Uvod u višedimenzionalnu bazu podataka
Višedimenzionalna baza podataka obično je za OLAP (mrežna analitička obrada) i skladištenje podataka. Stvorena je za više relacijskih baza podataka. Korisnicima omogućuje pristup podacima putem upita i analitike poslovnim trendovima. Za pristup podacima upotrebljavaju se MOLAP višedimenzionalna baza podataka (višedimenzionalna obrada online analitike). Korisnicima omogućuje brzo generiranje podataka i odgovaranje na složenije poslovne upite iz izvora podataka. Podaci su pohranjeni u obliku kocke, što znači da se podaci mogu vidjeti iz bilo koje dimenzije.
Relacijska baza podataka
Pohranjuje podatke u dvodimenzionalnom formatu tablice u obliku redaka i stupaca. Niže tablice prikazuju primjer relacijske baze podataka. Podaci se pohranjuju kao zapis u nizu, a svaki zapis podijeljen je u stupce.
| Artikal | Lokacija trgovine | Količina |
| Papir, A4 | Chennai | 40 |
| Čokolada, Munch | Delhi | 5 |
| Papir, A3 | Delhi | 89 |
| Čokolada, 5Star | Chennai | 100 |
Primjeri višedimenzionalnog niza
Ispod su primjeri višedimenzionalnog niza:
MDB - Višedimenzionalna baza podataka : To je vrsta baze podataka koja ima skladište podataka i OLAP (internetska analitička obrada). MDB može stvarati ulaze iz relacijske baze podataka, a relacijske baze podataka mogu pristupiti podacima iz baze podataka koristeći SQL (strukturirani jezik upita). OLAP koji može pristupiti podacima iz višedimenzionalne baze podataka poznat je pod nazivom MOLAL (Multidimenzionalna internetska analitička obrada). Višedimenzionalni sustav za upravljanje bazama podataka (MDDBMS) sposobnost je brze obrade podataka, tako da brzo možemo dobiti odgovor.
OLAP (mrežna analitička obrada): tehnologija je uporaba mnogih BI (Business Intelligence) operacija. A to je moćna tehnologija za otkrivanje podataka, izvješća, analitičke proračune i planiranje predviđanja.
OLAP za višedimenzionalnu analizu
- OLAP se koristi za posao koji radi u višedimenzionalnim aktivnostima i podržava poslovnu inteligenciju radi analize iz različitih izvora podataka. Omogućuje analitičaru da istovremeno radi analitičke iz različitih izvora. Mnoge OLAP aplikacije uključuju poslovnu obradu, izvještaje, analitičke, predviđanje, predviđanja i tako dalje. Mjerenje se može obaviti u svakoj dimenziji. Kada postoje višedimenzionalni podaci iz više izvora podataka, to se može analizirati korištenjem triju operacija "roll-up", "drill-up", "rezanje" i "dilling".
- Uzmite primjer za organizaciju koja radi na izradi proizvoda, oni moraju održavati prodaju proizvoda na temelju kategorije proizvoda, popisa kupaca, vremena i tako dalje. Na taj način, vrijeme igra glavnu ulogu mjerenjem mjeseca na mjesec, godine na godinu, itd. Ono se održava u osi x, a kategorija proizvoda odvojena je u istoj osi x razlika u stopi prodaje u osi y.
- Sada jednostavno možemo napraviti analizu za naše poslovanje kako bismo napravili poboljšanja i predviđanja za svoju prodaju. Analitičar mora sagledati sve dimenzije kako bi stvorio učinkovitiju analizu za ciljanje redovnih kupaca. To je razlog što OLAP igra vitalnu ulogu u višedimenzionalnim operacijama.
Skladištenje podataka
- Skladištenje podataka također je poznato i kao skladište podataka. Prikuplja i upravlja podacima iz različitih izvora za izvještavanje i analizu podataka, uzimajući u obzir poslovne inteligencije. Može djelovati kao centralizirano spremište i integrirajući podatke iz jednog ili više izvora. Skladištenje podataka uključuje čišćenje podataka, integraciju i konsolidaciju podataka.
- Uzmite primjer robne trgovine koja ima veliku količinu podataka o proizvodima. Kad pogledamo koji je proizvod dostupan ili koliko ima preostalih brojeva, potrebno je osmisliti upit za pretvaranje podataka u podatke koji su dostupni korisnicima
Dvodimenzionalni niz podataka
Ispod je detaljno objašnjenje dvodimenzionalnog niza podataka:
Podaci u prethodnom primjeru prikazani su ovdje kao matrica 2 × 2. Na donjoj slici mjesto trgovine predstavljeno je u osi x, a stavka u y-osi
Svaka os u višedimenzionalnom polju naziva se dimenzijama, dimenzije su mjesto pohrane i stavke. Sadrži dvije pozicije svaka
- Mjesto trgovine = Chennai i Delhi
- Predmet = Papir i čokolada
Svaki unos unutar dimenzije naziva se pozicijom. Područja su prikazana kao količina papira i čokolade na svakom prodajnom mjestu.
Iz višedimenzionalnih podataka lako je vidjeti reprezentaciju niza, a ne relacijsku bazu podataka. Dvodimenzionalna baza podataka lako je razumjeti da postoje dvije dimenzije i mjesto pohrane, a svaka dimenzija sadrži dva položaja. Na primjer, količina informacija za čokoladu združena je u jedan red i lako se može zbrajati.
Niz formatira informacije o brojnim dimenzijama i položajima unutar svake dimenzije, a također može to biti jednostavna metoda analize. Kad pohranimo podatke u format matrice, možemo vrlo brzo napraviti analizu, uvoz i izvoz podataka.
Trodimenzionalni niz podataka
Ispod je detaljno objašnjenje trodimenzionalnog niza podataka:
Kad proširimo relacijsku bazu podataka dodavanjem treće dimenzije skupu podataka predstavljen je kao trodimenzionalna relacijska tablica. Iz gornje tablice niza dodati ćemo dimenziju „Kupac“. Dimenzija može biti dvije mogućnosti „Javna“ i „Privatna“. Dodavanjem jedne dimenzije dvodimenzionalnom veličinom možete proširiti broj redaka u tablici. Tamo gdje produljimo duljinu tablice, teško je obraditi podatke, pa zato višedimenzionalna struktura igra vitalnu ulogu.
| Artikal | Lokacija trgovine | kupac | Količina |
| Papir, A4 | Chennai | Javnost | 40 |
| Čokolada, Munch | Delhi | Privatna | 5 |
| Papir, A3 | Delhi | Javnost | 89 |
| Čokolada, 5Star | Chennai | Privatna | 100 |
Četverodimenzionalni niz podataka
Ispod je detaljno objašnjenje četverodimenzionalnog niza podataka:
Trodimenzionalno se može proširiti na četiri dimenzije dodavanjem još jedne dimenzije kao vremena otvaranja. Četverodimenzionalni niz je teško razumjeti, pa sličan lik dodavanjem svakog kao vremena otvaranja.
Prednosti i nedostaci višedimenzionalne baze podataka
Prednosti višedimenzionalnih baza podataka
Neke od prednosti multidimenzionalne baze podataka jesu:
- Jednostavno održavanje: Lako je rukovanje i održavanje
- Povećane performanse: Performanse su mnogo bolje od uobičajenih baza podataka, kao što je relacijska baza podataka.
- Bolja prezentacija podataka: podaci su višestruki i sadrže mnogo različitih čimbenika. Prezentacija podataka na velikoj je udaljenosti veća od uobičajenih baza podataka.
Nedostaci višedimenzionalnih baza podataka
Ispod crte objasnite nedostatke višedimenzionalnih baza podataka:
Jedan od nedostataka u višedimenzionalnim bazama podataka je taj što je prilično složen i potrebno bi stručnjacima da razumiju i analiziraju podatke iz baze podataka.
Zaključak
Sada smo u ovom članku naučili što se tiče višedimenzionalne baze podataka, OLAP, skladištenja podataka, prednosti i nedostataka višedimenzionalne baze podataka.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za višedimenzionalnu bazu podataka. Ovdje ćemo raspravljati o primjerima, dvodimenzionalnim, trodimenzionalnim nizovima podataka s njegovim prednostima i nedostacima. Možete i proći kroz naše druge povezane članke da biste saznali više -
- Matrica u Matlabu
- AWS baze podataka
- Alati za znanost o podacima
- Znanja o znanju podataka
- Višedimenzionalni niz u PHP-u