Introduksjon til flerdimensjonal database
Den flerdimensjonale databasen er ofte for OLAP (Online Analytic Processing) og Data Warehousing. Den er opprettet for flere relasjonsdatabaser. Det gjør det mulig for brukerne å få tilgang til dataene ved hjelp av spørringer og også analyser til forretningstrender. Den flerdimensjonale databasens bruk (Multidimensional Online Analytics Processing) MOLAP for å få tilgang til dataene. Det gjør det mulig for brukerne å generere dataene raskt og svare på mer komplekse forretningsforespørsler fra datakilden. Dataene lagres i et kubeformat, noe som betyr at dataene kan sees fra alle dimensjoner.
Relasjonsdatabase
Den lagrer data i et todimensjonalt tabellformat som rader og kolonner. Tabellene nedenfor viser eksempelet på relasjonsdatabasen. Dataene blir lagret som en post på rad og hver post delt inn i kolonner.
| Punkt | Butikkens plassering | Mengde |
| Papir, A4 | Chennai | 40 |
| Sjokolade, Munch | Delhi | 5 |
| Papir, A3 | Delhi | 89 |
| Sjokolade, 5Star | Chennai | 100 |
Eksempler på flerdimensjonal matrise
Nedenfor er eksemplene på den flerdimensjonale matrisen:
MDB - Multidimensional Database : Det er en type database som har datavarehuset og OLAP (online analytisk prosessering). MDB kan opprette inngangene fra relasjonsdatabasen og relasjonsdatabasen kan få tilgang til dataene fra databasen ved å bruke SQL (strukturert spørringsspråk). OLAP som har tilgang til dataene fra den flerdimensjonale databasen er kjent som MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). Multidimensional Database Management System (MDDBMS) er muligheten til å raskt behandle data, slik at vi raskt kan få svaret.
OLAP (Online Analytical Processing): Teknologien er bruken av mange BI (Business Intelligence) -operasjoner. Og det er en kraftig teknologi for dataoppdagelse, rapporter, analytiske beregninger og prediktiv analyseplanlegging.
OLAP for flerdimensjonal analyse
- OLAP bruker for virksomheter som kjører i flerdimensjonale aktiviteter og støtter forretningsinformasjon til å gjøre analyse fra de forskjellige datakildene. Det gjør at analytikeren kan gjøre analytiske fra mange forskjellige kilder samtidig. Mange OLAP-applikasjoner inkluderer forretningsbehandling, rapporter, analytisk, prognoser, spådommer og så videre. Målingen kan foregå i hver dimensjon. Når det er flerdimensjonale data fra flere datakilder, kan det analyseres ved å bruke de tre operasjonene Roll-up, Drill-Down, Slicing og Dicing.
- Ta et eksempel for en organisasjon som kjører som produksjonsvirksomhet, de må opprettholde produktsalget basert på produktkategori, kundeliste, tid og så videre. På en slik måte spiller tiden en stor rolle ved å måle måned-til-måned, år-til-år osv., Den opprettholdes i x-aksen og produktkategorien skilles i den samme x-aksen av forskjell på salgssatsen i y-aksen.
- Nå kan vi enkelt gjøre analysen for vår virksomhet for å gjøre forbedringer og spådommer for salget. Analytikeren må se på alle dimensjoner for å lage en mer effektiv analyse for å målrette faste kunder. Det er grunnen til at OLAP spiller en viktig rolle i flerdimensjonale operasjoner.
Datavarehus
- En datavarehus er også kjent som et datadelager. Den samler inn og administrerer data fra forskjellige kilder for rapportering og dataanalyse, med tanke på innsikt fra forretningsinformasjon. Det kan fungere som et sentralisert depot og integrere data fra en eller flere kilder. Datavarehus involverer rengjøring av data, integrering av data og datakonsolidering.
- Ta et eksempel på en avdelingsbutikk som har en stor mengde data om produktene. Når vi ser på det spesifikke produktet som er tilgjengelig eller hvor mange tellinger som er igjen, må vi utforme en spørring for å transformere data til informasjon som er tilgjengelig for brukere
To-dimensjonal datasamling
Nedenfor er detaljforklaringen av den todimensjonale datasamlingen:
Dataene i forrige eksempel vises her som 2 × 2-matrisen. I denne figuren nedenfor er butikkstedet representert i x-aksen og Vare i y-aksen
Hver akse i den flerdimensjonale matrisen kalles som dimensjon, dimensjonene er butikkens plassering og vare. Den inneholder to stillinger hver
- Butikksted = Chennai og Delhi
- Vare = Papir og sjokolade
Hver oppføring i dimensjonen kalles en posisjon. Områdene er plottet som mengden papir og sjokolade på hvert butikksted.
Flerdimensjonale data er lett å se representasjonen av matrisen i stedet for en relasjonsdatabase. Den todimensjonale databasen er lett å forstå at det er to dimensjonselementer og butikkplassering og hver dimensjon inneholder to posisjoner. For eksempel blir mengden informasjon for sjokolade famlet inn i en rad og kan enkelt sammenfattes.
Arrayen formaterer informasjonen om et antall dimensjoner og posisjoner i hver dimensjon, og det kan også være en enkel analysemetode. Når vi lagrer dataene i et matriseformat, kan vi enkelt gjøre analyse, importere og eksportere data veldig raskt.
Tredimensjonal datarray
Nedenfor er detaljforklaringen av den tredimensjonale datasamlingen:
Når vi utvider den relasjonelle databasen ved å legge til den tredje dimensjonen til datasettet blir representert som en tredimensjonal relasjonstabel. Fra tabellen ovenfor vil vi legge til dimensjonen “Kunde”. Dimensjonen kan være to muligheter “Offentlig” og “Privat”. Ved å legge til en dimensjon med to-dimensjonen kan du utvide antall rader i tabellen. Der vi utvider lengden på tabellen, er det vanskelig å håndtere dataene, og det er derfor den flerdimensjonale strukturen spiller en viktig rolle.
| Punkt | Butikkens plassering | Kunde | Mengde |
| Papir, A4 | Chennai | Offentlig | 40 |
| Sjokolade, Munch | Delhi | Privat | 5 |
| Papir, A3 | Delhi | Offentlig | 89 |
| Sjokolade, 5Star | Chennai | Privat | 100 |
Firedimensjonal datasamling
Nedenfor er detaljforklaringen av den firedimensjonale datasamlingen:
Den tredimensjonale kan utvides til firedimensjon ved å legge til en dimensjon til som åpningstid. Den firedimensjonale matrisen er vanskelig å forstå, så en lignende figur ved å legge til hver som åpningstid.
Fordeler og ulemper ved flerdimensjonal database
Fordeler med flerdimensjonale databaser
Noen av fordelene i flerdimensjonal database er:
- Enkelt vedlikehold: Det er enkelt å håndtere og vedlikeholde
- Økt ytelse: Ytelsen er mye bedre enn for vanlige databaser som relasjonsdatabasen.
- Bedre datapresentasjon: Dataene i en flerfasettert og inneholder mange forskjellige faktorer. Datapresentasjonen er stor avstand overlegen konvensjonelle databaser.
Ulemper ved flerdimensjonale databaser
Under linjen forklarer ulempene ved flerdimensjonale databaser:
En av ulempene ved flerdimensjonale databaser er at det er ganske komplekst, og det vil ta fagfolk å forstå og analysere dataene fra databasen.
Konklusjon
Nå i denne artikkelen har vi lært hva som handler om flerdimensjonal database, OLAP, datavarehus, fordel og ulempe ved en flerdimensjonal database.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til flerdimensjonal database. Her diskuterer vi eksempler, to, tre, firedimensjonale datasamlinger med fordeler og ulemper. Du kan også gå gjennom andre relaterte artikler for å lære mer-
- Matrise i Matlab
- AWS-databaser
- Data Science Tools
- Data Science ferdigheter
- Multidimensjonal matrise i PHP