Introduktion till flerdimensionell databas
Den flerdimensionella databasen är vanligtvis för OLAP (Online Analytic Processing) och Data Warehousing. Det skapas för flera relationsdatabaser. Det gör det möjligt för användare att få åtkomst till informationen med frågor och analyser till affärstrender. Den multidimensionella databasanvändningen (Multidimensional Online Analytics Processing) MOLAP för att få åtkomst till data. Det gör att användarna kan generera informationen snabbt och svara på mer komplexa företagsfrågor från datakällan. Uppgifterna lagras i ett kubformat, vilket innebär att data kan ses från valfri dimension.
Relationsdatabas
Den lagrar data i ett tvådimensionellt tabellformat som rader och kolumner. Tabellerna nedan visar exemplet på relationsdatabasen. Data lagras som en post i rad och varje post delas upp i kolumner.
| Artikel | Lagra plats | Kvantitet |
| Papper, A4 | Chennai | 40 |
| Choklad, Munch | delhi | 5 |
| Papper, A3 | delhi | 89 |
| Choklad, 5Star | Chennai | 100 |
Exempel på flerdimensionell matris
Nedan följer exempel på flerdimensionell matris:
MDB - Multidimensional Database : Det är en typ av databas som har datalageret och OLAP (online analytisk behandling). MDB kan skapa ingångar från relationsdatabasen och relationsdatabasen kan komma åt data från databasen med SQL (strukturerat frågespråk). OLAP som kan komma åt data från den flerdimensionella databasen kallas MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). Multidimensional Database Management System (MDDBMS) är förmågan att snabbt bearbeta data, så att vi snabbt kan få svaret.
OLAP (Online Analytical Processing): Tekniken är användningen av många BI-verksamheter (Business Intelligence). Och det är en kraftfull teknik för upptäckt av data, rapporter, analytiska beräkningar och förutsägbar analysplanering.
OLAP för flerdimensionell analys
- OLAP använder för företag som körs i flerdimensionell verksamhet och stöder business intelligence för att göra analys från olika datakällor. Det gör att analytikern kan göra analytiska från många olika källor samtidigt. Många OLAP-applikationer inkluderar affärsbehandling, rapporter, analys, prognoser, förutsägelser och så vidare. Mätningen kan ske i varje dimension. När det finns flerdimensionell data från flera datakällor kan det analyseras med hjälp av de tre operationerna Roll-up, Drill-Down, Slicing och Dicing.
- Ta ett exempel för en organisation som fungerar som produkttillverkning, de måste upprätthålla produktförsäljningen baserad på produktkategori, kundlista, tid och så vidare. På ett sådant sätt spelar tiden en viktig roll genom att mäta månad-till-månad, år-till-år osv., Den upprätthålls i x-axeln och produktkategorin separeras i samma x-axel av skillnaden mellan försäljningsgraden i y-axeln.
- Nu kan vi enkelt göra analysen för vår verksamhet för att göra förbättringar och förutsägelser för vår försäljning. Analytikern måste titta på alla dimensioner för att skapa en effektivare analys för att rikta in sig på vanliga kunder. Det är anledningen till att OLAP spelar en viktig roll i multidimensionella operationer.
Datalagring
- En datalager kallas också ett datalager för företag. Det samlar in och hanterar data från olika källor för rapportering och dataanalys, med tanke på affärsintelligensinsikter. Det kan fungera som ett centraliserat arkiv och integrera data från en eller flera källor. Datalagring innefattar rengöring av data, integrering av data och konsolidering av data.
- Ta ett exempel på ett varuhus som har en stor mängd data om produkterna. När vi tittar på den specifika produkten som finns eller hur många räkningar som finns kvar måste vi utforma en fråga för att omvandla data till information som är tillgänglig för användare
Två-dimensionell datarray
Nedan följer detaljerad förklaring av den tvådimensionella dataarrayen:
Uppgifterna i föregående exempel visas här som 2 × 2-matrisen. I denna figur nedan representeras butiksplatsen i x-axeln och artikeln i y-axeln
Varje axel i den multidimensionella matrisen kallas som dimension, dimensionerna är butiksplats och objekt. Den innehåller två positioner vardera
- Butikens plats = Chennai och Delhi
- Objekt = Papper och choklad
Varje post inom dimensionen kallas en position. Områdena är ritade som mängden papper och choklad på varje butik.
Flerdimensionell data är lätt att se representationen av matrisen snarare än en relationsdatabas. Den tvådimensionella databasen är lätt att förstå att det finns två dimensioner och lagringsplats och varje dimension innehåller två positioner. Till exempel är mängden information för choklad greps i en rad och kan enkelt sammanställas.
Arrayen formaterar informationen om ett antal dimensioner och positioner inom varje dimension och det kan också vara en enkel analysmetod. När vi lagrar data i ett arrayformat kan vi enkelt göra analys, importera och exportera data mycket snabbt.
Tredimensionell datarray
Nedan följer detaljerad förklaring av den tredimensionella datamängden:
När vi utvidgar den relationella databasen genom att lägga till den tredje dimensionen i datauppsättningen representeras som en tredimensionell relationstabell. I tabellen ovan lägger vi till dimensionen "Kund". Dimensionen kan vara två möjligheter "Public" och "Private". Genom att lägga till en dimension med tvådimensionen kan man utöka antalet rader i tabellen. Där vi utökar tabellens längd är det svårt att hantera uppgifterna så det är därför den flerdimensionella strukturen spelar en viktig roll.
| Artikel | Lagra plats | Kund | Kvantitet |
| Papper, A4 | Chennai | offentlig | 40 |
| Choklad, Munch | delhi | Privat | 5 |
| Papper, A3 | delhi | offentlig | 89 |
| Choklad, 5Star | Chennai | Privat | 100 |
Fyrdimensionell dataarray
Nedan följer detaljerad förklaring av den fyrdimensionella dataarrayen:
Den tredimensionella kan utvidgas till fyra-dimension genom att lägga till ytterligare en dimension som öppningstid. Den fyrdimensionella matrisen är svår att förstå, så en liknande figur genom att lägga till var och en som öppningstid.
Fördelar och nackdelar med flerdimensionell databas
Fördelar med flerdimensionella databaser
Några av fördelarna i multidimensionell databas är:
- Enkelt underhåll: Det är enkelt att hantera och underhålla
- Förbättrad prestanda: Prestandan är mycket bättre än för vanliga databaser som den relationsdatabas.
- Bättre datapresentation: Uppgifterna i en mångfacetterad och innehåller många olika faktorer. Datapresentationen är stort avstånd överlägset konventionella databaser.
Nackdelar med multidimensionella databaser
Nedanstående rad förklarar nackdelarna med multidimensionella databaser:
En av nackdelarna i multidimensionella databaser är den ganska komplexa och det skulle kräva proffs att förstå och analysera data från databasen.
Slutsats
Nu i den här artikeln har vi lärt oss vad som handlar om flerdimensionell databas, OLAP, datalagring, fördel och nackdel med en flerdimensionell databas.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till flerdimensionell databas. Här diskuterar vi exempel, två, tre, fyrdimensionella datamängder med dess fördelar och nackdelar. Du kan också gå igenom våra andra relaterade artiklar för att lära dig mer-
- Matris i Matlab
- AWS-databaser
- Data Science Tools
- Datavetenskapliga färdigheter
- Multidimensionell matris i PHP