Въведение в многоизмерната база данни
Многомерната база данни е обикновено за OLAP (онлайн аналитична обработка) и съхранение на данни. Той е създаден за множество релационни бази данни. Тя позволява на потребителите да имат достъп до данните, като използват заявки, а също така и анализират тенденциите в бизнеса. Използването на многомерна база данни (многомерна обработка на онлайн анализи) MOLAP за достъп до данните. Тя позволява на потребителите бързо да генерират данните и да отговарят на по-сложни бизнес запитвания от източника на данни. Данните се съхраняват във формат куб, което означава, че данните могат да се видят от всяко измерение.
Релационна база данни
Той съхранява данни в двуизмерен формат на таблицата като редове и колони. По-долу таблиците показват примера на релационната база данни. Данните се съхраняват като запис в ред и всеки запис разделен на колони.
| Вещ | Местоположение на магазина | количество |
| Хартия, А4 | Ченай | 40 |
| Шоколад, Мунч | Делхи | 5 |
| Хартия, A3 | Делхи | 89 |
| Шоколад, 5Star | Ченай | 100 |
Примери за многоизмерен масив
По-долу са примерите на многоизмерния масив:
MDB - Многоизмерна база данни : Това е вид база данни, която има склад за данни и OLAP (онлайн аналитична обработка). MDB може да създава входовете от релационната база данни, а релационната база данни може да получи достъп до данните от базата данни с помощта на SQL (структуриран език за заявки). OLAP, който има достъп до данните от многоизмерната база данни, е известен като MOLAL (многоизмерна онлайн аналитична обработка). Многоизмерната система за управление на база данни (MDDBMS) е способността за бърза обработка на данни, така че можем бързо да получим отговора.
OLAP (Онлайн аналитична обработка): Технологията е използването на много BI (Business Intelligence) операции. И това е мощна технология за откриване на данни, отчети, аналитични изчисления и планиране на прогнозния анализ.
OLAP за многоизмерен анализ
- OLAP използва за бизнес, който работи в многоизмерни дейности и поддържа бизнес разузнаването да прави анализ от различни източници на данни. Това позволява на анализатора да прави аналитични данни от много различни източници едновременно. Много приложения на OLAP включват бизнес обработка, отчети, аналитични, прогнозни, прогнози и т.н. Измерването може да се извърши във всяко измерение. Когато има многоизмерни данни от множество източници на данни, това може да се анализира, като се използват трите операции „Разгъване“, „Пробиване“, „Нарязване“ и „Намаляване“.
- Вземете пример за организация, която се изпълнява като операции за производство на продукти, те трябва да поддържат продажбите на продукта въз основа на продуктовата категория, списъка с клиенти, времето и така нататък. По този начин времето играе основна роля чрез измерване на месец на месец, година на година и т.н., то се поддържа в x-ос и категорията на продукта се отделя в същата х-ос от разлика в процента на продажби в y-оста.
- Сега можем лесно да направим анализа за нашия бизнес, за да направим подобрения и прогнози за нашите продажби. Аналитикът трябва да разгледа всички измерения, за да създаде по-ефективен анализ, насочен към редовни клиенти. Това е причината OLAP да играе жизненоважна роля в многоизмерните операции.
Съхранение на данни
- Съхранението на данни е известно още като склад за данни на предприятието. Той събира и управлява данни от различни източници за отчитане и анализ на данни, като взема предвид прозренията на бизнес разузнаването. Той може да действа като централизирано хранилище и да интегрира данни от един или повече източници. Съхранението на данни включва почистване на данни, интегриране на данни и консолидация на данни.
- Вземете пример за ведомствен магазин, който има голямо количество данни за продуктите. Когато разгледаме конкретния продукт е наличен или колко броя са останали, трябва да създадем заявка за трансформиране на данни в информация, която е достъпна за потребителите
Двуизмерен масив от данни
По-долу е подробно обяснението на двумерния масив от данни:
Данните в предишния пример са показани тук като 2 × 2 матрица. На тази фигура по-долу местоположението на магазина е представено в x-ос и елемент в оста y
Всяка ос в многоизмерния масив се нарича като измерение, размерите са местоположението на магазина и елемент. Съдържа две позиции всяка
- Местоположение на магазина = Ченай и Делхи
- Артикул = хартия и шоколад
Всеки запис в измерението се нарича позиция. Площите са представени като количество хартия и шоколадови бонбони във всяко място на магазина.
Многомерните данни е лесно да се види представянето на масива, а не релационна база данни. Двуизмерната база данни е лесно да се разбере, че има два измерения елемент и местоположение на магазина и всяко измерение съдържа две позиции. Например количеството информация за шоколада е набраздено в един ред и може да бъде лесно обобщено.
Масивът форматира информацията за редица измерения и позиции във всяко измерение, а също така може да бъде лесен метод за анализ. Когато съхраняваме данните във формат на масив, можем лесно да правим анализа, да внасяме и експортираме данни много бързо.
Триизмерен масив от данни
По-долу е подробно обяснението на триизмерния масив от данни:
Когато разширяваме релационната база данни чрез добавяне на третото измерение към набора от данни се представя като триизмерна релационна таблица. От горната таблица на масива ще добавим величината „Клиент“. Измерението може да бъде две възможности „обществена“ и „частна“. Като добавите едно измерение с двуизмерното, можете да разширите броя на редовете в таблицата. Където удължаваме дължината на таблицата е трудно да обработваме данните, така че многоизмерната структура играе жизненоважна роля.
| Вещ | Местоположение на магазина | клиент | количество |
| Хартия, А4 | Ченай | обществен | 40 |
| Шоколад, Мунч | Делхи | частен | 5 |
| Хартия, A3 | Делхи | обществен | 89 |
| Шоколад, 5Star | Ченай | частен | 100 |
Четириизмерен масив от данни
По-долу е подробно обяснението на четириизмерния масив от данни:
Триизмерната може да бъде разширена до четириизмерна, като добавите още едно измерение като време за отваряне. Четиримерният масив е труден за разбиране, така че подобна фигура, като добавите всеки като време за отваряне.
Предимства и недостатъци на многоизмерната база данни
Предимства на многоизмерните бази данни
Някои от предимствата на многоизмерната база данни са:
- Лесна поддръжка: Лесно се управлява и поддържа
- Повишена производителност: Производителността е много по-добра от тази на нормалните бази данни като релационната база данни.
- По-добро представяне на данни : Данните са многостранни и съдържат много различни фактори. Представянето на данни е много по-голямо от обичайните бази данни.
Недостатъци на многоизмерните бази данни
По-долу обясняваме недостатъците на многоизмерните бази данни:
Един от недостатъците на многоизмерните бази данни е, че е доста сложен и ще е необходимо специалистите да разберат и анализират данните от базата данни.
заключение
Сега в тази статия научихме какво представлява многомерната база данни, OLAP, складирането на данни, предимството и недостатъците на многоизмерна база данни.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за многоизмерна база данни. Тук обсъждаме примери, дву, три, четириизмерен масив от данни с неговите предимства и недостатъци. Можете също да разгледате и другите ни свързани статии, за да научите повече-
- Матрица в Matlab
- AWS Бази данни
- Инструменти за научни данни
- Умения за научни данни
- Многоизмерен масив в PHP