Многомерная база данных - Примеры и реляционная база данных

Введение в многомерную базу данных

Многомерная база данных обычно предназначена для OLAP (онлайн-аналитическая обработка) и хранилищ данных. Он создан для нескольких реляционных баз данных. Это позволяет пользователям получать доступ к данным, используя запросы, а также аналитику с учетом тенденций бизнеса. Многомерная база данных использует (многомерную интерактивную обработку аналитики) MOLAP для доступа к данным. Это позволяет пользователям быстро генерировать данные и отвечать на более сложные бизнес-запросы из источника данных. Данные хранятся в формате куба, что означает, что данные могут быть видны из любого измерения.

Реляционная база данных

Он хранит данные в формате двумерной таблицы в виде строк и столбцов. В приведенных ниже таблицах приведен пример реляционной базы данных. Данные хранятся в виде записи в строке, и каждая запись делится на столбцы.

Вещь	Расположение магазина	Количество
Бумага А4	Chennai	40
Шоколад, Мунк	Дели	5
Бумага, А3	Дели	89
Шоколад, 5 звезд	Chennai	100

Примеры многомерного массива

Ниже приведены примеры многомерного массива:

MDB - многомерная база данных : это тип базы данных, в которой есть хранилище данных и OLAP (онлайн-аналитическая обработка). MDB может создавать входные данные из реляционной базы данных, а реляционная база данных может получать доступ к данным из базы данных, используя SQL (структурированный язык запросов). OLAP, который может получить доступ к данным из многомерной базы данных, известен как MOLAL (многомерная онлайн-аналитическая обработка). Многомерная система управления базами данных (MDDBMS) - это способность быстро обрабатывать данные, поэтому мы можем быстро получить ответ.

OLAP (онлайн-аналитическая обработка): технология - это использование многих операций BI (Business Intelligence). И это мощная технология для обнаружения данных, отчетов, аналитических расчетов и планирования прогнозного анализа.

OLAP для многомерного анализа

• OLAP используется для бизнеса, который работает в многомерной деятельности и поддерживает бизнес-аналитику для анализа из различных источников данных. Это позволяет аналитику делать аналитику из разных источников одновременно. Многие приложения OLAP включают в себя бизнес-обработку, отчеты, аналитику, прогнозирование, прогнозы и так далее. Измерение может иметь место в каждом измерении. При наличии многомерных данных из нескольких источников данных их можно анализировать с помощью трех операций Свернуть, Развернуть, Срезать и Нарезать кубики.
• Возьмите пример для организаций, которые работают как производственные операции, они должны поддерживать продажи продуктов на основе категории продуктов, списка клиентов, времени и так далее. Таким образом, время играет основную роль, измеряя месяц за месяцем, год за годом и т. Д., Оно сохраняется на оси x, а категория продукта разделяется на той же оси x на Разница в уровне продаж по оси Y.
• Теперь мы можем легко сделать анализ для нашего бизнеса, чтобы сделать улучшения и прогнозы для наших продаж. Аналитик должен рассмотреть все аспекты, чтобы создать более эффективный анализ для постоянных клиентов. Именно поэтому OLAP играет жизненно важную роль в многомерных операциях.

Хранилище данных

• Хранилище данных также известно как корпоративное хранилище данных. Он собирает и управляет данными из различных источников для составления отчетов и анализа данных с учетом понимания бизнес-аналитики. Он может выступать в качестве централизованного хранилища и объединять данные из одного или нескольких источников. Хранилище данных включает в себя очистку данных, интеграцию данных и консолидацию данных.
• Возьмите пример универмага с большим количеством данных о товарах. Когда мы смотрим на конкретный продукт доступен или сколько осталось осталось, нам нужно разработать запрос для преобразования данных в информацию, которая доступна для пользователей

Двумерный массив данных

Ниже приведено подробное объяснение двумерного массива данных:

Данные в предыдущем примере показаны здесь в виде матрицы 2 × 2. На этом рисунке ниже местоположение магазина представлено по оси X, а Item - по оси Y

Каждая ось в многомерном массиве называется измерением, размеры - это местоположение магазина и предмет. Он содержит две позиции каждый

• Расположение магазина = Ченнаи и Дели
• Предмет = Бумага и Шоколад

Каждая запись в измерении называется позицией. Области представлены в виде количества бумаги и конфет в каждом магазине.

Многомерные данные легко увидеть представление массива, а не реляционной базы данных. Двумерную базу данных легко понять, что существует два элемента измерения и место хранения, и каждое измерение содержит две позиции. Например, количество информации для шоколада накапливается в один ряд и может быть легко подсчитано.

Массив форматирует информацию о количестве измерений и позиций в каждом измерении, а также может быть простым методом анализа. Когда мы храним данные в формате массива, мы можем легко выполнять анализ, импортировать и экспортировать данные очень быстро.

Трехмерный массив данных

Ниже приведено подробное объяснение массива трехмерных данных:

Когда мы расширяем реляционную базу данных, добавляя третье измерение в набор данных, оно представляется в виде трехмерной реляционной таблицы. Из приведенной выше таблицы массивов мы добавим измерение «Клиент». Измерением может быть две возможности «Public» и «Private». Добавив одно измерение с двухмерным, можно увеличить количество строк в таблице. Там, где мы увеличиваем длину таблицы, трудно обрабатывать данные, поэтому многомерная структура играет жизненно важную роль.

Вещь	Расположение магазина	Покупатель	Количество
Бумага А4	Chennai	общественного	40
Шоколад, Мунк	Дели	Частный	5
Бумага, А3	Дели	общественного	89
Шоколад, 5 звезд	Chennai	Частный	100

Четырехмерный массив данных

Ниже приведено подробное объяснение четырехмерного массива данных:

Трехмерное можно расширить до четырехмерного, добавив еще одно измерение в качестве времени открытия. Четырехмерный массив сложно понять, поэтому аналогичную фигуру добавляю каждый в качестве времени открытия.

Преимущества и недостатки многомерной базы данных

Преимущества многомерных баз данных

Некоторые из преимуществ в многомерной базе данных:

• Простота в обслуживании: легко обрабатывать и обслуживать
• Повышенная производительность: производительность намного выше, чем у обычных баз данных, таких как реляционные базы данных.
• Лучшее представление данных: данные многогранны и содержат множество различных факторов. Представление данных на большое расстояние превосходит обычные базы данных.

Недостатки многомерных баз данных

Внизу строки поясняем недостатки многомерных баз данных:

Одним из недостатков многомерных баз данных является то, что они достаточно сложны, и для понимания и анализа данных из базы данных потребуются профессионалы.

Вывод

Теперь в этой статье мы узнали, что такое многомерная база данных, OLAP, хранилище данных, преимущества и недостатки многомерной базы данных.

Рекомендуемые статьи

Это руководство к многомерной базе данных. Здесь обсуждаются примеры двух, трех, четырехмерного массива данных с его достоинствами и недостатками. Вы также можете просмотреть другие наши статьи, чтобы узнать больше-

1. Матрица в Matlab
2. Базы данных AWS
3. Инструменты данных науки
4. Навыки Data Science
5. Многомерный массив в PHP