Introducere în baza de date multidimensională

Baza de date multidimensională este în mod obișnuit pentru OLAP (Online Analytic Processing) și Data Warehousing. Este creat pentru baze de date relaționale multiple. Permite utilizatorilor să acceseze datele folosind interogări și, de asemenea, analize la tendințele de afaceri. Utilizarea bazei de date multidimensionale (Multidimensional Online Analytics Processing) MOLAP pentru a accesa datele. Acesta permite utilizatorilor să genereze rapid datele și să răspundă la întrebări de afaceri mai complexe de la sursa de date. Datele sunt stocate într-un format cub, ceea ce înseamnă că datele pot fi văzute din orice dimensiune.

Baza de date relațională

Stochează datele într-un format tabel bidimensional sub formă de rânduri și coloane. Tabelele de mai jos arată exemplul bazei de date relaționale. Datele sunt stocate ca o înregistrare la rând și fiecare înregistrare divizată în coloane.

Articol Locatia magazinului Cantitate
Hârtie, A4 Chennai 40
Ciocolată, Munch Delhi 5
Hârtie, A3 Delhi 89
Ciocolată, 5Star Chennai 100

Exemple de matricea multidimensională

Mai jos sunt exemplele tabloului multidimensionale:

MDB - Baza de date multidimensională : este un tip de bază de date care are depozitul de date și OLAP (procesare analitică online). MDB poate crea intrări din baza de date relațională, iar baza de date relațională poate accesa datele din baza de date folosind SQL (limbajul de interogare structurat). OLAP care poate accesa datele din baza de date multidimensională este cunoscut sub numele de MOLAL (Multidimensional Online Processing Processing). Sistemul de gestionare a bazelor de date multidimensionale (MDDBMS) este capacitatea de a prelucra rapid datele, astfel încât să putem obține rapid răspunsul.

OLAP (Procesare Analitică Online): Tehnologia este utilizarea a numeroase operații BI (Business Intelligence). Și este o tehnologie puternică pentru descoperirea datelor, rapoarte, calcule analitice și planificare de analiză predictivă.

OLAP pentru analiză multidimensională

  • OLAP folosește pentru afaceri care se desfășoară în activități multidimensionale și sprijină informațiile de afaceri pentru a face analize din diferite surse de date. Acesta permite analistului să facă analitice din mai multe surse diferite în același timp. Multe aplicații OLAP includ procesarea afacerilor, rapoarte, analize, prognoze, predicții și așa mai departe. Măsurarea poate avea loc în fiecare dimensiune. Atunci când există date multidimensionale din mai multe surse de date, acesta poate fi analizat prin utilizarea celor trei operații Roll-up, Drill-Down, Slicing și Dicing.
  • Să luăm un exemplu pentru o organizație care funcționează ca operațiuni de fabricare a produselor, acestea trebuie să mențină vânzările de produse în funcție de categoria de produse, lista de clienți, timpul și așa mai departe. În acest fel, timpul joacă un rol major prin măsurarea lună pe lună, de la an la an, etc, este menținut în axa x, iar categoria de produs este separată în aceeași axă x de diferenta rata de vanzari in axa y.
  • Acum putem face cu ușurință analiza pentru afacerea noastră pentru a aduce îmbunătățiri și predicții pentru vânzările noastre. Analistul trebuie să se uite la toate dimensiunile pentru a crea o analiză mai eficientă pentru a viza clienții obișnuiți. Acesta este motivul pentru care OLAP joacă un rol vital în operațiile multidimensionale.

Depozitarea datelor

  • Un depozit de date este, de asemenea, cunoscut ca un depozit de date al întreprinderii. Colectează și gestionează date din diverse surse pentru raportare și analiză de date, având în vedere informații despre informații de afaceri. Poate acționa ca un depozit centralizat și integrarea datelor dintr-una sau mai multe surse. Depozitarea datelor implică curățarea datelor, integrarea datelor și consolidarea datelor.
  • Ia un exemplu de magazin departamental care are o cantitate mare de date despre produse. Când ne uităm la produsul specific disponibil sau la câte număruri rămân, trebuie să proiectăm o interogare pentru a transforma datele în informații disponibile pentru utilizatori

Matricea de date bidimensională

Mai jos este explicația detaliată a tabloului de date bidimensional:

Datele din exemplul precedent sunt prezentate aici ca matrice 2 × 2. În această figură de mai jos, locația magazinului este reprezentată în axa x și Item în axa y

Fiecare axă din tabloul multidimensional este numită dimensiune, dimensiunile sunt locația depozitului și elementul. Conține două poziții fiecare

  • Locația magazinului = Chennai și Delhi
  • Articol = Hârtie și Ciocolată

Fiecare intrare din dimensiune se numește poziție. Zonele sunt reprezentate ca cantitate de hârtie și bomboane de ciocolată în fiecare locație a magazinului.

Datele multidimensionale sunt ușor de văzut reprezentarea tabloului, mai degrabă decât o bază de date relațională. Baza de date bidimensională este ușor de înțeles că există două dimensiuni și locația magazinului și fiecare dimensiune conține două poziții. De exemplu, cantitatea de informații despre ciocolată este adunată într-un rând și poate fi ușor totalizată.

Matricea formatează informațiile despre un număr de dimensiuni și poziții din fiecare dimensiune și, de asemenea, poate fi o metodă de analiză ușoară. Când stocăm datele într-un format matricial, putem face cu ușurință analiza, importul și exportarea datelor foarte rapid.

Arhiva de date tridimensionale

Mai jos este explicația detaliată a tabloului de date tridimensionale:

Când extindem baza de date relațională prin adăugarea celei de-a treia dimensiuni la setul de date este reprezentată ca un tabel relațional tridimensional. Din tabelul de mai sus, vom adăuga dimensiunea „Client”. Dimensiunea poate fi două posibilități „publice” și „private”. Prin adăugarea unei dimensiuni cu cele două dimensiuni se poate extinde numărul de rânduri din tabel. Acolo unde extindem lungimea tabelului, este dificil să gestionați datele, de aceea structura multidimensională joacă un rol vital.

Articol Locatia magazinului Client Cantitate
Hârtie, A4 Chennai Public 40
Ciocolată, Munch Delhi Privat 5
Hârtie, A3 Delhi Public 89
Ciocolată, 5Star Chennai Privat 100

Matricea de date în patru dimensiuni

Mai jos este explicația detaliată a tabloului de date în patru dimensiuni:

Tridimensionalul poate fi extins la patru dimensiuni, adăugând încă o dimensiune ca timp de deschidere. Matricea în patru dimensiuni este dificil de înțeles, deci o cifră similară adăugând fiecare ca timp de deschidere.

Avantajele și dezavantajele bazei de date multidimensionale

Avantajele bazelor de date multidimensionale

Unele dintre avantajele bazei de date multidimensionale sunt:

  • Întreținere ușoară: Este ușor de întreținut și de întreținut
  • Performanță crescută: performanța este mult mai bună decât cea a bazelor de date normale, cum ar fi baza de date relațională.
  • Prezentare mai bună a datelor: datele într-un aspect multiplu și conțin mulți factori diferiți. Prezentarea datelor este o distanță mare superioară bazelor de date convenționale.

Dezavantajele bazelor de date multidimensionale

Mai jos linia explică dezavantajele bazelor de date multidimensionale:

Unul dintre dezavantajele bazelor de date multidimensionale este că este destul de complex și ar fi nevoie de profesioniști să înțeleagă și să analizeze datele din baza de date.

Concluzie

Acum, în acest articol, am aflat ce este despre baza de date multidimensională, OLAP, Depozitarea datelor, avantajul și dezavantajul unei baze de date multidimensionale.

Articole recomandate

Acesta este un ghid al bazei de date multidimensionale. Aici vom discuta exemple, două, trei, patru dimensiuni array de date cu avantajele și dezavantajele sale. Puteți, de asemenea, să parcurgeți alte articole conexe pentru a afla mai multe-

  1. Matricea în Matlab
  2. Baze de date AWS
  3. Instrumente pentru știința datelor
  4. Abilități de știință a datelor
  5. Array multidimensional în PHP

Categorie:

Date mare