Uvod v večdimenzionalno bazo podatkov
Večdimenzionalna baza podatkov je običajno za OLAP (spletna analitična obdelava) in skladiščenje podatkov. Ustvarjen je za več relacijskih baz podatkov. Uporabnikom omogoča dostop do podatkov s poizvedbami in tudi analitiko do poslovnih trendov. Za dostop do podatkov večdimenzionalna baza podatkov (večdimenzionalna obdelava spletne analitike) uporablja MOLAP. Uporabnikom omogoča hitro pridobivanje podatkov in odgovarjanje na zahtevnejša poslovna vprašanja iz vira podatkov. Podatki so shranjeni v obliki kocke, kar pomeni, da jih je mogoče videti iz katere koli razsežnosti.
Relacijska baza podatkov
Podatke shranjuje v obliki dvodimenzionalne tabele kot vrstice in stolpce. Spodnje tabele prikazujejo primer relacijske baze podatkov. Podatki so shranjeni kot zapis v vrsti, vsak zapis pa razdeljen na stolpce.
| Postavka | Lokacija trgovine | Količina |
| Papir, A4 | Chennai | 40 |
| Čokolada, Munch | Delhi | 5 |
| Papir, A3 | Delhi | 89 |
| Čokolada, 5Star | Chennai | 100 |
Primeri večdimenzionalnega niza
Spodaj so primeri večdimenzionalnega niza:
MDB - Večdimenzionalna baza podatkov : Je vrsta baze podatkov, ki vsebuje podatkovno skladišče in OLAP (spletna analitična obdelava). MDB lahko ustvari vhode iz relacijske baze podatkov, relacijska baza podatkov pa lahko dostopa do podatkov iz baze podatkov s pomočjo SQL (strukturiran jezik poizvedb). OLAP, ki lahko dostopa do podatkov iz večdimenzionalne baze podatkov, je znan kot MOLAL (Multidimenzionalna spletna analitična obdelava). Večdimenzionalni sistem za upravljanje podatkovnih baz (MDDBMS) je zmožnost hitre obdelave podatkov, tako da lahko hitro dobimo odgovor.
OLAP (spletna analitična obdelava): tehnologija je uporaba številnih operacij BI (Business Intelligence). In je zmogljiva tehnologija za odkrivanje podatkov, poročil, analitičnih izračunov in načrtovanje napovedne analize.
OLAP za večdimenzionalno analizo
- OLAP uporablja za podjetja, ki se ukvarjajo z večdimenzionalnimi dejavnostmi, in podpira poslovno inteligenco, da dela analize iz različnih virov podatkov. Analitiku omogoča, da hkrati opravi analitiko iz več različnih virov. Številne aplikacije OLAP vključujejo poslovno obdelavo, poročila, analitične napovedi, napovedovanja in podobno. Merjenje lahko poteka v vsaki dimenziji. Kadar so večdimenzionalni podatki iz več virov, jih je mogoče analizirati s tremi operacijami Zbiranje, vrtanje, rezanje in rezanje.
- Vzemite primer za organizacijo, ki deluje kot proizvodna dejavnost, vzdrževati prodajo izdelka glede na kategorijo izdelkov, seznam strank, čas in tako naprej. Čas ima na ta način pomembno vlogo z merjenjem mesečnega, letnega in podobnega itd., Vzdržuje se v osi x, kategorija izdelkov pa je v isti osi ločena z razlika v stopnji prodaje v osi y.
- Zdaj lahko enostavno naredimo analizo za naše poslovanje, da izboljšamo in napovedujemo prodajo. Analitik mora preučiti vse razsežnosti, da ustvari učinkovitejšo analizo za ciljne redne stranke. To je razlog, da ima OLAP bistveno vlogo pri večdimenzionalnih operacijah.
Skladiščenje podatkov
- Shranjevanje podatkov je znano tudi kot skladišče podatkov o podjetju. Zbira in upravlja podatke iz različnih virov za poročanje in analizo podatkov ob upoštevanju vpogleda v poslovno inteligenco. Lahko deluje kot centralizirano skladišče in integrira podatke iz enega ali več virov. Skladiščenje podatkov vključuje čiščenje podatkov, integracijo podatkov in konsolidacijo podatkov.
- Vzemite primer oddelčne trgovine, ki vsebuje veliko količino podatkov o izdelkih. Ko pogledamo, ali je določen izdelek na voljo ali koliko šteje preostalih, moramo oblikovati poizvedbo za pretvorbo podatkov v informacije, ki so na voljo uporabnikom
Dvodimenzionalni niz podatkov
Spodaj je podrobna razlaga dvodimenzionalnega niza podatkov:
Podatki v prejšnjem primeru so tukaj prikazani kot matrica 2 × 2. Na spodnji sliki je lokacija trgovine predstavljena v osi x, točka pa v osi y
Vsaka os v večdimenzionalnem nizu se imenuje kot dimenzija, dimenzije so lokacija in element shranjevanja. Vsebuje dve poziciji
- Lokacija trgovine = Chennai in Delhi
- Predmet = Papir in čokolada
Vsak vnos v dimenziji se imenuje položaj. Območja so prikazana kot količina papirja in čokolade na vsaki lokaciji v trgovini.
V večdimenzionalnih podatkih je enostavno videti reprezentacijo matrike, ne pa relacijske baze podatkov. Dvodimenzionalne baze podatkov je enostavno razumeti, da obstajata dva elementa dimenzije in lokacija shrambe, vsaka dimenzija pa vsebuje dva položaja. Na primer, količina informacij o čokoladi je združena v eno vrsto in jih je mogoče zlahka sešteti.
Niz formatira informacije o številnih dimenzijah in položajih znotraj posamezne dimenzije, prav tako pa je to lahko preprosta metoda analize. Ko shranimo podatke v matrični obliki, lahko enostavno naredimo analizo, uvoz in izvoz podatkov zelo hitro.
Tridimenzionalni niz podatkov
Spodaj je podrobna razlaga tridimenzionalnega niza podatkov:
Ko relacijsko bazo razširimo z dodajanjem tretje dimenzije v nabor podatkov, je predstavljen kot tridimenzionalna relacijska tabela. Iz zgornje tabele matrike bomo dodali dimenzijo »Stranka«. Razsežnost je lahko dve možnosti: »javna« in »zasebna«. Z dodajanjem ene dimenzije z dvodimenzionalno lahko povečate število vrstic v tabeli. Kadar podaljšamo dolžino tabele, je težko obdelovati podatke, zato ima večdimenzionalna struktura življenjsko pomembno vlogo.
| Postavka | Lokacija trgovine | Stranka | Količina |
| Papir, A4 | Chennai | Javno | 40 |
| Čokolada, Munch | Delhi | Zasebno | 5 |
| Papir, A3 | Delhi | Javno | 89 |
| Čokolada, 5Star | Chennai | Zasebno | 100 |
Štiridimenzionalni niz podatkov
Spodaj je podrobna razlaga štiridimenzionalnega niza podatkov:
Tridimenzionalno lahko razširite na štiridimenzionalno, tako da dodate še eno dimenzijo kot čas odpiranja. Štiridimenzionalno matriko je težko razumeti, zato je podobna številka, če vsak dodate kot čas odpiranja.
Prednosti in slabosti večdimenzionalne baze podatkov
Prednosti večdimenzionalnih baz podatkov
Nekatere prednosti večdimenzionalne baze podatkov so:
- Enostavno vzdrževanje: enostavno in enostavno vzdrževanje
- Večja zmogljivost: Zmogljivost je veliko boljša od običajnih baz podatkov, kot je relacijska baza podatkov.
- Boljša predstavitev podatkov: Podatki so večplastni in vsebujejo veliko različnih dejavnikov. Predstavitev podatkov je na veliko razdaljo večja od običajnih baz podatkov.
Slabosti večdimenzionalnih baz podatkov
Spodnje vrstice pojasnjujejo pomanjkljivosti večdimenzionalnih baz podatkov:
Ena izmed pomanjkljivosti večdimenzionalnih baz podatkov je, da je precej zapletena in da bi strokovnjaki razumeli in analizirali podatke iz baze podatkov.
Zaključek
Zdaj smo v tem članku izvedeli, kaj se nanaša na večdimenzionalno bazo podatkov, OLAP, skladiščenje podatkov, prednost in slabost večdimenzionalne baze podatkov.
Priporočeni članki
To je vodnik po večdimenzionalni bazi podatkov. Tukaj obravnavamo primere, dvo-, tridimenzionalni niz podatkov s svojimi prednostmi in slabostmi. Obiščite lahko tudi druge naše sorodne članke, če želite izvedeti več -
- Matrica v Matlabu
- AWS baze podatkov
- Orodja za podatkovno znanost
- Podatkovne spretnosti
- Večdimenzionalni niz v PHP-ju