Sissejuhatus mitmemõõtmelisse andmebaasi

Mitmemõõtmeline andmebaas on tavaliselt OLAP (Online Analytic Processing) ja andmelaonduse jaoks. See on loodud mitme relatsioonilise andmebaasi jaoks. See võimaldab kasutajatel juurdepääsu andmetele, kasutades päringuid ja ka ärisuundumuste analüüsi. Mitmemõõtmeline andmebaas kasutab andmetele juurdepääsuks MOLAP-i (Multidimensional Online Analytics Processing). See võimaldab kasutajatel andmeid kiiresti genereerida ja andmeallikast vastata keerukamatele äripäringutele. Andmeid säilitatakse kuupvormingus, mis tähendab, et andmeid saab näha mis tahes mõõtmest.

Suhtete andmebaas

See salvestab andmed kahemõõtmelises tabelivormingus ridade ja veergudena. Allolevates tabelites on toodud relatsioonilise andmebaasi näide. Andmeid säilitatakse reas kirjetena ja iga kirje jagatakse veergudeks.

Üksus Kaupluse asukoht Kogus
Paber, A4 Chennai 40
Šokolaad, Munch Delhi 5
Paber, A3 Delhi 89
Šokolaad, 5Star Chennai 100

Mitmemõõtmelise massiivi näited

Allpool on toodud näited mitmemõõtmelisest massiivist:

MDB - mitmemõõtmeline andmebaas : see on teatud tüüpi andmebaas, millel on andmeladu ja OLAP (veebipõhine analüütiline töötlemine). MDB saab luua sisendeid relatsiooniandmebaasist ja relatsiooniandmebaas pääseb andmebaasi andmetele juurde SQL-i (struktureeritud päringikeel) abil. OLAP, mis pääseb juurde mitmemõõtmelise andmebaasi andmetele, on tuntud kui MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). Mitmemõõtmeline andmebaaside haldussüsteem (MDDBMS) on võime andmeid kiiresti töödelda, nii et saame vastuse kiiresti.

OLAP (Online Analytical Processing): tehnoloogia kasutab paljusid BI (äriteabe) toiminguid. Ja see on võimas tehnoloogia andmete avastamiseks, aruannete koostamiseks, analüütiliste arvutuste tegemiseks ja prognoositava analüüsi kavandamiseks.

OLAP mitmemõõtmeliseks analüüsiks

  • OLAP kasutab äritegevuseks, mis tegutseb mitmemõõtmelises tegevuses, ja see toetab äriteavet erinevatest andmeallikatest analüüside tegemiseks. See võimaldab analüütikul teha analüüsi korraga mitmest erinevast allikast. Paljud OLAP-i rakendused hõlmavad ettevõtte töötlemist, aruandeid, analüütilisi, prognoosimis-, ennustus- ja nii edasi. Mõõtmine võib toimuda igas mõõtmes. Kui mitmest andmeallikast on pärit mitmemõõtmelised andmed, saab seda analüüsida kolme toimingu abil: rullimine, puurimine, viilutamine ja tükeldamine.
  • Võtke eeskuju organisatsioonist, mis töötab tootmistegevusena. Nad peavad tootemüüki hoidma tootekategooria, klientide nimekirja, aja jms põhjal. Sel moel mängib aeg suurt rolli, mõõtes igakuiselt, aasta-aastalt jne, seda hoitakse x-teljel ja tootekategooria eraldatakse samas x-teljel erinevus y-telje müügimäära vahel.
  • Nüüd saame oma ettevõtte jaoks analüüsi hõlpsalt teha, et oma müüki paremaks muuta ja ennustada. Analüütik peab vaatama kõiki dimensioone, et luua tõhusam analüüs püsiklientide sihtrühmaks. Seetõttu mängib OLAP mitmemõõtmelistes operatsioonides üliolulist rolli.

Andmete ladustamine

  • Andmeladu nimetatakse ka ettevõtte andmelaoks. See kogub ja haldab erinevatest allikatest pärinevaid andmeid aruandluseks ja andmete analüüsimiseks, võttes arvesse äriteabe mõistmist. See võib toimida tsentraliseeritud hoidlana ja integreerida andmeid ühest või mitmest allikast. Andmete ladustamine hõlmab andmete puhastamist, andmete integreerimist ja andmete konsolideerimist.
  • Võtke näide kaubamajast, kus on toodete kohta palju andmeid. Kui vaatame, kas konkreetne toode on saadaval või kui palju arve on alles, peame kavandama päringu, et muuta andmed kasutajatele kättesaadavaks teabeks

Kahemõõtmeline andmemassiiv

Allpool on toodud kahemõõtmelise andmemassiivi üksikasjalik selgitus:

Eelmise näite andmed on siin näidatud 2x2 maatriksina. Alloleval joonisel on poe asukoht esitatud x-teljel ja element y-teljel

Igat telge mitmemõõtmelises massiivis nimetatakse dimensiooniks, mõõtmed on poe asukoht ja element. See sisaldab kahte positsiooni

  • Kaupluse asukoht = Chennai ja Delhi
  • Üksus = paber ja šokolaad

Iga mõõtme sisestust nimetatakse positsiooniks. Need alad on kantud paberi ja šokolaadikogustena igas kaupluse asukohas.

Mitmemõõtmelisi andmeid on kerge näha massiivi, mitte relatsiooniandmebaasi kujutamisel. Kahemõõtmelisest andmebaasist on lihtne aru saada, et eseme ja poe asukoht on kahemõõtmeline ning iga mõõde sisaldab kahte positsiooni. Näiteks grupeeritakse šokolaadi kohta käiva teabe hulk ühte ritta ja seda saab hõlpsasti kokku panna.

Massiiv vormindab teavet mitmete mõõtmete ja positsioonide kohta igas dimensioonis ning see võib olla ka lihtne analüüsimeetod. Kui salvestame andmeid massiivvormingus, saame hõlpsalt analüüsida, andmeid importida ja eksportida väga kiiresti.

Kolmemõõtmeline andmemassiiv

Allpool on toodud kolmemõõtmelise andmemassiivi üksikasjalik selgitus:

Kui laiendame relatsiooniandmebaasi, lisades andmekogumile kolmanda mõõtme, on see kolmemõõtmeline relatsioonitabel. Ülaltoodud massiivi tabelist lisame mõõtme “Klient”. Mõõtmeks võib olla kaks võimalust - avalik ja privaatne. Kui lisate ühe mõõtme kahemõõtmega, saate tabelis ridade arvu laiendada. Kui laiendame tabeli pikkust, on andmete töötlemine keeruline, seetõttu mängib mitmemõõtmeline struktuur üliolulist rolli.

Üksus Kaupluse asukoht Klient Kogus
Paber, A4 Chennai Avalik 40
Šokolaad, Munch Delhi Privaatne 5
Paber, A3 Delhi Avalik 89
Šokolaad, 5Star Chennai Privaatne 100

Neljamõõtmeline andmemassiiv

Allpool on toodud neljamõõtmelise andmemassiivi üksikasjalik selgitus:

Kolmemõõtmelisi saab laiendada neljamõõtmelisteks, lisades avamisajaks veel ühe mõõtme. Nelmemõõtmelist massiivi on raske mõista, nii et sarnane arv, lisades mõlemad avamisajaks.

Mitmemõõtmelise andmebaasi eelised ja puudused

Mitmemõõtmeliste andmebaaside eelised

Mõned mitmemõõtmelise andmebaasi eelised on:

  • Lihtne hooldus: seda on lihtne käsitseda ja hooldada
  • Suurem jõudlus: jõudlus on palju parem kui tavalistel andmebaasidel, näiteks relatsiooniandmebaasil.
  • Parem andmete esitus: andmed on mitmetahulised ja sisaldavad paljusid erinevaid tegureid. Andmete esitusviis on tavalistest andmebaasidest parem.

Mitmemõõtmeliste andmebaaside puudused

Allpool kirjeldage mitmemõõtmeliste andmebaaside puudusi:

Mitmemõõtmeliste andmebaaside üks puudusi on see, et see on üsna keeruline ja andmebaasist pärinevate andmete mõistmine ja analüüsimine nõuab spetsialistidelt.

Järeldus

Nüüd oleme selles artiklis teada saanud, mis räägib mitmemõõtmelisest andmebaasist, OLAP-ist, andmelaondusest, mitmemõõtmelise andmebaasi eelistest ja puudustest.

Soovitatavad artiklid

See on mitmemõõtmelise andmebaasi juhend. Siin käsitleme kahe, kolme, neljamõõtmelise andmemassiivi näiteid koos selle eeliste ja puudustega. Lisateavet leiate ka meie muudest seotud artiklitest -

  1. Maatriks Matlabis
  2. AWS andmebaasid
  3. Andmeteaduse tööriistad
  4. Andmeteaduslikud oskused
  5. Mitmemõõtmeline massiiv PHP-s

Kategooria:

Suured andmed