztály Java-ban
- Konstruktor és pusztító a C ++-ban
- A C ++ felülbírálása