Úvod do viacrozmernej databázy
Multidimenzionálna databáza je bežne určená pre OLAP (online analytické spracovanie) a skladovanie údajov. Je vytvorený pre viac relačných databáz. Umožňuje používateľom prístup k údajom pomocou dopytov a tiež analýz obchodných trendov. Viacrozmerná databáza používa na prístup k údajom (viacrozmerné spracovanie online analýzy) MOLAP. Umožňuje používateľom rýchlo generovať údaje a odpovedať na zložitejšie obchodné otázky zo zdroja údajov. Dáta sú uložené vo formáte kocky, čo znamená, že dáta je možné vidieť z akejkoľvek dimenzie.
Relačná databáza
Ukladá údaje v dvojrozmernom formáte tabuľky ako riadky a stĺpce. V nasledujúcich tabuľkách je uvedený príklad relačnej databázy. Dáta sú uložené ako záznam v riadku a každý záznam je rozdelený do stĺpcov.
| položka | Miesto obchodu | množstvo |
| Papier, A4 | Chennai | 40 |
| Čokoláda, Munch | Delhi | 5 |
| Papier, A3 | Delhi | 89 |
| Čokoláda, 5 Hviezd | Chennai | 100 |
Príklady viacrozmerného poľa
Nižšie sú uvedené príklady viacrozmerného poľa:
MDB - Multidimensional Database : Je to typ databázy, ktorá má dátový sklad a OLAP (online analytické spracovanie). MDB môže vytvárať vstupy z relačnej databázy a relačná databáza môže pristupovať k údajom z databázy pomocou SQL (štruktúrovaný dotazovací jazyk). OLAP, ktorý má prístup k údajom z viacrozmernej databázy, sa nazýva MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). Multidimenzionálny systém správy databáz (MDDBMS) je schopnosť rýchlo spracovávať údaje, takže môžeme rýchlo získať odpoveď.
OLAP (online analytické spracovanie): Technológia spočíva v použití mnohých operácií BI (Business Intelligence). Je to výkonná technológia na zisťovanie údajov, správy, analytické výpočty a plánovanie prediktívnej analýzy.
OLAP pre viacrozmernú analýzu
- OLAP sa používa pre podnikanie, ktoré prebieha vo viacrozmerných činnostiach a podporuje business inteligenciu pri vykonávaní analýz z rôznych zdrojov údajov. To umožňuje analytikovi vykonávať analytické analýzy z mnohých rôznych zdrojov súčasne. Mnoho aplikácií OLAP obsahuje obchodné spracovanie, správy, analýzy, predpovede, predpovede a tak ďalej. Meranie sa môže uskutočňovať v každej dimenzii. Ak existujú viacrozmerné údaje z viacerých zdrojov údajov, možno ich analyzovať pomocou troch operácií Roll-up, Drill-Down, Slicing a Dicing.
- Zoberme si príklad pre organizáciu, ktorá funguje ako výrobná operácia, musia si udržiavať predaj produktov na základe kategórie výrobkov, zoznamu zákazníkov, času atď. Čas teda zohráva hlavnú úlohu meraním mesačnej, medziročnej atď., Je udržiavaný na osi x a kategória výrobkov je na tej istej osi x oddelená rozdiel v miere predaja v osi y.
- Teraz môžeme ľahko urobiť analýzu pre naše podnikanie s cieľom vylepšenia a predpovede pre náš predaj. Analytik sa musí pozrieť na všetky dimenzie, aby vytvoril efektívnejšiu analýzu zameranú na stálych zákazníkov. To je dôvod, prečo OLAP hrá dôležitú úlohu vo viacrozmerných operáciách.
Skladovanie údajov
- Dátové sklady sú známe aj ako podnikové dátové sklady. Zhromažďuje a spravuje údaje z rôznych zdrojov na účely vytvárania prehľadov a analýzy údajov, pričom berie do úvahy poznatky z oblasti business intelligence. Môže fungovať ako centralizované úložisko a integrovať údaje z jedného alebo viacerých zdrojov. Skladovanie údajov zahŕňa čistenie údajov, integráciu údajov a konsolidáciu údajov.
- Urobte si príklad obchodného domu, ktorý obsahuje veľké množstvo údajov o produktoch. Keď sa pozrieme na konkrétny produkt, ktorý je k dispozícii alebo koľko zostáva, je potrebné navrhnúť dotaz na transformáciu údajov na informácie, ktoré sú dostupné pre používateľov.
Pole dvojrozmerných údajov
Nižšie je uvedené podrobné vysvetlenie dvojrozmerného poľa údajov:
Dáta v predchádzajúcom príklade sú tu znázornené ako matica 2 × 2. Na tomto obrázku je miesto obchodu znázornené na osi x a položka na osi y
Každá os vo viacrozmernom poli sa nazýva dimenzia, pričom rozmery sú umiestnenie a položka obchodu. Každá obsahuje dve pozície
- Miesto obchodu = Chennai a Delhi
- Položka = papier a čokoláda
Každý záznam v rámci dimenzie sa nazýva pozícia. Plochy sú vynesené ako množstvo papiera a čokolády v každom mieste skladu.
Viacrozmerné údaje sú ľahko viditeľné skôr ako relačná databáza. Dvojrozmerná databáza je ľahko zrozumiteľná, že existujú dva dimenzie položky a umiestnenie obchodu a každá dimenzia obsahuje dve polohy. Napríklad množstvo informácií o čokoláde sa nahromadí do jedného riadku a dá sa ľahko zhrnúť.
Pole formátuje informácie o počte dimenzií a pozícií v rámci každej dimenzie a tiež to môže byť jednoduchá metóda analýzy. Ak údaje uložíme vo formáte poľa, môžeme ľahko urobiť analýzu, import a export údajov veľmi rýchlo.
Trojrozmerné dátové pole
Nižšie je uvedené podrobné vysvetlenie trojrozmerného poľa údajov:
Keď rozširujeme relačnú databázu pridaním tretej dimenzie do množiny údajov, je reprezentovaná ako trojrozmerná relačná tabuľka. Z vyššie uvedenej tabuľky polí pridáme dimenziu „Zákazník“. Dimenziou môžu byť dve možnosti „verejné“ a „súkromné“. Pridaním jednej dimenzie s dvojrozmerom môžete rozšíriť počet riadkov v tabuľke. Ak predlžujeme dĺžku tabuľky, je ťažké s údajmi zaobchádzať, a preto multidimenzionálna štruktúra zohráva dôležitú úlohu.
| položka | Miesto obchodu | zákazník | množstvo |
| Papier, A4 | Chennai | verejnosť | 40 |
| Čokoláda, Munch | Delhi | Súkromné | 5 |
| Papier, A3 | Delhi | verejnosť | 89 |
| Čokoláda, 5 Hviezd | Chennai | Súkromné | 100 |
Štyrirozmerné dátové pole
Nižšie je uvedený podrobný výklad štvorrozmerného poľa údajov:
Trojrozmerný rozmer možno rozšíriť na štvorrozmerný pridaním ešte jednej dimenzie ako otváracieho času. Štvorrozmerné pole je ťažké pochopiť, takže podobná hodnota sa pridáva ako čas otvorenia.
Výhody a nevýhody viacrozmernej databázy
Výhody viacrozmerných databáz
Niektoré z výhod viacrozmernej databázy sú:
- Ľahká údržba: Ľahko sa manipuluje a udržiava
- Zvýšený výkon: Výkon je omnoho lepší ako výkon bežných databáz, napríklad relačnej databázy.
- Lepšia prezentácia údajov: Údaje vo viacerých aspektoch a obsahujú veľa rôznych faktorov. Prezentácia údajov je veľmi vzdialená od bežných databáz.
Nevýhody viacrozmerných databáz
Nižšie uvedený riadok vysvetľuje nevýhody viacrozmerných databáz:
Jednou z nevýhod v multidimenzionálnych databázach je to, že je dosť zložité a odborníci by potrebovali porozumieť a analyzovať údaje z databázy.
záver
V tomto článku sme sa dozvedeli, čo sa týka viacrozmernej databázy, OLAP, skladovania údajov, výhody a nevýhody viacrozmernej databázy.
Odporúčané články
Toto je príručka pre viacrozmernú databázu. Tu diskutujeme príklady dvoj-, trojrozmerného, štvorrozmerného súboru údajov s jeho výhodami a nevýhodami. Viac informácií nájdete aj v ďalších súvisiacich článkoch.
- Matrix v Matlabe
- AWS databázy
- Nástroje na vedu o údajoch
- Zručnosti v oblasti dát
- Viacrozmerné pole v PHP