Увод у вишедимензионалну базу података
Вишедимензионална база података обично је за ОЛАП (мрежна аналитичка обрада) и складиштење података. Створена је за више релацијских база података. Омогућује корисницима приступ подацима као што су упити и аналитика пословним трендовима. Коришћење вишедимензионалне базе података (Мултидимензионална обрада онлајн аналитике) МОЛАП за приступ подацима. Омогућава корисницима да брзо генерирају податке и одговоре на сложеније пословне упите из извора података. Подаци се чувају у облику коцке, што значи да се подаци могу видети из било које димензије.
Релациона база података
Чува податке у дводимензионалном формату табеле у облику редака и ступаца. Ниже табеле приказују пример релацијске базе података. Подаци се чувају као запис у низу, а сваки запис подељен је у ступце.
| Ставка | Сторе Лоцатион | Количина |
| Папир, А4 | Цхеннаи | 40 |
| Цхоцолате, Мунцх | Делхи | 5 |
| Папир, А3 | Делхи | 89 |
| Чоколада, 5Стар | Цхеннаи | 100 |
Примери вишедимензионалног низа
Испод су примери мултидимензионалног низа:
МДБ - Вишедимензионална база података : То је врста базе података која садржи складиште података и ОЛАП (мрежна аналитичка обрада). МДБ може да креира улазе из релационе базе података, а релациона база података може да приступи подацима из базе података користећи СКЛ (структурирани језик упита). ОЛАП који може приступити подацима из вишедимензионалне базе података познат је под називом МОЛАЛ (Мултидимензионална интернетска аналитичка обрада). Вишедимензионални систем за управљање базама података (МДДБМС) је могућност брзе обраде података, тако да брзо можемо добити одговор.
ОЛАП (мрежна аналитичка обрада): технологија је коришћење многих БИ (Бусинесс Интеллигенце) операција. И то је моћна технологија за откривање података, извештаје, аналитичке прорачуне и планирање предвиђања.
ОЛАП за вишедимензионалну анализу
- ОЛАП користи за посао који се бави вишедимензионалним активностима и подржава пословну интелигенцију ради анализе из различитих извора података. Омогућује аналитичару да истовремено ради аналитичке из различитих извора. Многе ОЛАП апликације укључују пословну обраду, извештаје, аналитичке, прогнозирајуће, предвиђања и тако даље. Мерење се може обавити у свакој димензији. Када постоје вишедимензионални подаци из више извора података, то се може анализирати коришћењем три операције савијања, пробијања, сечења и декорације.
- Узмите пример за организацију која ради као производне операције производа, оне морају да одржавају продају производа на основу категорије производа, листе купаца, времена и тако даље. На такав начин, време игра велику улогу мерењем месеца на месец, године у години, итд. Одржава се у оси к, а категорија производа је на истој оси одвојена од разлика у стопи продаје у оси и.
- Сада лако можемо да направимо анализу за наше пословање да бисмо побољшали и предвиђали за своју продају. Аналитичар мора да сагледа све димензије да би створио ефикаснију анализу за циљање редовних купаца. То је разлог што ОЛАП игра виталну улогу у вишедимензионалним операцијама.
Складиштење података
- Складиштење података је такође познато и као складиште података предузећа. Прикупља и управља подацима из различитих извора за извештавање и анализу података, узимајући у обзир пословне интелигенције. Може дјеловати као централизирано спремиште и интегрирајући податке из једног или више извора. Складиштење података укључује чишћење података, интеграцију и консолидацију података.
- Узмите пример робне продавнице која има велику количину података о производима. Када погледамо да ли је одређени производ доступан или колико има преосталих бројева, потребно је да дизајнирамо упит за претварање података у информације које су доступне корисницима
Дводимензионални низ података
Испод је детаљно објашњење дводимензионалног низа података:
Подаци из претходног примера приказани су овде као матрица 2 × 2. На доњој слици, локација трговине приказана је у оси к, а ставка у оси и
Свака осовина у вишедимензионалном пољу назива се димензијама, димензије су локација и ставка трговине. Садржи по две позиције
- Локација продавнице = Цхеннаи и Делхи
- Предмет = Папир и чоколада
Сваки унос унутар димензије назива се позицијом. Подручја су приказана као количина папира и чоколаде на свакој локацији продавнице.
Из вишедимензионалних података је лако видети репрезентацију низа, а не релацијску базу података. Дводимензионална база података лако је разумјети да постоје двије димензије и мјесто похране, а свака димензија садржи два положаја. На пример, количина информација за чоколаду је скупљена у један ред и може се лако сабрати.
Низ форматира информације о броју димензија и положаја унутар сваке димензије, а такође може бити и једноставна метода анализе. Када похранимо податке у формат матрице, можемо врло брзо да урадимо анализу, увоз и извоз података.
Тродимензионални низ података
Испод је детаљно објашњење тродимензионалног низа података:
Када проширимо релацијску базу података додавањем треће димензије скупу података представљен је као тродимензионална релациона таблица. Из горње табеле низа, додаћемо димензију „Купац“. Димензија може бити две могућности „Јавна“ и „Приватна“. Додавањем једне димензије дводимензионалном величином можете проширити број редова у табели. Ако продужимо дужину табеле, тешко је обрадити податке, па зато вишедимензионална структура игра виталну улогу.
| Ставка | Сторе Лоцатион | Купац | Количина |
| Папир, А4 | Цхеннаи | Јавно | 40 |
| Цхоцолате, Мунцх | Делхи | Приватни | 5 |
| Папир, А3 | Делхи | Јавно | 89 |
| Чоколада, 5Стар | Цхеннаи | Приватни | 100 |
Четверодимензионални низ података
Испод је детаљно објашњење четверодимензионалног низа података:
Тродимензионално се може проширити на четири димензије додавањем још једне димензије као времена отварања. Четверодимензионални низ је тешко разумети, па је слична бројка додавањем сваке као време отварања.
Предности и недостаци вишедимензионалне базе података
Предности вишедимензионалних база података
Неке од предности мултидимензионалне базе података су:
- Једноставно одржавање: Лако је за руковање и одржавање
- Повећане перформансе: Перформансе су много боље од уобичајених база података, као што је релациона база података.
- Боља презентација података: Подаци су вишеструки и садрже много различитих фактора. Презентација података је на великој удаљености у односу на уобичајене базе података.
Недостаци вишедимензионалних база података
Испод линије објашњавају недостатке вишедимензионалних база података:
Један од недостатака у вишедимензионалним базама података је тај што је прилично сложен и потребно би стручњацима да разумеју и анализирају податке из базе података.
Закључак
Сада смо у овом чланку научили шта се тиче вишедимензионалне базе података, ОЛАП, складиштења података, предности и недостатака вишедимензионалне базе података.
Препоручени чланци
Ово је водич за вишедимензионалну базу података. Овде смо расправљали о примерима, дво-, тродимензионалном низу података са његовим предностима и недостацима. Можете и да прођете кроз наше друге сродне чланке да бисте сазнали више -
- Матрик у Матлабу
- АВС базе података
- Алати за науку о подацима
- Знање о науци о подацима
- Вишедимензионални низ у ПХП-у