Uvod v podatkovno kocko
Kocka podatkov, kot že ime pove, je razširitev dvodimenzionalne podatkovne kocke ali dvodimenzionalne matrice (stolpec in vrstice) Kadar koli je veliko zapletenih podatkov, ki jih je treba zbirati in je treba abstrahirati ustrezne ali pomembne podatke. Tu pride v poštev potreba po kocki podatkov.
Kocka podatkov se v osnovi uporablja za predstavljanje specifičnih informacij, ki jih je mogoče pridobiti iz ogromnega nabora zapletenih podatkov. Odpravili ste se na primer v nakupovalni center, v katerem je veliko predmetov, ki so postavljeni v različnih kotičkih nakupovalnega središča in je zelo težko najti predmet potrebe ob uri potrebe. Zdaj, če ste seznanjeni z naročilom artiklov v nakupovalnem središču, bo nakup tega izdelka postal preprost in brez težav. To pomeni, da je kocka podatkov s popolnimi dimenzijami in večjimi razponi vrednosti ali pa lahko rečemo tudi sklic na tridimenzionalne podatke.
Kaj je podatkovna kocka?
Ima številne značilnosti:
- To lahko preseže veliko več dimenzij.
- Izboljša poslovne strategije z analizo vseh podatkov.
- Pomaga pridobiti najnovejši tržni scenarij z vzpostavljanjem trendov in analizo uspešnosti.
- Ima zelo pomembno vlogo, saj ustvarja vmesne kocke podatkov za izpolnjevanje zahtev in za premostitev vrzeli med podatkovnim skladiščem in vsem orodjem za poročanje, zlasti v orodju za poročanje podatkovnih skladišč.
- V drugih fazah bo vhod vira, ki ga hkrati spremljamo in upravljamo, cilj je vzpostaviti povezavo in končni tok med izvorom do cilja z vmesnimi kockami podatkov, ki medsebojno delujejo s strežniki.
Vrste kock podatkov
Obstajata dve vrsti kock podatkov, ki se večinoma uporabljajo v podjetjih ali podjetjih:
1. Večdimenzionalna podatkovna kocka (MOLAP)
Kot že ime pove, se večdimenzionalna kocka podatkov uporablja večinoma v poslovnih zahtevah, kjer je ogromno nizov podatkov. Razviti in slediti izdelki vključujejo strukturo MOLAP, ki ima večdimenzionalno obliko matrike. Ta struktura pomaga izboljšati ogromen nabor podatkov z redkejšim in povečano stopnjo MOLAP. Iz tega lahko ugotovimo, da to ne bo predstavljalo nobenih posebnih podatkov ali zbranih vrednosti podatkov iz podatkovnega niza.
To bo na koncu povečalo prostor ali potrebe po skladiščenju, ki včasih niso potrebe ure. Tako postane struktura nezaželena, ki ovira podatkovne vrednosti in nize dimenzij, ki predstavljajo podatke.
Eden od zanimivih ciljev tega MOLAP-a je, da ima obliko indeksiranja, ki predstavlja vsako dimenzijo kocke podatkov, kar izboljšuje celoten razvoj in strukturo za zbiranje ustreznejših informacij.
Ker pa ima vse prednost, ima tudi pomanjkljivost, ki je v tem primeru obravnavana zaradi ogromnih podatkovnih nizov in boljše matrice, ki je včasih nezaželena. Da bi se izognili in naredili strukturo zaželeno, bomo uporabili tehnike stiskanja, ki bodo zmanjšale oviranje lastnosti indeksiranja tako zelo potrebnega poslovnega modela MOLAP.
2. Relacijska podatkovna kocka (ROLAP)
To je tudi druga kategorija podatkovne kocke za analizo podatkov, ki religiozno sledi modelu relacijske baze podatkov. Če primerjamo z večdimenzionalno podatkovno kocko, ima ta dvakrat večje število relacijskih tabel za določitev dimenzij s podatkovnimi naboji in zahtevami. Vsaka od teh tabel vsebuje poseben pogled, ki se imenuje kot kuboid.
Obstaja veliko več kategorij, ki se raziskujejo in spremljajo, saj zelo cvetijo, kot so SOLAP, DOLAP, WOLAP itd.
Obstaja tudi hibridni OLAP, ki ni nič drugega kot kombinacija obeh ROLAP in MOLAP. Uporablja se tudi zelo pomembno, vendar je spet odvisno od poslovnih zahtev. Hibridni OLAP ni najpogosteje uporabljena kocka podatkov, toda veliko organizacij raje zaradi svoje vrhunske zmogljivosti in zmožnosti obdelave podatkov. Še ena zelo dobra kakovost je, da vsebuje preverjanje večdimenzionalne in relacijske baze podatkov, kar pomaga pri upravljanju podatkov in podatkov v podatkovnih bazah zelo učinkovito. To pomaga pri optimizirani porabi časa z optimizacijo in upravljanjem celic. Izboljšati razliko in jo dobiti v primerjavi z obema HOLAP-om je lahko prednostno zaradi svojih sposobnosti upravljanja.
V smislu konceptov rudarjenja podatkov ima kocka podatkov zelo pomembno vlogo za obe kategoriji MOLAP in ROLAP.
Prednosti
- Poveča produktivnost podjetja.
- Izboljša splošno uspešnost in učinkovitost.
- Predstavitev ogromnih in zapletenih nizov podatkov je poenostavljena in racionalizirana.
- Ogromne baze podatkov in zapletene poizvedbe SQL so prav tako obvladljive.
- Indeksiranje in naročanje zagotavlja najboljši nabor podatkov za analize in tehnike rudarjenja podatkov.
- Hitrejša in lahko dostopna, saj ima vnaprej določene in vnaprej izračunane nabore podatkov ali kocke podatkov.
- Zbiranje podatkov omogoča zelo hiter dostop do vseh podatkov na vsaki mikro ravni, kar na koncu vodi do preprostega in učinkovitega vzdrževanja in skrajšanega časa za razvoj.
- OLAP bo pomagal pri hitrem odzivnem času, hitri krivulji učenja, vsestranskem okolju, doseganju širokega obsega dosega vseh aplikacij, potrebnih virov za uvajanje in manj časa čakanja s kakovostnim rezultatom.
Zaključek
V današnjem scenariju se vsi veliki poslovni velikani trudijo, da bi svojo raven najbolje strategizirali in poenostavili poslovanje z določenimi modeli podatkov in kockami podatkov. Raziskovalci se tudi trudijo, da bi ustvarili bolj raznolike in izboljšane poslovne modele, s katerimi bi ustvarili celotno proizvodnjo in razvoj poslovnih organizacij.
Priporočeni članki
To je vodnik za Kaj je podatkovna kocka? Tukaj razpravljamo o tem, kaj je kocka podatkov in vrste kock podatkov ter prednosti. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Izvleček razreda Python
- Izvleček razreda Java
- Konstruktor in destruktor v C ++
- Prevlado v C ++