Introduksjon til operasjoner i OLAP

OLAP står for Online Analytical Processing. Det hjelper med å analysere forskjellige utdrag og i å se forretningsdata fra forskjellige synsvinkler. Det kreves ofte å gruppere sammenlagte og bli med data. Strukturen kalles i utgangspunktet OLAP-kuben. OLAP-kuben er en datastruktur som er optimalisert for riktig dataanalyse. Det består hovedsakelig av numeriske fakta som kan kalles dimensjoner. Et datavarehus bør trekke ut data fra forskjellige datakilder og formater. Disse dataene blir deretter renset og transformert etter brukerens behov. Den lastes deretter til OLAP-serveren der videre analyse blir utført.

Operasjonstyper på OLAP

Det er fire typer OLAP-operasjoner som kan utføres. Disse områdene nedenfor:

  1. Rull opp
  2. Bore ned
  3. Skjære og kutte
  4. Dreie

La oss se på dette en etter en

1. Rull opp

Opprulling kan også betraktes som en samling av data. Dataene som er delt opp blir konsolidert og deretter brukt videre. Dette kan gjøres ved å følge metoder.

  • Redusere dimensjoner.
  • Ved å bruke konsepthierarki der et system med gruppering av ting gjøres basert på en bestemt rekkefølge eller nivå.

Eksempel

For et gitt datasett kan opprullingsdimensjonsteknikken brukes. Ved å benytte seg av begrepet hierarki blir dimensjonsreduksjon gjort. Dette gjøres ved å kombinere dataene over en hvilken som helst akse. Eksemplet ovenfor har medaljer fra fire byer. Av disse to byene er fra Asia, mens de to andre er fra Europa. Hvis det skal utføres opprullningsoperasjon her, kan det gjøres ved å kombinere de asiatiske selskapene og kombinere de europeiske selskapene sammen.

Produksjon:

Dette betyr mer detaljerte data til mindre detaljerte data.

2. Bor ned

Å bore ned er ikke annet enn å dele dataene videre i mindre deler. Denne dimensjonen kan også brukes på datakuben. Her utvides dimensjonen. Utvidelsen her er ikke annet enn å legge til nye dimensjoner til gjeldende data. Hvis det er eksisterende data, betyr det at de nåværende dimensjonene kan utvides. Denne utvidelsen kan skje langs hvilken som helst akse på datakuben.

Prosessen kan gjøres av

  • Å gå nedover det forventede hierarkiet mens fragmentering.
  • Å øke dimensjonen til nåværende datasett.

Tenk på følgende eksempel der det er fire land C1, C2, C3 og C4. Befolkningen i disse fire landene per kvartal er segregert av det landet. For å bore ned kan vi se at det er to land fra Asia (C1 og C2) og de to andre er fra Europa (C3 og C4). Hvis det skal utføres en nedgradering, kan det gjøres ved å utvide områder som land, byer, distrikter osv. Slik kan det fragmenteres og nås for å se området for hvert land, by, distrikt og til og med det minste av landsbyen.

3. Skive og terninger

For å utføre en skiveoperasjon, er det nødvendig å trekke ut data fra en enkelt kube. Dette ekstraktet brukes til å danne en ny kube. Hvis det er mer data enn en dimensjon, kan den også hentes ut. Dette kan gjøres fra den samme datakuben som kan resultere i forskjellige terninger fra den ene kuben. Fortsetter med samme eksempel på fire land C1, C2, C3 og C4 hvor C1 og C2 er fra Asia og C3 og C4 er fra Europa. Fortsetter med dette oppretter terningoperasjonen en underkube ved å velge to eller flere dimensjoner fra den nåværende kuben. Tenk på at det er av fire selskaper C1, C2, C3 og C4 hvor C1 og C2 er fra Asia og C3 og C4 er fra Europa. Ved å velge mellom to parametere fra forskjellige dimensjoner kan terningoperasjonen enkelt utføres. Disse kan være enten befolkning, område eller geografisk beliggenhet. Den eneste forskjellen her er at du velger to eller flere dimensjoner som vil resultere i opprettelsen av den underkuben.

4. Pivot

Rotering av datakubens orientering for å sjekke de andre visningene som data kan ha, er det som gjøres når det sies at Pivot-operasjon utføres. For å se data fra et annet perspektiv, roterer det dataene. Det vil gi erstatning presentasjonen av dataene. Når subcube er oppnådd etter skiveoperasjonen, gir Pivot-visningen den en ny visning. Tenk på at det er fire selskaper C1, C2, C3 og C4 hvor C1 og C2 er fra Asia og C3 og C4 er fra Europa. Ved å rotere en dimensjon av datakuben kan vi enkelt utføre pivotoperasjonen. Si at du kan endre området i landet fra X-aksen til Y-aksen og Befolkning per kvadratkilometer fra Y-aksen til X-aksen og dermed gi den et annet syn.

Disse fire operasjonene hjelper med å få raskere spørsmålytelse.

Konklusjon

Kjernen i ethvert OLAP-system er numeriske fakta som kalles tiltak. Disse tiltakene kan videre deles inn i dimensjoner. Tiltakene blir deretter plassert i kryss som danner vektorområdet. OLAP-kuben er et matrise-grensesnitt som vil hjelpe deg med å utføre projeksjonsoperasjoner som aggregering. Kubemetadataene skaper således et stjerneskema eller snøfnuggskjema som deretter blir brukt i relasjonsdatabasen.

Tiltakene blir deretter delt inn i fakta og dimensjoner som nye tabeller opprettes og forskjellige operasjoner som rensing og transformering av data finner sted. OLAP-klienter inkluderer programmer som Excel, webapplikasjoner, dashboards, etc. De optimaliserte dataene er dermed med på å bestemme forskjellige mønstre og trender i enhver virksomhet. OLAP hjelper deg med å nå dette målet og gjør analysen enklere.

Det vil hjelpe med å se på forretninger fra forskjellige synsvinkler. Ulike virksomheter benytter seg av OLAP-kuben. De analytiske operasjonene gjør det dermed lettere å analysere data og forutsi mønstre enkelt og nøyaktig.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til Operations in OLAP. Her diskuterer vi introduksjonen og de fire typer operasjoner på OLAP. Du kan også gå gjennom de andre foreslåtte artiklene våre for å lære mer–

  1. Hva er OLAP?
  2. DevOps Tools
  3. SAS Alternativer
  4. Hva er ETL-testing?

Kategori:

Stor Data