Inleiding tot multidimensionale database
De multidimensionale database is meestal bedoeld voor OLAP (Online Analytic Processing) en Data Warehousing. Het is gemaakt voor meerdere relationele databases. Het geeft de gebruikers toegang tot de gegevens met behulp van query's en ook analyses naar zakelijke trends. De multidimensionale database gebruikt (Multidimensional Online Analytics Processing) MOLAP om toegang te krijgen tot de gegevens. Hiermee kunnen de gebruikers de gegevens snel genereren en complexere zakelijke vragen uit de gegevensbron beantwoorden. De gegevens worden opgeslagen in een kubusformaat, wat betekent dat de gegevens vanuit elke dimensie kunnen worden bekeken.
Relationele database
Het slaat gegevens op in een tweedimensionale tabelindeling als rijen en kolommen. De onderstaande tabellen tonen het voorbeeld van de relationele database. De gegevens worden opgeslagen als een record in een rij en elk record verdeeld in kolommen.
| Item | Winkel locatie | Aantal stuks |
| Papier, A4 | Chennai | 40 |
| Chocolade, Munch | Delhi | 5 |
| Papier, A3 | Delhi | 89 |
| Chocolade, 5-sterren | Chennai | 100 |
Voorbeelden van multidimensionale array
Hieronder staan de voorbeelden van de multidimensionale array:
MDB - Multidimensionale database : het is een type database met het datawarehouse en OLAP (online analytische verwerking). MDB kan de invoer van de relationele database maken en de relationele database heeft toegang tot de gegevens uit de database met behulp van SQL (gestructureerde querytaal). De OLAP die toegang heeft tot de gegevens uit de multidimensionale database staat bekend als MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). Multidimensional Database Management System (MDDBMS) is de mogelijkheid om snel gegevens te verwerken, zodat we snel het antwoord kunnen krijgen.
OLAP (Online Analytical Processing): de technologie is het gebruik van veel BI-activiteiten (Business Intelligence). En het is een krachtige technologie voor gegevensontdekking, rapporten, analytische berekeningen en voorspellende analyseplanning.
OLAP voor multidimensionale analyse
- OLAP wordt gebruikt voor bedrijven die actief zijn in multidimensionale activiteiten en ondersteunt business intelligence om analyses uit de verschillende gegevensbronnen te maken. Het stelt de analist in staat om analyses uit vele verschillende bronnen tegelijkertijd uit te voeren. Veel OLAP-toepassingen omvatten zakelijke verwerking, rapporten, analyses, voorspellingen, voorspellingen, enzovoort. De meting kan in elke dimensie plaatsvinden. Wanneer er multidimensionale gegevens uit de meerdere gegevensbronnen zijn, kan dit worden geanalyseerd met behulp van de drie bewerkingen Roll-up, Drill-Down, Slicing en Dicing.
- Neem een voorbeeld voor een organisatie die wordt uitgevoerd als productfabricage, ze moeten de productverkoop handhaven op basis van de productcategorie, klantenlijst, tijd enzovoort. Op deze manier speelt de tijd een belangrijke rol door de maand-op-maand, jaar-op-jaar, enz. Te meten, wordt deze op de x-as gehouden en wordt de productcategorie op dezelfde x-as gescheiden door de verschil het verkooppercentage op de y-as.
- Nu kunnen we eenvoudig de analyse voor ons bedrijf uitvoeren om verbeteringen en voorspellingen te doen voor onze verkopen. De analist moet naar alle dimensies kijken om een effectievere analyse te maken voor vaste klanten. Dat is de reden dat OLAP een vitale rol speelt in multidimensionale operaties.
Data opslagplaats
- Een datawarehousing wordt ook wel een enterprise datawarehouse genoemd. Het verzamelt en beheert gegevens uit verschillende bronnen voor rapportage en gegevensanalyse, rekening houdend met inzichten in business intelligence. Het kan fungeren als een gecentraliseerde repository en gegevens uit een of meer bronnen integreren. Gegevensopslag omvat gegevens opschonen, gegevensintegratie en gegevensconsolidaties.
- Neem een voorbeeld van een warenhuis met een grote hoeveelheid gegevens over de producten. Wanneer we kijken naar het specifieke product dat beschikbaar is of hoeveel tellingen er nog zijn, moeten we een query ontwerpen om gegevens om te zetten in informatie die beschikbaar is voor gebruikers
Tweedimensionale gegevensmatrix
Hieronder vindt u de gedetailleerde uitleg van de tweedimensionale gegevensreeks:
De gegevens in het vorige voorbeeld worden hier weergegeven als de 2x2-matrix. In deze onderstaande afbeelding wordt de winkellocatie weergegeven op de x-as en Item op de y-as
Elke as in de multidimensionale array wordt dimensie genoemd, de dimensies zijn winkellocatie en artikel. Het bevat elk twee posities
- Winkellocatie = Chennai en Delhi
- Item = papier en chocolade
Elk item binnen de dimensie wordt een positie genoemd. De gebieden worden uitgezet als de hoeveelheid papier en chocolaatjes in elke winkel.
Multidimensionale gegevens zijn gemakkelijk om de weergave van de array te zien in plaats van een relationele database. De tweedimensionale database is gemakkelijk te begrijpen dat er een item met twee dimensies en een winkellocatie is en elke dimensie twee posities bevat. De hoeveelheid informatie voor chocolade is bijvoorbeeld gegroepeerd in één rij en kan gemakkelijk worden opgeteld.
De array geeft de informatie over een aantal dimensies en posities binnen elke dimensie op en kan ook een eenvoudige analysemethode zijn. Wanneer we de gegevens opslaan in een matrixindeling, kunnen we de analyse eenvoudig uitvoeren, gegevens zeer snel importeren en exporteren.
Driedimensionale gegevensmatrix
Hieronder vindt u de gedetailleerde uitleg van de driedimensionale gegevensreeks:
Wanneer we de relationele database uitbreiden door de derde dimensie aan de gegevensset toe te voegen, wordt dit weergegeven als een driedimensionale relationele tabel. Uit de bovenstaande matrixtabel voegen we de dimensie "Klant" toe. De dimensie kan twee mogelijkheden hebben: 'Openbaar' en 'Privé'. Door een dimensie toe te voegen met de twee-dimensie kan het aantal rijen in de tabel worden uitgebreid. Waar we de lengte van de tabel uitbreiden, is het moeilijk om met de gegevens om te gaan, daarom speelt de multidimensionale structuur een cruciale rol.
| Item | Winkel locatie | Klant | Aantal stuks |
| Papier, A4 | Chennai | Openbaar | 40 |
| Chocolade, Munch | Delhi | Privaat | 5 |
| Papier, A3 | Delhi | Openbaar | 89 |
| Chocolade, 5-sterren | Chennai | Privaat | 100 |
Vierdimensionale gegevensmatrix
Hieronder vindt u de gedetailleerde uitleg van de vierdimensionale gegevensreeks:
De driedimensionale kan worden uitgebreid tot vierdimensie door nog een dimensie toe te voegen als openingstijd. De vier-dimensionale array is moeilijk te begrijpen, dus een vergelijkbaar cijfer door elk toe te voegen als openingstijd.
Voor- en nadelen van multidimensionale database
Voordelen van multidimensionale databases
Enkele voordelen in Multidimensional-database zijn:
- Eenvoudig onderhoud: het is gemakkelijk te hanteren en te onderhouden
- Verbeterde prestaties: de prestaties zijn veel beter dan die van normale databases zoals de relationele database.
- Betere gegevenspresentatie: de gegevens zijn veelzijdig en bevatten veel verschillende factoren. De gegevenspresentatie is op grote afstand superieur aan conventionele databases.
Nadelen van multidimensionale databases
Onderstaande lijn verklaart de nadelen van multidimensionale databases:
Een van de nadelen van multidimensionale databases is dat dit vrij complex is en dat professionals de gegevens uit de database zouden moeten begrijpen en analyseren.
Conclusie
In dit artikel hebben we geleerd wat het is over Multidimensionale database, OLAP, Datawarehousing, voor- en nadelen van een multidimensionale database.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor Multidimensionale Database. Hier bespreken we voorbeelden, twee, drie, vier-dimensionale data-array met zijn voor- en nadelen. U kunt ook onze andere gerelateerde artikelen doornemen voor meer informatie-
- Matrix in Matlab
- AWS-databases
- Data Science Tools
- Data Science-vaardigheden
- Multidimensionale array in PHP