Introduktion til operationer i OLAP

OLAP står for online analytisk behandling. Det hjælper med at analysere forskellige uddrag og i at se forretningsdata fra forskellige synsvinkler. Det kræves ofte at gruppere samlede og sammenfatte data. Strukturen kaldes dybest set OLAP-terningen. OLAP-terningen er en datastruktur, der er optimeret til korrekt dataanalyse. Det består hovedsageligt af numeriske fakta, der kan kaldes dimensioner. Et datavarehus skal udtrække data fra forskellige datakilder og formater. Disse data bliver derefter renset og transformeret efter brugernes behov. Det indlæses derefter til OLAP-serveren, hvor yderligere analyse udføres.

Typer af operationer på OLAP

Der er fire typer OLAP-operationer, der kan udføres. Disse områder nedenfor:

  1. Rul op
  2. Bore ned
  3. Skær og terninger
  4. Omdrejningspunkt

Lad os se på dette en efter en

1. Rul op

Oprulning kan også betragtes som en samling af data. De opdelte data konsolideres og bruges derefter yderligere. Dette kan gøres ved at følge følgende metoder.

  • Reducer dimensioner.
  • Ved at bruge koncepthierarki, hvor et system med gruppering af ting udføres baseret på en bestemt orden eller niveau.

Eksempel

For et givet datasæt kan roll-up-dimensionsteknikken anvendes. Ved at gøre brug af begrebet hierarki dimension reduktion gøres. Dette gøres ved at kombinere dataene på tværs af enhver akse. Ovenstående eksempel har medaljer fra fire byer. Ud af disse 2 byer er fra Asien, mens de andre to er fra Europa. Hvis der skal udføres roll-up-operation her, kan det ske ved at kombinere de asiatiske virksomheder sammen og kombinere de europæiske virksomheder sammen.

Produktion:

Dette betyder mere detaljerede data til mindre detaljerede data.

2. Bor ned

Udboring er intet andet end at dele dataene videre i mindre dele. Denne dimension kan også anvendes på datakuben. Her udvides dimensionen. Udvidelsen her er intet andet end at tilføje nye dimensioner til aktuelle data. Hvis der findes eksisterende data, betyder det, at de aktuelle dimensioner kan udvides. Denne udvidelse kan finde sted langs en hvilken som helst akse på datakuben.

Processen kan udføres af

  • At gå ned i det forventede hierarki, mens fragmentering.
  • Forøgelse af dimensionen af ​​de nuværende datasæt.

Overvej følgende eksempel, hvor der er fire lande C1, C2, C3 og C4. Befolkningen i disse fire lande pr. Kvartal er adskilt af det pågældende lands område. For at kunne bore ned kan vi se, at der er to lande fra Asien (C1 og C2), og de andre to er fra Europa (C3 og C4). Hvis der skal udføres udboring, kan det gøres ved at udvide områder som lande, byer, distrikter osv. På denne måde kan det fragmenteres og nås for at se området for hvert land, by, distrikt og endda det mindste af byen.

3. Skive og terninger

For at udføre en skiveoperation er det nødvendigt at udtrække data fra en enkelt terning. Dette ekstrakt bruges til at danne en ny terning. Hvis der er flere data end en dimension, kan de også udvindes. Dette kan gøres fra den samme datakube, hvilket kan resultere i forskellige terninger fra den ene store terning. Fortsætter med det samme eksempel på fire lande C1, C2, C3 og C4, hvor C1 og C2 er fra Asien og C3 og C4 er fra Europa. Fortsæt med dette skaber terningefunktionen en underkube ved at vælge to eller flere dimensioner fra den nuværende terning. Overvej, at der er af fire virksomheder C1, C2, C3 og C4, hvor C1 og C2 kommer fra Asien, og C3 og C4 er fra Europa. Ved at vælge to forskellige parametre fra de forskellige dimensioner kan terningoperationen let udføres. Disse kan enten være befolkning, område eller geografisk placering. Den eneste forskel her er, at du vælger to eller flere dimensioner, som vil resultere i oprettelsen af ​​den underkube.

4. Drej

Rotation af datakubens orientering for at kontrollere de andre visninger, som data kan have, er, hvad der gøres, når det siges, at Pivot-operation udføres. For at se data fra et andet perspektiv roterer det dataene. Det giver den substitutionspræsentation af dataene. Når subcube er opnået efter skiveoperationen, giver Pivot-visningen det en ny visning. Overvej, at der er fire virksomheder C1, C2, C3 og C4, hvor C1 og C2 er fra Asien, og C3 og C4 er fra Europa. Ved at dreje en dimension af datakuben kan vi let udføre pivot-operationen. Sig, du kan ændre landets område fra X-akse til Y-akse og Befolkning pr. Kvadratkilometer fra Y-akse til X-akse og således give den en anden visning.

Disse fire operationer hjælper med hurtigere forespørgselsydelse.

Konklusion

Kernen i ethvert OLAP-system er numeriske kendsgerninger, der kaldes målinger. Disse mål kan yderligere opdeles i dimensioner. Tiltagene placeres derefter i kryds, der danner vektorområdet. OLAP-terningen er en matrixgrænseflade, der hjælper med at udføre projektionsoperationer som aggregering. Kubemetadata opretter således et stjerneskema eller snefnugsskema, som derefter bruges i den relationelle database.

Tiltagene opdeles derefter i fakta og dimensioner, hvorpå nye tabeller oprettes, og forskellige operationer som rensning og transformering af data finder sted. OLAP-klienter inkluderer programmer som Excel, webapplikationer, dashboards osv. De optimerede data er således med til at bestemme forskellige mønstre og tendenser i enhver virksomhed. OLAP hjælper med at nå dette mål og gør analysen lettere.

Det vil hjælpe med at se forretning fra forskellige synsvinkler. Forskellige virksomheder bruger OLAP-terning. De analytiske operationer gør det således lettere at analysere data og forudsige mønstre ubesværet og nøjagtigt.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til driften i OLAP. Her diskuterer vi introduktionen og de fire typer operationer om OLAP. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere–

  1. Hvad er OLAP?
  2. DevOps-værktøjer
  3. SAS Alternativer
  4. Hvad er ETL-test?

Kategori:

Big Data