Вступ до багатовимірної бази даних
Багатовимірна база даних зазвичай використовується для OLAP (он-лайн аналітична обробка) та зберігання даних. Він створений для безлічі реляційних баз даних. Це дозволяє користувачам отримувати доступ до даних, використовуючи запити, а також аналізуючи тенденції бізнесу. Для доступу до даних багатомірна база даних (багатовимірна обробка Інтернет-аналітики) використовує MOLAP. Це дозволяє користувачам швидко генерувати дані та відповідати на складніші бізнес-запити з джерела даних. Дані зберігаються у форматі куба, що означає, що дані можуть бути видно з будь-якого виміру.
Реляційна база даних
Він зберігає дані у форматі двовимірної таблиці у вигляді рядків та стовпців. Наведені нижче таблиці показують приклад реляційної бази даних. Дані зберігаються як запис у рядку, а кожен запис поділяється на стовпці.
| Пункт | Місце зберігання | Кількість |
| Папір, А4 | Ченнаї | 40 |
| Шоколад, Мунч | Делі | 5 |
| Папір, А3 | Делі | 89 |
| Шоколад, 5зірка | Ченнаї | 100 |
Приклади багатовимірного масиву
Нижче наведено приклади багатовимірного масиву:
MDB - Багатовимірна база даних : Це тип бази даних, що має сховище даних та OLAP (он-лайн аналітична обробка). MDB може створювати входи з реляційної бази даних, а реляційна база даних може отримувати доступ до даних із бази даних за допомогою SQL (структурованої мови запитів). OLAP, який може отримати доступ до даних з багатовимірної бази даних, відомий як MOLAL (багатовимірна онлайн-аналітична обробка). Багатовимірна система управління базами даних (MDDBMS) - це можливість швидко обробляти дані, тому ми можемо швидко отримати відповідь.
OLAP (Інтернет-аналітична обробка): технологія - це використання багатьох операцій BI (Business Intelligence). І це потужна технологія пошуку даних, звітів, аналітичних обчислень та планування прогнозного аналізу.
OLAP для багатовимірного аналізу
- OLAP використовує для бізнесу, який працює в багатовимірній діяльності, і він підтримує бізнес-аналітику для аналізу з різних джерел даних. Це дозволяє аналітику одночасно робити аналітику з багатьох різних джерел. Багато додатків OLAP включають обробку бізнесу, звіти, аналітику, прогнозування, прогнози тощо. Вимірювання може проводитись у кожному вимірі. Коли є багатовимірні дані з декількох джерел даних, їх можна проаналізувати, використовуючи три операції «Згортання», «Звертання», «Нарізання» та «Розцінювання».
- Візьмемо приклад для організації, яка виконує операції з виготовлення продукції, вони повинні підтримувати реалізацію продукції на основі категорії товару, списку клієнтів, часу тощо. Таким чином, час відіграє головну роль, вимірюючи місяць на місяць, рік на рік тощо, він підтримується на осі x, а категорія продукту відокремлена в одній осі x на різниця швидкості продажу по осі у.
- Тепер ми можемо легко зробити аналіз для нашого бізнесу, щоб зробити поліпшення та прогнози щодо наших продажів. Аналітику потрібно переглянути всі виміри, щоб створити більш ефективний аналіз для орієнтації на постійних клієнтів. Ось чому OLAP відіграє важливу роль у багатовимірних операціях.
Склад даних
- Складування даних також відоме як сховище даних підприємства. Він збирає та керує даними з різних джерел для звітування та аналізу даних, враховуючи уявлення про бізнес-аналітику. Він може діяти як централізоване сховище та інтегрувати дані з одного чи декількох джерел. Складування даних включає очищення даних, інтеграцію даних та консолідацію даних.
- Візьмемо приклад відомчого магазину, який має велику кількість даних про товари. Коли ми дивимося, який конкретний продукт доступний або скільки рахунків залишилось, нам потрібно розробити запит для перетворення даних у інформацію, доступну для користувачів
Двовимірний масив даних
Нижче наведено детальне пояснення двовимірного масиву даних:
Дані в попередньому прикладі показані тут як матриця 2 × 2. На цьому малюнку нижче розташування магазину представлено осі x, а елемент - у y
Кожна вісь у багатовимірному масиві називається розмірністю, розмірами є місце зберігання та елемент. Він містить дві позиції кожна
- Місце розташування магазину = Ченнаї та Делі
- Предмет = папір і шоколад
Кожен запис у межах виміру називається позицією. Площі зображені як кількість паперу та шоколаду в кожному магазині.
Багатовимірні дані легко побачити подання масиву, а не реляційну базу даних. Двовимірну базу даних легко зрозуміти, що є два параметри елемента та місце зберігання, і кожен вимір містить дві позиції. Наприклад, кількість інформації про шоколад об'єднується в один ряд і може бути легко узагальнена.
Масив форматує інформацію про ряд вимірів і позицій у кожному вимірі, а також це може бути простим методом аналізу. Коли ми зберігаємо дані у форматі масиву, ми можемо легко робити аналіз, імпортувати та експортувати дані дуже швидко.
Тривимірний масив даних
Нижче наведено детальне пояснення тривимірного масиву даних:
Коли ми розширюємо реляційну базу даних, додаючи третій вимір до набору даних, представлений у вигляді тривимірної реляційної таблиці. З наведеної вище таблиці масиву ми додамо параметр "Клієнт". Вимір може бути двома можливостями: "Публічний" та "Приватний". Додавши один вимір з двовимірним, можна збільшити кількість рядків у таблиці. Де ми збільшуємо довжину таблиці, важко обробляти дані, тому багатовимірна структура відіграє важливу роль.
| Пункт | Місце зберігання | Замовник | Кількість |
| Папір, А4 | Ченнаї | Публічний | 40 |
| Шоколад, Мунч | Делі | Приватний | 5 |
| Папір, А3 | Делі | Публічний | 89 |
| Шоколад, 5зірка | Ченнаї | Приватний | 100 |
Чотиривимірний масив даних
Нижче наведено детальне пояснення чотиривимірного масиву даних:
Тривимірність можна розширити до чотиривимірної, додавши ще один вимір як час відкриття. Чотиривимірний масив важко зрозуміти, тому подібну фігуру додайте кожен як час відкриття.
Переваги та недоліки багатовимірної бази даних
Переваги багатовимірних баз даних
Деякі з переваг багатовимірної бази даних:
- Просте обслуговування: Це легко в експлуатації та обслуговуванні
- Підвищена продуктивність: Продуктивність значно краща, ніж у звичайних баз даних, таких як реляційна база даних.
- Краща презентація даних: дані багатогранні та містять багато різних факторів. Представлення даних значно відрізняється від звичайних баз даних.
Недоліки багатовимірних баз даних
Нижче наведено пояснення недоліків багатовимірних баз даних:
Одним з недоліків багатовимірних баз даних є те, що досить складний і фахівцям потрібно буде зрозуміти та проаналізувати дані з бази даних.
Висновок
Тепер у цій статті ми дізналися, що стосується багатовимірної бази даних, OLAP, зберігання даних, переваги та недоліки багатовимірної бази даних.
Рекомендовані статті
Це керівництво по багатовимірній базі даних. Тут ми обговорюємо приклади, дво-, три-, чотиривимірний масив даних з його перевагами та недоліками. Ви також можете ознайомитись з іншими пов'язаними з нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Матриця в Матлабі
- Бази даних AWS
- Інструменти наукових даних
- Навики наукових даних
- Багатовимірний масив в PHP