Johdanto moniulotteiseen tietokantaan
Moniulotteinen tietokanta on yleisesti tarkoitettu OLAP (Online Analytic Processing) ja Data Warehousing -sovelluksiin. Se on luotu useille relaatiotietokannoille. Sen avulla käyttäjät voivat käyttää tietoja kyselyillä ja myös liiketoiminnan kehityssuuntien analysoinnilla. Moniulotteinen tietokanta käyttää (Moniulotteinen Online Analytics -käsittely) MOLAPia tietojen käyttämiseen. Sen avulla käyttäjät voivat tuottaa tietoja nopeasti ja vastata tietolähteestä monimutkaisempiin liiketoiminnan kyselyihin. Tiedot tallennetaan kuutioformaatissa, mikä tarkoittaa, että data voidaan nähdä mistä tahansa ulottuvuudesta.
Relaatiotietokanta
Se tallentaa tiedot kaksiulotteisessa taulukomuodossa riveinä ja sarakkeina. Alla olevissa taulukoissa on esimerkki relaatiotietokannasta. Tiedot tallennetaan tietueena peräkkäin ja kukin tietue jaetaan sarakkeisiin.
| erä | Kaupan sijainti | Määrä |
| Paperi, A4 | Chennai | 40 |
| Suklaa, Munch | Delhi | 5 |
| Paperi, A3 | Delhi | 89 |
| Suklaa, 5Star | Chennai | 100 |
Esimerkkejä moniulotteisesta taulukosta
Alla on esimerkkejä moniulotteisesta taulukosta:
MDB - Moniulotteinen tietokanta : Se on tietyn tyyppinen tietokanta, jossa on tietovarasto ja OLAP (online-analyyttinen käsittely). MDB voi luoda tuloja relaatiotietokannasta ja relaatiotietokanta voi käyttää tietokannan tietoja SQL: n (strukturoitu kyselykieli) avulla. OLAP, joka voi käyttää tietoja moniulotteisesta tietokannasta, tunnetaan nimellä MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). Moniulotteinen tietokannan hallintajärjestelmä (MDDBMS) on kyky prosessoida nopeasti tietoja, joten saamme vastauksen nopeasti.
OLAP (Online Analytical Processing): Teknologia on monien BI (Business Intelligence) -toimintojen käyttö. Ja se on tehokas tekniikka tietojen etsimiseen, raportteihin, analyyttisiin laskelmiin ja ennustavaan analyysisuunnitteluun.
OLAP moniulotteiseen analyysiin
- OLAP käyttää yrityksiä, jotka toimivat moniulotteisessa toiminnassa, ja se tukee yritystietoa analysoidakseen eri tietolähteitä. Sen avulla analyytikko voi tehdä analyyttisiä useista lähteistä samanaikaisesti. Monet OLAP-sovellukset sisältävät liiketoiminnan prosessoinnin, raportit, analyyttisen, ennustamisen, ennusteet ja niin edelleen. Mittaus voi tapahtua jokaisessa ulottuvuudessa. Kun useista tietolähteistä on moniulotteista tietoa, se voidaan analysoida käyttämällä kolmea toimintoa: rullaaminen, poraaminen, viipalointi ja paloittelu.
- Ota esimerkki organisaatiosta, joka toimii tuotteenvalmistustoimintana, ja heidän on ylläpidettävä tuotemyyntiä tuoteluokan, asiakasluettelon, ajan ja niin edelleen perusteella. Tällä tavalla aika on tärkeässä roolissa mittaamalla kuukausi kuukauteen, edelliseen vuoteen jne., Se pidetään x-akselilla ja tuoteryhmä erotetaan samassa x-akselissa ero myyntikorolla y-akselilla.
- Nyt voimme helposti tehdä analyysin liiketoimintaamme varten tehdäksemme parannuksia ja ennusteita myynnillemme. Analyytikon on tarkasteltava kaikkia ulottuvuuksia, jotta voidaan luoda tehokkaampi analyysi kohdeasiakkaille. Tästä syystä OLAP: lla on tärkeä rooli moniulotteisessa toiminnassa.
Tietovarastointi
- Tietovarasto kutsutaan myös yritystietovarastoksi. Se kerää ja hallitsee eri lähteistä tulevaa tietoa raportointia ja tietojen analysointia varten, ottaen huomioon yritystietojen havainnot. Se voi toimia keskitetynä arkistona ja integroida tietoja yhdestä tai useammasta lähteestä. Tietovarastointi sisältää tietojen puhdistamisen, tietojen integroinnin ja tietojen yhdistämisen.
- Ota esimerkki tavaratalosta, jolla on paljon tietoa tuotteista. Kun tarkastelemme tiettyä tuotetta saatavana tai kuinka monta lukumäärää jäljellä on, meidän on suunniteltava kysely tietojen muuttamiseksi käyttäjien käytettävissä oleviksi tiedoiksi
Kaksiulotteinen tietojärjestelmä
Alla on yksityiskohtainen selitys kaksiulotteisesta tietojärjestelmästä:
Edellisen esimerkin tiedot esitetään tässä 2x2-matriisina. Tässä alla olevassa kuvassa myymälän sijainti on esitetty x-akselilla ja esine y-akselilla
Jokaista moniulotteisen taulukon akselia kutsutaan dimensioksi, mitat ovat myymälän sijainti ja esine. Se sisältää kaksi paikkaa molemmissa
- Kaupan sijainti = Chennai ja Delhi
- Kohde = paperi ja suklaa
Jokaista ulottuvuuden sisällä olevaa merkintää kutsutaan sijaintiksi. Alueet on merkitty paperimääränä ja suklaana kussakin myymäläpaikassa.
Moniulotteinen data on helppo nähdä taulukon esitys kuin relaatiotietokanta. Kaksiulotteinen tietokanta on helppo ymmärtää, että esine- ja myymäläpaikoilla on kaksi ulottuvuutta ja kukin ulottuvuus sisältää kaksi sijaintia. Esimerkiksi suklaan tietomäärä on ryhmitelty yhdeksi riviksi ja se voidaan helposti koota.
Taulukko muodostaa informaation useista ulottuvuuksista ja sijainneista kussakin ulottuvuudessa, ja se voi myös olla helppo analysointimenetelmä. Kun tallennamme tietoja matriisimuodossa, voimme helposti tehdä analyysit, tuoda ja viedä tietoja erittäin nopeasti.
Kolmiulotteinen tietojärjestelmä
Alla on yksityiskohtainen selitys kolmiulotteisesta tietojärjestelmästä:
Kun laajennamme relaatiotietokantaa lisäämällä kolmas ulottuvuus tietojoukkoon, se esitetään kolmiulotteisena relaatiotaulukkona. Lisäämme yllä olevasta taulukkotaulukosta ulottuvuuden ”Asiakas”. Ulottuvuus voi olla kaksi mahdollisuutta “julkinen” ja “yksityinen”. Lisäämällä yksi ulottuvuus kaksiulotteiseen voit laajentaa rivien määrää taulukossa. Missä pidennämme taulukon pituutta, on vaikeaa käsitellä tietoja, joten siksi moniulotteisella rakenteella on tärkeä rooli.
| erä | Kaupan sijainti | asiakas | Määrä |
| Paperi, A4 | Chennai | Julkinen | 40 |
| Suklaa, Munch | Delhi | yksityinen | 5 |
| Paperi, A3 | Delhi | Julkinen | 89 |
| Suklaa, 5Star | Chennai | yksityinen | 100 |
Nelidimensionaalinen tietojärjestelmä
Alla on yksityiskohtainen selitys nelidimensioisesta tietojärjestelmästä:
Kolmiulotteinen voidaan laajentaa nelidimensioon lisäämällä vielä yksi ulottuvuus avausaikaksi. Nelidimensioista taulukkoa on vaikea ymmärtää, joten samanlainen luku lisäämällä jokainen avausaikaksi.
Moniulotteisen tietokannan edut ja haitat
Moniulotteisten tietokantojen edut
Jotkut moniulotteisen tietokannan eduista ovat:
- Helppo huolto: sitä on helppo käsitellä ja ylläpitää
- Lisääntynyt suorituskyky: Suorituskyky on paljon parempi kuin normaali tietokanta, kuten relaatiotietokanta.
- Parempi datan esitys: Tiedot monipuoliset ja sisältävät monia eri tekijöitä. Tietojen esitys on etäisyys, joka on parempi kuin perinteiset tietokannat.
Moniulotteisten tietokantojen haitat
Rivin alla selitetään moniulotteisten tietokantojen haitat:
Yksi moniulotteisten tietokantojen haitoista on, että melko monimutkainen, ja ammattilaisten tulisi ymmärtää ja analysoida tietokannan tietoja.
johtopäätös
Nyt tässä artikkelissa olemme oppineet, mikä on moniulotteinen tietokanta, OLAP, tietovarastointi, moniulotteisen tietokannan etu ja haitta.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas moniulotteiseen tietokantaan. Keskustelemme tässä esimerkkejä kahdesta, kolmesta, nelidimensioisesta tietojärjestelmästä sekä sen eduista ja haitoista. Voit myös käydä läpi muiden aiheeseen liittyvien artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja-
- Matriisi Matlabissa
- AWS-tietokannat
- Data Science Tools
- Tietotekniset taidot
- Moniulotteinen taulukko PHP: ssä