Introduktion till datakub
En datakub som namnet antyder är en förlängning av 2-dimensionell datakub eller 2-dimensionell matris (kolumn och rader) När det finns massor av komplexa data som ska samlas och det finns ett behov av att abstrahera relevant eller viktig information. Det kommer in bilden av behovet av datakuben.
En datakub används i princip för att representera den specifika information som ska hämtas från en enorm uppsättning komplexa data. Till exempel gick du till ett köpcentrum som har massor av artiklar placerade i olika hörn av köpcentret och det är mycket svårt att hitta den önskade artikeln vid behov timme. Om du nu är medveten om ordningen på objekten som placerats i ett köpcentrum, blir det enkelt och problemfritt att köpa den. Detta representerar att en datakub med perfekta dimensioner och högre värdeintervall, eller vi kan också säga en hänvisning till tredimensionell data.
Vad är datakub?
Det har många egenskaper är följande:
- Det kan gå mycket längre än att inkludera många fler dimensioner.
- Improviserar affärsstrategier genom analys av alla data.
- Det hjälper till att få det senaste marknadsscenariot genom att skapa trender och resultatanalys.
- Det spelar en mycket viktig roll genom att skapa mellanliggande datakub för att tjäna kraven och för att överbrygga klyftan mellan datalageret och allt rapporteringsverktyget, särskilt i ett datalagerrapporteringsverktyg.
- I andra faser kommer det att finnas källinmatning som samtidigt övervakas och administreras, målet är att skapa en anslutning och ett slut-till-slut-flöde mellan källa till destination med mellanliggande datakub som interagerar med servrar.
Typer av datakub
Det finns två typer av datakub som används mest i företag eller företag:
1. Multidimensionell datakub (MOLAP)
Som namnet antyder används flerdimensionell datakub främst i företagskravet där det finns enorma datamängder. Produkter som utvecklas och följer involverar strukturen i MOLAP som har ett flerdimensionellt matrisformat. Denna struktur hjälper till att förbättra den enorma datauppsättningen med en sparser och en ökad nivå av MOLAP. Från detta kan vi komma till ett faktum att detta inte kommer att representera någon specifik data eller klusterdatavärde från en datamängd.
Detta kommer i slutändan att öka utrymmet eller lagringskraven som ibland inte behöver timmen. Således gör strukturen oönskad hämma datavärdena och uppsättningarna dimensioner som representerar data.
Ett av de intressanta målen med denna MOLAP är att den har ett indexeringsformat för att representera varje dimension av en datakub som förbättrar den övergripande utvecklingen och strukturen för att samla in mer relevant information.
Men eftersom allt har en fördel har också en nackdel som i detta fall diskuteras för enorma datamängder och sparsare matris som ibland är oönskad. Så för att undvika och göra strukturen önskvärd kommer vi att använda komprimeringstekniker som minskar hämningen av indexeringsegenskaper för den så mycket nödvändiga affärsmodellen för MOLAP.
2. Relational Data Cube (ROLAP)
Det är också en annan kategori av dataanalysdatakub som religiöst följer den relationella databasmodellen. Om vi jämför med den multidimensionella datakuben, har den dubbelt antalet relationstabeller för att specificera måtten med datauppsättningar och krav. Var och en av dessa tabeller innehåller en specifik vy som kallas kuboid.
Det finns många fler kategorier som forskas och håller ett öga på eftersom de är mycket blomstrande som SOLAP, DOLAP, WOLAP, etc.
Hybrid OLAP finns också vilket inte är annat än kombinationen av både ROLAP och MOLAP. Det används också väsentligt men beror sedan åter på företagens krav. Hybrid OLAP är inte den mest använda datakuben, men då föredrar många organisationer på grund av dess överlägsna kapacitet och databehandlingsförmåga. En annan mycket trevlig kvalitet är att den innehåller en kontroll av både den multidimensionella och relationella databasen som hjälper till att hantera data och data i databaser mycket effektivt. Detta hjälper till att optimera tidskonsumtionen genom att optimera och hantera cellerna. Att slå skillnaden och få i jämförelse med båda HOLAP kan vara föredraget på grund av dess hanteringsförmågor.
När det gäller Data mining-begrepp för dataanalys spelar kuben en mycket viktig roll för båda kategorierna MOLAP och ROLAP.
fördelar
- Ökar ett företags produktivitet.
- Förbättrar den totala prestanda och effektivitet.
- Representationen av enorma och komplexa datamängder blir förenklade och effektiviserade.
- Enorm databas och komplexa SQL-frågor kan också hanteras.
- Indexering och beställning ger den bästa uppsättningen av data för analys och data mining-tekniker.
- Snabbare och lättillgängligt eftersom det kommer att ha fördefinierade och förberäknade datamängder eller datakub.
- Aggregering av data gör att tillgången till all data är mycket snabb på varje mikronivå vilket i slutändan leder till enkelt och effektivt underhåll och reducerad utvecklingstid.
- OLAP kommer att hjälpa till att få snabb responstid, snabb inlärningskurva, mångsidig miljö, nå ett brett utbud av räckvidd till alla applikationer, behov av resurser för distribution och mindre väntetid med ett kvalitetsresultat.
Slutsats
I dagens scenario försöker alla stora affärsgiganter sin nivå bäst att strategisera och få verksamheten att rationalisera med vissa datamodeller och datakub. Forskare försöker också ta fram mer diversifierade och förbättrade affärsmodeller för att göra hela produktionen och utvecklingen av affärsorganisationer.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till Vad är Data Cube? Här diskuterar vi vad som är datakub och typer av datakubar tillsammans med fördelar. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Abstrakt klass i Python
- Abstrakt klass i Java
- Konstruktör och Destructor i C ++
- Övergripande i C ++