Úvod do datové krychle
Datová krychle, jak její název napovídá, je rozšířením 2-dimenzionální datové krychle nebo 2-dimenzionální matice (sloupec a řádky) Kdykoli existuje spousta komplexních dat, která mají být agregována, a je třeba abstraktovat relevantní nebo důležitá data. Objevuje se potřeba datové krychle.
Datová krychle je v podstatě používána k reprezentaci specifických informací, které mají být získány z obrovské sady komplexních dat. Například jste šli do nákupního centra, které má spoustu věcí umístěných v různých rozích nákupního centra a je velmi obtížné najít potřebnou položku v hodině nouze. Nyní, pokud jste si vědomi objednávky zboží umístěného v nákupním středisku, bude nákup této položky snadný a bezproblémový. To znamená, že datová krychle s dokonalými rozměry a vyššími hodnotovými rozsahy nebo můžeme říci také odkaz na trojrozměrná data.
Co je Data Cube?
Má mnoho vlastností:
- Může jít mnohem dále, aby zahrnovalo mnohem více dimenzí.
- Zlepšuje obchodní strategie analýzou všech dat.
- Pomáhá získat nejnovější scénář trhu stanovením trendů a analýzou výkonu.
- Hraje velmi klíčovou roli tím, že vytváří přechodné datové kostky, které slouží požadavkům a překlenují mezeru mezi datovým skladem a všemi nástroji pro podávání zpráv, zejména v nástroji pro podávání zpráv v datovém skladu.
- V dalších fázích bude zdrojový vstup, který je současně monitorován a spravován, cílem je vytvořit spojení a tok mezi jednotlivými zdroji do cíle s mezilehlými datovými kostkami interagujícími se servery.
Druhy datové krychle
Existují dva typy datových krychlí, které se používají převážně v podnikání nebo v podnicích:
1. Multidimenzionální datová krychle (MOLAP)
Jak již název napovídá, multidimenzionální datová krychle se používá hlavně v obchodním požadavku, kde jsou obrovské soubory dat. Produkty vyvíjené a sledované zahrnují strukturu MOLAP, která má vícerozměrný formát pole. Tato struktura pomáhá zlepšovat obrovský soubor dat pomocí rozprašovače a zvýšené úrovně MOLAP. Z toho můžeme vyvozovat skutečnost, že to nebude představovat žádná konkrétní data nebo hodnotu skupinových dat ze sady dat.
To nakonec zvýší požadavky na prostor nebo úložiště, které někdy nejsou potřeba hodinu. To způsobuje, že struktura je nežádoucí, brání hodnotám dat a množinám rozměrů reprezentujících data.
Jedním ze zajímavých cílů tohoto MOLAP je to, že má formát indexování pro reprezentaci každé dimenze datové krychle, která zlepšuje celkový vývoj a strukturu pro shromažďování relevantnějších informací.
Ale protože všechno má výhodu, má také nevýhodu, která je v tomto případě diskutována pro obrovské soubory dat a matici sparser, což je někdy nežádoucí. Abychom se vyhnuli a učinili strukturu žádoucí, použijeme kompresní techniky, které sníží překážení indexovací vlastnosti tak velmi potřebného obchodního modelu MOLAP.
2. Relační datová krychle (ROLAP)
Je to také další kategorie datových krychlí pro analýzu dat, která nábožensky následuje model relační databáze. Pokud porovnáme s vícedimenzionální datovou krychlí, pak má dvojnásobný počet relačních tabulek k určení rozměrů pomocí datových sad a požadavků. Každá z těchto tabulek obsahuje specifický pohled, který se nazývá kvádr.
Existuje mnoho dalších kategorií, které jsou zkoumány a sledovány, protože jsou velmi prosperující jako SOLAP, DOLAP, WOLAP atd.
Existuje také hybridní OLAP, což není nic jiného než kombinace obou ROLAP a MOLAP. Používá se také velmi významně, ale opět záleží na obchodních požadavcích. Hybridní OLAP není nejčastěji používanou datovou krychlí, ale mnoho organizací dává přednost díky své vynikající schopnosti a schopnosti zpracování dat. Další velmi příjemnou kvalitou je to, že obsahuje kontrolu vícerozměrné i relační databáze, která pomáhá při efektivní správě dat a dat uvnitř databází. To pomáhá optimalizovat spotřebu času optimalizací a správou buněk. Udeřit rozdíl a dostat se ve srovnání s oběma HOLAP může být preferenční kvůli jeho řídícím schopnostem.
Z hlediska konceptů dolování dat analýzy dat hraje datová krychle velmi klíčovou roli pro obě kategorie MOLAP a ROLAP.
Výhody
- Zvyšuje produktivitu podniku.
- Zlepšuje celkový výkon a efektivitu.
- Reprezentace obrovských a komplexních datových sad se zjednodušuje a zjednodušuje.
- Obrovské databáze a komplexní dotazy SQL jsou také spravovatelné.
- Indexování a řazení poskytuje nejlepší sadu dat pro analýzy a techniky dolování dat.
- Rychlejší a snadno přístupný, protože bude mít předem definované a předem vypočítané datové soubory nebo datové kostky.
- Agregace dat umožňuje rychlý přístup ke všem datům na každé mikroúrovni, což v konečném důsledku vede k snadné a efektivní údržbě a zkrácení doby vývoje.
- OLAP pomůže získat rychlou odezvu, rychlou křivku učení, univerzální prostředí, dosáhnout širokého spektra dosahu na všechny aplikace, potřebu zdrojů pro nasazení a kratší čekací dobu s kvalitním výsledkem.
Závěr
V dnešním scénáři se všichni obrovští obři obchodu snaží co nejlépe strategizovat a zefektivnit podnikání s určitými datovými modely a datovými kostkami. Výzkumníci se také snaží přijít s více diverzifikovanými a vylepšenými obchodními modely, aby se celá produkce a rozvoj obchodních organizací.
Doporučené články
Toto je průvodce Co je Data Cube? Zde diskutujeme, co je datová krychle a typy datových krychlí spolu s výhodami. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Abstraktní třída v Pythonu
- Abstraktní třída v Javě
- Konstruktor a ničitel v C ++
- Převažující v C ++