Inleiding tot bewerkingen in OLAP
OLAP staat voor Online Analytical Processing. Het helpt bij het analyseren van verschillende extracten en bij het bekijken van bedrijfsgegevens vanuit verschillende gezichtspunten. Het is vaak nodig om gegevens te verzamelen en samen te voegen. De structuur wordt in feite de OLAP-kubus genoemd. De OLAP-kubus is een gegevensstructuur die is geoptimaliseerd voor een juiste gegevensanalyse. Het bestaat voornamelijk uit numerieke feiten die dimensies kunnen worden genoemd. Een datawarehouse moet gegevens extraheren uit verschillende gegevensbronnen en -indelingen. Deze gegevens worden vervolgens opgeschoond en getransformeerd volgens de behoeften van de gebruiker. Het wordt vervolgens geladen op de OLAP-server waar verdere analyse wordt uitgevoerd.
Typen bewerkingen op OLAP
Er zijn vier soorten OLAP-bewerkingen die kunnen worden uitgevoerd. Deze gebieden hieronder:
- Oprollen
- Boor naar beneden
- Plak en dobbelstenen
- spil
Laten we dit een voor een bekijken
1. Oprollen
Roll up kan ook worden beschouwd als een verzameling gegevens. De opgesplitste gegevens worden geconsolideerd en vervolgens verder gebruikt. Dit kan op de volgende manieren.
- Dimensies verminderen.
- Door concepthiërarchie te gebruiken waarbij een systeem voor het groeperen van dingen wordt gedaan op basis van een bepaalde volgorde of niveau.
Voorbeeld
Voor een gegeven set gegevens kan de roll-up dimensioneringstechniek worden gebruikt. Door gebruik te maken van het concept van hiërarchie wordt dimensiereductie gerealiseerd. Dit wordt gedaan door de gegevens over een willekeurige as te combineren. Het bovenstaande voorbeeld heeft medailles uit vier steden. Van deze 2 steden komen uit Azië, terwijl de andere twee uit Europa komen. Als Roll-up operatie hier moet worden uitgevoerd, dan kan dit door de Aziatische bedrijven samen te voegen en de Europese bedrijven samen te combineren.
Output:
Dit betekent meer gedetailleerde gegevens tot minder gedetailleerde gegevens.
2. Boor af
Boren is niets anders dan de gegevens verder opdelen in kleinere delen. Deze dimensie kan ook worden toegepast op de gegevenskubus. Hier wordt de dimensie uitgebreid. De uitbreiding hier is niets anders dan het toevoegen van nieuwe dimensies aan huidige gegevens. Als er bestaande gegevens zijn, betekent dit dat de huidige dimensies kunnen worden uitgebreid. Deze uitbreiding kan plaatsvinden langs elke as van de gegevenskubus.
Het proces kan worden gedaan door
- De verwachte hiërarchie omlaag gaan terwijl je fragmenteert.
- De dimensie van huidige gegevenssets vergroten.
Beschouw het volgende voorbeeld als er vier landen C1, C2, C3 en C4 zijn. De bevolking van deze vier landen per kwartaal wordt gescheiden door de oppervlakte van dat land. Om verder te gaan, kunnen we zien dat er twee landen uit Azië (C1 en C2) zijn en de andere twee uit Europa (C3 en C4). Als een drill-down moet worden uitgevoerd, kan dit door gebieden zoals landen, steden, districten, enz. Uit te breiden. Zo kan het gefragmenteerd en bereikt worden om het gebied van elk land, stad, district en zelfs de kleinste van het dorp.
3. Plak en dobbelstenen
Om een slice-bewerking uit te voeren, is het noodzakelijk om gegevens uit een enkele kubus te extraheren. Dit extract wordt gebruikt om een nieuwe kubus te vormen. Als er meer gegevens zijn dan één dimensie, kunnen deze ook worden geëxtraheerd. Dit kan worden gedaan vanuit dezelfde gegevenskubus die kan resulteren in verschillende kubussen van dezelfde grote kubus. We gaan verder met hetzelfde voorbeeld van vier landen C1, C2, C3 en C4, waar C1 en C2 uit Azië komen en C3 en C4 uit Europa. Verdergaand, creëert de dobbelsteenbewerking een subcube door twee of meer dimensies te selecteren uit de huidige kubus. Overweeg dat er vier bedrijven C1, C2, C3 en C4 zijn waar C1 en C2 uit Azië komen en C3 en C4 uit Europa. Door twee parameters uit de verschillende dimensies te selecteren, kan de dobbelsteenbewerking eenvoudig worden uitgevoerd. Dit kunnen de populatie, het gebied of de geografische locatie zijn. Het enige verschil hier is dat u twee of meer dimensies selecteert die resulteren in het maken van die subcube.
4. Draaipunt
Rotatie van de oriëntatie van de gegevenskubus om de andere weergaven die gegevens kunnen hebben te controleren, is wat er wordt gedaan als er wordt gezegd dat de draaiende bewerking wordt uitgevoerd. Om gegevens vanuit een ander perspectief te bekijken, roteert het de gegevens. Het biedt de vervangende presentatie van de gegevens. Nadat de subkubus is verkregen na de plakbewerking, geeft de draaiweergave deze een nieuwe weergave. Overweeg dat er vier bedrijven C1, C2, C3 en C4 zijn waar C1 en C2 uit Azië komen en C3 en C4 uit Europa. Door een dimensie van de gegevenskubus te roteren, kunnen we de draaioperatie eenvoudig uitvoeren. Stel dat u het gebied van het land kunt wijzigen van de X-as naar de Y-as en het aantal inwoners per vierkante kilometer van de Y-as naar de X-as, waardoor het een ander beeld krijgt.
Deze vier bewerkingen helpen bij snellere zoekopdrachtprestaties.
Conclusie
De kern van elk OLAP-systeem is numerieke feiten die maatregelen worden genoemd. Deze maatregelen kunnen verder worden onderverdeeld in dimensies. De metingen worden vervolgens geplaatst op kruispunten die de vectorruimte vormen. De OLAP-kubus is een matrixinterface die helpt bij het uitvoeren van projectiebewerkingen zoals aggregatie. De kubus-metagegevens creëren dus een sterschema of sneeuwvlokschema dat vervolgens wordt gebruikt in de relationele database.
De metingen worden vervolgens onderverdeeld in feiten en dimensies waarop nieuwe tabellen worden gemaakt en verschillende bewerkingen zoals opschonen en transformeren van gegevens plaatsvinden. OLAP-clients omvatten programma's zoals Excel, webapplicaties, dashboards, enz. De geoptimaliseerde gegevens helpen dus bij het bepalen van verschillende patronen en trends in elk bedrijf. OLAP helpt bij het bereiken van dit doel en maakt analyse eenvoudiger.
Het zal helpen om zaken vanuit verschillende invalshoeken te bekijken. Verschillende bedrijven maken gebruik van OLAP-kubus. De analytische bewerkingen maken het dus gemakkelijker om gegevens te analyseren en patronen moeiteloos en nauwkeurig te voorspellen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor de bewerkingen in OLAP. Hier bespreken we de introductie en de vier soorten bewerkingen op OLAP. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie–
- Wat is OLAP?
- DevOps Tools
- SAS-alternatieven
- Wat is ETL-testen?