Introduktion til multidimensionel database
Den flerdimensionelle database er ofte beregnet til OLAP (Online Analytic Processing) og Data Warehousing. Det er oprettet til flere relationelle databaser. Det giver brugerne adgang til dataene ved hjælp af forespørgsler og også analyse af forretningstendenser. Den multidimensionelle databasebrug (Multidimensional Online Analytics Processing) MOLAP til at få adgang til dataene. Det giver brugerne mulighed for hurtigt at generere dataene og besvare mere komplekse forretningsforespørgsler fra datakilden. Dataene gemmes i et terningformat, hvilket betyder, at dataene kan ses fra enhver dimension.
Relationsdatabase
Det gemmer data i et to-dimensionelt tabelformat som rækker og kolonner. Nedenstående tabeller viser eksemplet på den relationelle database. Dataene gemmes som en post i en række, og hver post opdeles i kolonner.
| Vare | Gem placering | Antal |
| Papir, A4 | Chennai | 40 |
| Chokolade, Munch | Delhi | 5 |
| Papir, A3 | Delhi | 89 |
| Chokolade, 5Star | Chennai | 100 |
Eksempler på multidimensionel matrix
Nedenfor er eksemplerne på den flerdimensionelle matrix:
MDB - Multidimensionel database : Det er en type database, der har datalageret og OLAP (online analytisk behandling). MDB kan oprette input fra relationsdatabasen, og relationsdatabase kan få adgang til dataene fra databasen ved hjælp af SQL (struktureret forespørgselssprog). OLAP, der kan få adgang til dataene fra den multidimensionelle database, kaldes MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). Multidimensional Database Management System (MDDBMS) er muligheden for hurtigt at behandle data, så vi hurtigt kan få svaret.
OLAP (Online Analytical Processing): Teknologien er brugen af mange BI (Business Intelligence) operationer. Og det er en kraftfuld teknologi til dataopdagelse, rapporter, analytiske beregninger og planlægning af forudsigelig analyse.
OLAP til multidimensional analyse
- OLAP bruger til forretning, der kører i multidimensionelle aktiviteter, og det understøtter forretningsinformation til at udføre analyse fra de forskellige datakilder. Det gør det muligt for analytikeren at gøre analytisk fra mange forskellige kilder på samme tid. Mange OLAP-applikationer inkluderer forretningsbehandling, rapporter, analyse, prognoser, forudsigelser og så videre. Målingen kan finde sted i hver dimension. Når der er multidimensional data fra de flere datakilder, kan det analyseres ved hjælp af de tre operationer Roll-up, Drill-Down, Slicing og Dicing.
- Tag et eksempel for en organisation, der kører som produktfremstillingsoperationer, de skal opretholde produktsalget baseret på produktkategori, kundeliste, tid og så videre. På en sådan måde spiller tiden en vigtig rolle ved at måle måned-til-måned, år-til-år osv., Den opretholdes i x-aksen, og produktkategorien adskilles i den samme x-akse af forskel salget i y-aksen.
- Nu kan vi nemt foretage analysen for vores forretning for at foretage forbedringer og forudsigelser for vores salg. Analytikeren skal se på alle dimensioner for at skabe en mere effektiv analyse til at målrette regelmæssige kunder. Det er grunden til, at OLAP spiller en vigtig rolle i multidimensionelle operationer.
Datavarehousing
- En datavarehus er også kendt som et enterprise data warehouse. Det indsamler og administrerer data fra forskellige kilder til rapportering og dataanalyse under overvejelser om forretningsundersøgelser. Det kan fungere som et centraliseret lager og integrere data fra en eller flere kilder. Datalagring involverer rengøring af data, integration af data og konsolidering af data.
- Tag et eksempel på en stormagasin, der har en stor mængde data om produkterne. Når vi ser på det specifikke produkt, der er tilgængeligt, eller hvor mange tæller der er tilbage, er vi nødt til at designe en forespørgsel for at omdanne data til information, der er tilgængelig for brugere
To-dimensionel datarray
Nedenfor er den detaljerede forklaring af den to-dimensionelle datarray:
Dataene i det forrige eksempel vises her som 2 × 2-matrix. I denne nedenstående figur er butikplaceringen repræsenteret i x-akse og Element i y-aksen
Hver akse i det multidimensionelle array kaldes som dimension, dimensionerne er butikens placering og vare. Den indeholder to positioner hver
- Butik placering = Chennai og Delhi
- Vare = Papir og chokolade
Hver post inden for dimensionen kaldes en position. Områderne er afbildet som mængden af papir og chokolade i hvert butik.
Multidimensionelle data er let at se repræsentationen af matrixen snarere end en relationel database. Den todimensionelle database er let at forstå, at der er to dimensioner og butiksplacering, og hver dimension indeholder to positioner. For eksempel bliver mængden af information til chokolade fanget i en række og kan let sammenlægges.
Arrayet formaterer oplysningerne om et antal dimensioner og positioner inden for hver dimension, og det kan også være en nem analysemetode. Når vi lagrer dataene i et matrixformat, kan vi nemt foretage analyse, import og eksport af data meget hurtigt.
Tredimensionel datarray
Nedenfor er den detaljerede forklaring af den tredimensionelle datarray:
Når vi udvider den relationelle database ved at tilføje den tredje dimension til datasættet, repræsenteres det som en tredimensionel relationstabel. Fra ovenstående array-tabel tilføjer vi dimensionen "kunde". Dimensionen kan være to muligheder "Offentlig" og "Privat". Ved at tilføje en dimension med to-dimensionen kan udvides antallet af rækker i tabellen. Hvor vi udvider tabellens længde, er det vanskeligt at håndtere dataene, så det er derfor, den multidimensionale struktur spiller en vigtig rolle.
| Vare | Gem placering | Kunde | Antal |
| Papir, A4 | Chennai | Offentlig | 40 |
| Chokolade, Munch | Delhi | Privat | 5 |
| Papir, A3 | Delhi | Offentlig | 89 |
| Chokolade, 5Star | Chennai | Privat | 100 |
Firedimensionel datarray
Nedenfor er den detaljerede forklaring af den firedimensionelle datarray:
Den tredimensionelle kan udvides til firedimension ved at tilføje endnu en dimension som åbningstid. Den firedimensionelle matrix er vanskelig at forstå, så en lignende figur ved at tilføje hver som åbningstid.
Fordele og ulemper ved multidimensionel database
Fordele ved multidimensionelle databaser
Nogle af fordelene i multidimensionel database er:
- Nem vedligeholdelse: Det er let at håndtere og vedligeholde
- Øget ydelse: Ydeevnen er meget bedre end for normale databaser, såsom den relationelle database.
- Bedre datapræsentation: Dataene er flerfasetterede og indeholder mange forskellige faktorer. Datapræsentationen er stor afstand bedre end konventionelle databaser.
Ulemper ved multidimensionelle databaser
Nedenstående linje forklarer ulemperne ved multidimensionelle databaser:
En af ulemperne i multidimensionelle databaser er den ganske komplicerede, og det vil kræve fagfolk at forstå og analysere dataene fra databasen.
Konklusion
Nu i denne artikel har vi lært, hvad der handler om multidimensionel database, OLAP, datalagring, fordel og ulempe ved en multidimensionel database.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til multidimensionel database. Her diskuterer vi eksempler, to, tre, firedimensionelle datarray med dens fordele og ulemper. Du kan også gennemgå vores andre relaterede artikler for at lære mere-
- Matrix i Matlab
- AWS-databaser
- Data Science værktøjer
- Data Science Færdigheder
- Multidimensionel matrix i PHP