Úvod do vícerozměrné databáze
Multidimenzionální databáze je běžně používána pro OLAP (online analytické zpracování) a skladování dat. Je vytvořen pro více relačních databází. Umožňuje uživatelům přístup k datům pomocí dotazů a také analýzou obchodních trendů. Multidimenzionální databáze používá k přístupu k datům (vícerozměrné zpracování online analýzy) MOLAP. Umožňuje uživatelům rychle generovat data a odpovídat na složitější obchodní dotazy ze zdroje dat. Data jsou uložena ve formátu krychle, což znamená, že data lze vidět z libovolné dimenze.
Relační databáze
Ukládá data ve formátu dvourozměrné tabulky jako řádky a sloupce. Níže uvedené tabulky ukazují příklad relační databáze. Data jsou uložena jako záznam v řadě a každý záznam je rozdělen do sloupců.
| Položka | Lokace obchodu | Množství |
| Papír, A4 | Chennai | 40 |
| Čokoláda, Munch | Dillí | 5 |
| Papír, A3 | Dillí | 89 |
| Čokoláda, 5Star | Chennai | 100 |
Příklady vícerozměrného pole
Níže jsou uvedeny příklady vícerozměrného pole:
MDB - Multidimensional Database : Jedná se o typ databáze, která má datový sklad a OLAP (online analytické zpracování). MDB může vytvářet vstupy z relační databáze a relační databáze může přistupovat k datům z databáze pomocí SQL (strukturovaný dotazovací jazyk). OLAP, který může přistupovat k datům z vícerozměrné databáze, se nazývá MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). Multidimensional Database Management System (MDDBMS) je schopnost rychle zpracovat data, takže můžeme rychle získat odpověď.
OLAP (online analytické zpracování): Technologie je využití mnoha operací BI (Business Intelligence). A je to výkonná technologie pro vyhledávání dat, zprávy, analytické výpočty a prediktivní plánování analýzy.
OLAP pro vícerozměrnou analýzu
- OLAP používá pro podnikání, které běží ve vícerozměrných činnostech a podporuje business inteligenci při provádění analýz z různých zdrojů dat. To umožňuje analytikovi provádět analytiku z mnoha různých zdrojů současně. Mnoho aplikací OLAP zahrnuje obchodní zpracování, zprávy, analytické, předpovědi, předpovědi atd. Měření se může provádět v každé dimenzi. Pokud existují vícerozměrná data z více zdrojů dat, lze je analyzovat pomocí tří operací Roll-up, Drill-Down, Slicing a Dicing.
- Vezměme si příklad pro organizaci, která běží jako operace výroby produktu, musí udržovat prodej produktu na základě kategorie produktu, seznamu zákazníků, času atd. Tímto způsobem hraje čas hlavní roli měřením meziměsíční, meziroční atd., Udržuje se v ose x a kategorie produktů je na stejné ose x oddělena rozdíl míry prodeje v ose y.
- Nyní můžeme snadno udělat analýzu pro naše podnikání a provést vylepšení a předpovědi pro náš prodej. Analytik se musí podívat na všechny dimenze, aby vytvořil účinnější analýzu zaměřenou na stálé zákazníky. To je důvod, proč OLAP hraje zásadní roli ve vícerozměrných operacích.
Skladování dat
- Datové skladování je také známé jako datový sklad podniku. Sbírá a spravuje data z různých zdrojů pro reporting a analýzu dat, s ohledem na poznatky business intelligence. Může fungovat jako centralizované úložiště a integrovat data z jednoho nebo více zdrojů. Skladování dat zahrnuje čištění dat, integraci dat a konsolidaci dat.
- Vezměte si příklad obchodního domu, který má velké množství údajů o produktech. Když se podíváme na konkrétní produkt, který je k dispozici nebo kolik zbývá počtů, musíme navrhnout dotaz pro transformaci dat na informace, které jsou dostupné pro uživatele
Dvourozměrné datové pole
Níže je podrobné vysvětlení dvojrozměrného datového pole:
Data v předchozím příkladu jsou zde zobrazena jako matice 2 × 2. Na tomto obrázku níže je umístění obchodu znázorněno v ose x a položka v ose y
Každá osa ve vícerozměrném poli se nazývá dimenze, kóty jsou umístění obchodu a položka. Každá obsahuje dvě pozice
- Umístění obchodu = Chennai a Delhi
- Položka = papír a čokoláda
Každá položka v dimenzi se nazývá pozice. Oblasti jsou vyneseny jako množství papíru a čokolády v každém umístění obchodu.
Multi-dimenzionální data jsou snadno vidět reprezentaci pole spíše než relační databáze. Dvourozměrná databáze je snadno srozumitelná, že existují dva dimenze položky a umístění obchodu a každá dimenze obsahuje dvě pozice. Například množství informací o čokoládě se nahromadí do jednoho řádku a lze je snadno sčítat.
Pole formátuje informace o počtu rozměrů a pozic v rámci každé dimenze a také to může být snadná metoda analýzy. Když ukládáme data ve formátu pole, můžeme snadno provést analýzu, import a export dat velmi rychle.
Tří dimenzionální datové pole
Níže je podrobné vysvětlení trojrozměrného datového pole:
Když rozšiřujeme relační databázi přidáním třetí dimenze do datové sady, je reprezentována jako trojrozměrná relační tabulka. Z výše uvedené tabulky polí přidáme dimenzi „Zákazník“. Rozměr může být dvě možnosti „veřejné“ a „soukromé“. Přidáním jedné kóty s dvojrozměrem lze rozšířit počet řádků v tabulce. Tam, kde prodlužujeme délku tabulky, je obtížné zacházet s daty, a proto hraje multidimenzionální struktura zásadní roli.
| Položka | Lokace obchodu | Zákazník | Množství |
| Papír, A4 | Chennai | Veřejnost | 40 |
| Čokoláda, Munch | Dillí | Soukromé | 5 |
| Papír, A3 | Dillí | Veřejnost | 89 |
| Čokoláda, 5Star | Chennai | Soukromé | 100 |
Čtyřdimenzionální datové pole
Níže je podrobné vysvětlení čtyřrozměrného datového pole:
Trojrozměrný může být rozšířen na čtyřrozměrný přidáním další dimenze jako otevírací doby. Čtyřdimenzionální pole je obtížné pochopit, takže podobná hodnota je přidáním každého jako otevírací doba.
Výhody a nevýhody vícerozměrné databáze
Výhody vícerozměrných databází
Některé z výhod vícerozměrné databáze jsou:
- Snadná údržba: Snadná manipulace a údržba
- Zvýšený výkon: Výkon je mnohem lepší než u běžných databází, jako je relační databáze.
- Lepší prezentace dat: Data ve více tvářích a obsahují mnoho různých faktorů. Prezentace dat je daleko větší než u konvenčních databází.
Nevýhody vícerozměrných databází
Níže uvedený řádek vysvětluje nevýhody vícerozměrných databází:
Jednou z nevýhod vícerozměrných databází je to, že je to docela složité a odborníkům by bylo třeba porozumět a analyzovat data z databáze.
Závěr
Nyní v tomto článku jsme se dozvěděli, co je o vícerozměrné databázi, OLAP, skladování dat, výhodě a nevýhodě vícerozměrné databáze.
Doporučené články
Toto je průvodce multidimenzionální databází. Zde diskutujeme příklady dvou, tří, čtyřrozměrných datových polí s jeho výhodami a nevýhodami. Další informace naleznete také v dalších souvisejících článcích.
- Matrix v Matlabu
- Databáze AWS
- Nástroje pro vědu o údajích
- Dovednosti v oblasti datových věd
- Vícerozměrné pole v PHP