Операции в OLAP - Четыре типа операций OLAP

• Введение в операции в OLAP

Введение в операции в OLAP

OLAP означает онлайн-аналитическую обработку. Это помогает анализировать различные выдержки и просматривать бизнес-данные с разных точек зрения. Часто требуется группировать агрегированные данные и объединять данные. Структура в основном называется кубом OLAP. Куб OLAP - это структура данных, оптимизированная для правильного анализа данных. Он состоит в основном из числовых фактов, которые можно назвать измерениями. Хранилище данных должно извлекать данные из различных источников данных и форматов. Эти данные затем очищаются и преобразуются в соответствии с потребностями пользователя. Затем он загружается на сервер OLAP, где проводится дальнейший анализ.

Типы операций на OLAP

Существует четыре типа операций OLAP, которые могут быть выполнены. Эти области ниже:

1. Свернуть
2. Сверлить
3. Ломтик и кости
4. стержень

Давайте посмотрим на это один за другим

1. Свернуть

Свернуть можно также как совокупность данных. Данные, которые разделены, объединяются и затем используются в дальнейшем. Это можно сделать следующими способами.

• Уменьшение размеров.
• Используя иерархию понятий, где система группирования вещей делается на основе определенного порядка или уровня.

пример

Для данного набора данных можно использовать метод измерения свертки. Используя концепцию иерархии, измерение сокращается. Это делается путем объединения данных по любой оси. В приведенном выше примере медали из четырех городов. Из этих двух городов родом из Азии, а два других - из Европы. Если здесь будет проведена операция свертывания, то это можно сделать, объединив азиатские компании вместе и объединив европейские компании вместе.

Выход:

Это означает более подробные данные для менее подробных данных.

2. сверлить

Развертывание - это не что иное, как разбивка данных на более мелкие части. Это измерение также можно применить к кубу данных. Здесь измерение расширяется. Расширение здесь не что иное, как добавление новых измерений к текущим данным. Если есть существующие данные, то это означает, что текущие измерения могут быть расширены. Это расширение может иметь место вдоль любой оси куба данных.

Процесс может быть сделан

• Переход вниз по ожидаемой иерархии при фрагментации.
• Увеличение размерности текущих наборов данных.

Рассмотрим следующий пример, где есть четыре страны C1, C2, C3 и C4. Население этих четырех стран в каждом квартале разделено по площади этой страны. Чтобы углубиться в детали, мы видим, что есть две страны из Азии (C1 и C2), а две другие - из Европы (C3 и C4). Если необходимо выполнить детализацию, то это можно сделать, расширив такие области, как страны, города, районы и т. Д. Таким образом, его можно фрагментировать и достичь, чтобы увидеть область каждой страны, города, района и даже самых маленьких деревня.

3. ломтик и кости

Чтобы выполнить операцию среза, необходимо извлечь данные из одного куба. Этот экстракт используется для формирования нового куба. Если данных больше, чем одно измерение, их также можно извлечь. Это можно сделать из одного и того же куба данных, что может привести к разным кубам из одного большого куба. Продолжая с тем же примером четырех стран C1, C2, C3 и C4, где C1 и C2 - из Азии, а C3 и C4 - из Европы. Продолжая это, операция с кубиками создает вложенный куб, выбирая два или более измерений из текущего куба. Предположим, что есть четыре компании C1, C2, C3 и C4, где C1 и C2 из Азии, а C3 и C4 из Европы. Выбрав почти два параметра из разных размеров, операция с кубиками может быть легко выполнена. Это может быть население, район или географическое положение. Единственная разница здесь заключается в том, что вы выбираете два или более измерений, которые приведут к созданию этого вложенного куба.

4. Пивот

Вращение ориентации куба данных для проверки других представлений, которые могут иметь данные, - это то, что делается, когда говорят, что выполняется операция Pivot. Чтобы просмотреть данные с другой точки зрения, они поворачивают данные. Это обеспечит замену представления данных. После того, как вложенный куб получен после операции среза, представление Pivot дает ему новое представление. Предположим, есть четыре компании C1, C2, C3 и C4, где C1 и C2 - из Азии, а C3 и C4 - из Европы. Поворачивая одно измерение куба данных, мы можем легко выполнить операцию поворота. Скажем, вы можете изменить область страны с оси X на ось Y и население на квадратный километр с оси Y на ось X, таким образом, предоставив ей другое представление.

Эти четыре операции помогают ускорить выполнение запросов.

Вывод

Ядром любой системы OLAP являются числовые факты, называемые мерами. Эти меры могут быть далее разделены на измерения. Меры затем размещаются на пересечениях, которые образуют векторное пространство. Куб OLAP - это матричный интерфейс, который поможет в выполнении операций проекции, таких как агрегирование. Таким образом, метаданные куба создают схему типа «звезда» или «снежинка», которая затем используется в реляционной базе данных.

Затем меры делятся на факты и измерения, на которых создаются новые таблицы и выполняются различные операции, такие как очистка и преобразование данных. Клиентами OLAP являются такие программы, как Excel, веб-приложения, информационные панели и т. Д. Оптимизированные данные, таким образом, помогают определять различные модели и тенденции в любом бизнесе. OLAP помогает в достижении этой цели и облегчает анализ.

Это поможет в рассмотрении бизнеса с разных точек зрения. Различные предприятия используют куб OLAP. Таким образом, аналитические операции облегчают анализ данных и прогнозируют закономерности без особых усилий и точности.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по операциям в OLAP. Здесь мы обсуждаем введение и четыре типа операций над OLAP. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

1. Что такое OLAP?
2. Инструменты DevOps
3. SAS Альтернативы
4. Что такое тестирование ETL?