Úvod do dátovej kocky
Kocka dát, ako už názov napovedá, je rozšírením dvojrozmernej dátovej kocky alebo dvojrozmernej matice (stĺpec a riadky) Vždy, keď existuje množstvo komplexných údajov, ktoré sa majú agregovať, a je potrebné abstraktovať príslušné alebo dôležité údaje. Objavuje sa potreba dátovej kocky.
Dátová kocka sa v podstate používa na vyjadrenie konkrétnych informácií, ktoré sa majú získať z obrovského súboru komplexných údajov. Napríklad ste šli do nákupného strediska, ktoré má veľa položiek umiestnených v rôznych rohoch nákupného strediska a je veľmi ťažké nájsť potrebnú položku v hodine núdze. Teraz, ak ste si vedomý objednávky tovaru umiestneného v nákupnom stredisku, nákup tohto tovaru bude ľahký a bezproblémový. To znamená, že dátová kocka s dokonalými rozmermi a vyššími hodnotovými rozsahmi alebo môžeme povedať aj odkaz na trojrozmerné údaje.
Čo je to dátová kocka?
Má veľa nasledujúcich charakteristík:
- Môže ísť omnoho ďalej a zahrnúť oveľa viac dimenzií.
- Zlepšuje obchodné stratégie analýzou všetkých údajov.
- Pomáha získať najnovší scenár trhu stanovením trendov a analýzou výkonnosti.
- Zohráva veľmi kľúčovú úlohu tým, že vytvára prechodné dátové kocky na uspokojenie požiadaviek a na preklenutie priepasti medzi dátovým skladom a všetkými nástrojmi na podávanie správ, najmä v nástroji na podávanie správ v dátovom sklade.
- V ďalších fázach bude existovať zdrojový vstup, ktorý je súčasne monitorovaný a administrovaný, cieľom je vytvoriť spojenie a tok medzi koncovými bodmi medzi zdrojom k cieľu s medziľahlými dátovými kockami interagujúcimi so servermi.
Druhy dátovej kocky
Existujú dva typy dátových kociek, ktoré sa používajú väčšinou v podnikoch alebo podnikoch:
1. Viacrozmerná dátová kocka (MOLAP)
Ako už názov napovedá, multidimenzionálna dátová kocka sa používa väčšinou v podnikových požiadavkách, kde existuje veľké množstvo údajov. Výrobky, ktoré sa vyvíjajú a sledujú, zahŕňajú štruktúru MOLAP, ktorá má viacrozmerný formát poľa. Táto štruktúra pomáha zlepšovať obrovskú množinu údajov pomocou rozprašovača a zvýšenej úrovne MOLAP. Z toho môžeme vyvodiť skutočnosť, že to nebude predstavovať žiadne konkrétne údaje alebo zoskupenú hodnotu údajov zo súboru údajov.
To nakoniec zvýši priestorové alebo skladovacie požiadavky, ktoré niekedy nie sú potrebné za hodinu. To spôsobuje, že štruktúra je nežiaducou prekážkou pre hodnoty údajov a množiny rozmerov reprezentujúcich dáta.
Jedným zo zaujímavých cieľov tohto MOLAP je to, že má formát indexovania reprezentujúci každú dimenziu dátovej kocky, ktorá zlepšuje celkový vývoj a štruktúru na zhromažďovanie relevantnejších informácií.
Avšak, pretože všetko má výhodu, má aj nevýhodu, o ktorej sa v tomto prípade diskutuje v prípade veľkých množín údajov a riedkej matice, čo je niekedy nežiaduce. Aby sme sa vyhli štruktúre a aby bola táto štruktúra žiaduca, využijeme kompresné techniky, ktoré znížia prekážku indexovacej vlastnosti tak veľmi potrebného obchodného modelu MOLAP.
2. Relačná dátová kocka (ROLAP)
Je to tiež ďalšia kategória dátovej kocky na analýzu údajov, ktorá nábožensky sleduje model relačnej databázy. Ak porovnáme s viacrozmernou dátovou kockou, potom má dvojnásobný počet relačných tabuliek na špecifikovanie dimenzií so súbormi údajov a požiadavkami. Každá z týchto tabuliek obsahuje špecifický pohľad, ktorý sa nazýva kváder.
Existuje mnoho ďalších kategórií, ktoré sa skúmajú a sledujú, pretože sú veľmi prosperujúce ako SOLAP, DOLAP, WOLAP atď.
Existuje tiež hybridný OLAP, čo nie je nič iné ako kombinácia ROLAP a MOLAP. Používa sa tiež veľmi významne, ale potom opäť závisí od obchodných požiadaviek. Hybridný OLAP nie je najčastejšie používanou dátovou kockou, ale mnoho organizácií uprednostňuje kvôli svojej vynikajúcej schopnosti a schopnosti spracovania údajov. Ďalšou veľmi príjemnou kvalitou je, že obsahuje kontrolu viacrozmernej aj relačnej databázy, ktorá pomáha veľmi efektívne spravovať údaje a údaje v databázach. To pomáha pri optimalizovanej spotrebe času optimalizáciou a správou buniek. Urobiť rozdiel a dostať sa v porovnaní s oboma HOLAP môže byť preferenčné kvôli jeho riadiacim schopnostiam.
Pokiaľ ide o koncepty dolovania dát, analýza dátovej kocky hrá veľmi dôležitú úlohu pre obe kategórie MOLAP a ROLAP.
výhody
- Zvyšuje produktivitu podniku.
- Zlepšuje celkový výkon a efektívnosť.
- Zjednodušenie a zefektívnenie reprezentácie obrovských a komplexných súborov údajov.
- Spravovateľné sú aj rozsiahle databázy a komplexné dotazy SQL.
- Indexovanie a objednávanie poskytuje najlepší súbor údajov na analýzu a techniky získavania údajov.
- Je rýchlejší a ľahko prístupný, pretože má vopred definované a vopred vypočítané súbory údajov alebo kocky údajov.
- Agregácia údajov umožňuje veľmi rýchly prístup ku všetkým údajom na každej mikroúrovni, čo v konečnom dôsledku vedie k ľahkej a efektívnej údržbe a skráteniu času vývoja.
- OLAP pomôže získať čas rýchlej odozvy, rýchlu krivku učenia, univerzálne prostredie, dosah do širokého spektra dosahu na všetky aplikácie, potrebu zdrojov na nasadenie a kratšiu dobu čakania s kvalitným výsledkom.
záver
V dnešnom scenári sa všetci veľkí obchodní giganti snažia svoju úroveň čo najlepšie strategizovať a zefektívniť podnikanie pomocou určitých dátových modelov a dátových kociek. Vedci sa tiež snažia prísť s diverzifikovanejšími a vylepšenými obchodnými modelmi, aby celú výrobu a rozvoj obchodných organizácií urobili.
Odporúčané články
Toto je príručka Čo je to dátová kocka? Tu diskutujeme, čo je dátová kocka a typy dátových kociek spolu s výhodami. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Abstraktná trieda v Pythone
- Abstraktná trieda v Jave
- Konštruktor a ničiteľ v C ++
- Prevažujúce v C ++