Въведение в кубчето за данни
Кубът на данни, както подсказва името му, е разширение на двуизмерен куб за данни или двуизмерна матрица (колона и редове) Винаги, когато има много сложни данни, които трябва да бъдат агрегирани и има нужда от абстракция на съответните или важни данни. Влиза в картината необходимостта от куба на данните.
Кубът за данни се използва основно за представяне на специфичната информация, която трябва да бъде извлечена от огромен набор от сложни данни. Например, Вие отидохте в търговски център, в който има много предмети, поставени в различни ъгли на търговския център и е много трудно да намерите предмета на нужда в час на нужда. Сега, ако сте запознати с поръчката на артикулите, поставени в търговски център, купуването на този артикул ще стане лесно и безпроблемно. Това представлява, че куб на данни с перфектни размери и по-големи стойности в диапазона или можем да кажем и препратка към триизмерни данни.
Какво е кубче за данни?
Той има много характеристики, както следва:
- Това може да надхвърли много повече измерения.
- Подобрява бизнес стратегиите чрез анализ на всички данни.
- Той помага да получите най-новия пазарен сценарий чрез установяване на тенденции и анализ на резултатите.
- Той играе много съществена роля, като създава междинни кубици данни, за да обслужва изискванията и да преодолее пропастта между хранилището на данни и целия инструмент за отчитане, особено в инструмента за отчитане на хранилището на данни.
- В други фази ще има входен източник, който едновременно се следи и администрира, като целта е да се създаде връзка и поток от край до край между източника до местоназначението с междинни кубици на данни, взаимодействащи със сървърите.
Видове куб данни
Има два типа кубчета данни, които се използват най-вече в бизнеса или предприятията:
1. Многоизмерен куб за данни (MOLAP)
Както подсказва името му, многоизмерният куб за данни се използва най-вече в бизнес изискването, където има огромни набори от данни. Разработените и следвани продукти включват структурата на MOLAP, която има многоизмерен формат на масив. Тази структура помага за подобряване на огромния набор от данни с по-рядко и повишено ниво на MOLAP. От това можем да стигнем до факта, че това няма да представлява конкретни данни или клъстерирана стойност на данните от набор от данни.
Това в крайна сметка ще увеличи изискванията за пространство или място за съхранение, които понякога не са нуждите на часа. По този начин, правейки структурата нежелателна, възпрепятства стойностите на данните и наборите от величини, представящи данните.
Една от интересните цели на този MOLAP е, че той има формат за индексиране за представяне на всяко измерение на куб данни, което подобрява цялостното развитие и структура за събиране на по-подходяща информация.
Но тъй като всичко има предимство, има и недостатък, който в този случай се обсъжда за огромни масиви от данни и по-рядка матрица, което понякога е нежелателно. Така че, за да избегнем и направим структурата желана, ще използваме техники за компресия, които ще намалят възпрепятстването на свойството на индексиране на така необходимия бизнес модел на MOLAP.
2. Куб за релационни данни (ROLAP)
Освен това е друга категория куб данни за анализ на данни, която религиозно следва модела на релационната база данни. Ако сравним с многоизмерния куб за данни, тогава той притежава двойно повече от релационните таблици, за да уточни размерите с набори от данни и изисквания. Всяка от тези таблици съдържа специфичен изглед, който се нарича като кубоид.
Има още много категории, които се изследват и следят, тъй като те са много процъфтяващи като SOLAP, DOLAP, WOLAP и т.н.
Съществува и хибриден OLAP, който не е нищо друго освен комбинация от ROLAP и MOLAP. Използва се също много значително, но отново зависи от изискванията на бизнеса. Хибридният OLAP не е най-често използваният куб на данни, но тогава много организации предпочитат поради своята превъзходна и способност за обработка на данни. Друго много хубаво качество е, че съдържа проверка както на многоизмерната, така и на релационната база данни, което помага при много ефективно управление на данните и данните в базите данни. Това помага за оптимизирана консумация на време чрез оптимизиране и управление на клетките. Да се постигне разликата и да се получи в сравнение с двата HOLAP може да бъде преференциално поради неговите управленски способности.
По отношение на концепциите за извличане на данни кубът за анализ на данни играе много важна роля и за двете категории на MOLAP и ROLAP.
Ползи
- Увеличава производителността на предприятието.
- Подобрява цялостната производителност и ефективност.
- Представянето на огромни и сложни набори от данни се опростява и опростява.
- Огромна база данни и сложни SQL заявки също са управляеми.
- Индексирането и подреждането предоставя най-добрият набор от данни за анализи и техники за извличане на данни.
- По-бърз и лесно достъпен, тъй като притежава предварително дефинирани и предварително изчислени набори от данни или кубици данни.
- Обобщаването на данни прави достъпа до всички данни много бърз на всяко микро ниво, което в крайна сметка води до лесна и ефективна поддръжка и намалено време за разработка.
- OLAP ще помогне за получаване на бързо време за реакция, бърза крива на обучение, многостранна среда, достигане до широк диапазон на обхват до всички приложения, нужда от ресурси за внедряване и по-малко време за изчакване с качествен резултат.
заключение
В днешния сценарий всички големи бизнес гиганти се опитват най-добре на ниво да стратегизират и оптимизират бизнеса с определени модели данни и кубчета данни. Изследователите също се опитват да изградят по-разнообразни и подобрени бизнес модели, за да направят цялостното производство и развитие на бизнес организациите.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Какво е куб за данни? Тук обсъждаме какво е куб на данни и видове кубчета данни, заедно с предимствата. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Абстрактен клас по Python
- Абстрактен клас по Java
- Конструктор и разрушител в C ++
- Повишаване в C ++