Introductie tot Data Cube
Een gegevenskubus, zoals de naam al doet vermoeden, is een uitbreiding van een tweedimensionale gegevenskubus of een tweedimensionale matrix (kolom en rijen). Wanneer er veel complexe gegevens zijn die moeten worden samengevoegd en de relevante of belangrijke gegevens moeten worden geabstraheerd. Er komt een beeld van de behoefte aan de gegevenskubus.
Een gegevenskubus wordt in principe gebruikt om de specifieke informatie weer te geven die moet worden opgehaald uit een enorme reeks complexe gegevens. U bent bijvoorbeeld naar een winkelcentrum gegaan waar veel items in verschillende hoeken van het winkelcentrum zijn geplaatst en het is erg moeilijk om het item van behoefte te vinden op het uur van behoefte. Als u nu wordt erkend dat de artikelen in een winkelcentrum zijn geplaatst, wordt het kopen van dat artikel eenvoudig en probleemloos. Dit betekent dat een gegevenskubus met perfecte dimensies en hogere waardebereiken of we kunnen ook een verwijzing naar driedimensionale gegevens zeggen.
Wat is Data Cube?
Het heeft veel kenmerken zijn als volgt:
- Het kan heel ver gaan en nog veel meer dimensies bevatten.
- Improviseert bedrijfsstrategieën door analyse van alle gegevens.
- Het helpt om het nieuwste marktscenario te krijgen door trends en prestatieanalyses op te stellen.
- Het speelt een zeer cruciale rol door het creëren van tussenliggende gegevenskubussen om aan de vereisten te voldoen en om de kloof te overbruggen tussen het datawarehouse en alle rapportagetools, met name in een datawarehouse-rapportagetool.
- In andere fasen zal er broninvoer zijn die gelijktijdig wordt bewaakt en beheerd, het doel is om een verbinding en end-to-end stroom tussen bron naar bestemming te maken met tussenliggende gegevenskubussen die met servers samenwerken.
Typen gegevenskubussen
Er zijn twee soorten gegevenskubussen die meestal in bedrijven of ondernemingen worden gebruikt:
1. Multidimensionale gegevenskubus (MOLAP)
Zoals de naam al doet vermoeden, wordt Multidimensional Data Cube vooral gebruikt in de zakelijke vereiste waar grote hoeveelheden gegevens zijn. Producten ontwikkeld en volgen omvat de structuur van MOLAP met een multidimensionaal arrayformaat. Deze structuur helpt bij het verbeteren van de enorme gegevensset met een schaarser en een verhoogd niveau van MOLAP. Hieruit kunnen we vaststellen dat dit geen specifieke gegevens of geclusterde gegevenswaarde uit een gegevensset zal vertegenwoordigen.
Dit zal uiteindelijk de benodigde ruimte of opslag vergroten, wat soms niet de behoefte van het uur is. Aldus maakt het de structuur ongewenst belemmeren van de gegevenswaarden en reeksen dimensies die de gegevens vertegenwoordigen.
Een van de interessante doelen van deze MOLAP is dat het een indexeringsindeling heeft voor elke dimensie van een gegevenskubus die de algemene ontwikkeling en structuur verbetert om meer relevante informatie te verzamelen.
Maar omdat alles een voordeel heeft, heeft het ook een nadeel dat in dit geval wordt besproken voor enorme gegevenssets en sparser-matrix, wat soms ongewenst is. Dus, om de structuur te voorkomen en wenselijk te maken, zullen we gebruik maken van compressietechnieken die de belemmering van indexeringseigenschappen van het zo zeer noodzakelijke bedrijfsmodel van MOLAP zullen verminderen.
2. Relationele gegevenskubus (ROLAP)
Het is ook een andere categorie gegevensanalyse-gegevenskubus die religieus het relationele databasemodel volgt. Als we het vergelijken met de multidimensionale gegevenskubus, heeft deze het dubbele aantal relationele tabellen om de dimensies met gegevenssets en vereisten te specificeren. Elk van deze tabellen bevat een specifieke weergave die een kubus wordt genoemd.
Er zijn nog veel meer categorieën die worden onderzocht en in de gaten worden gehouden omdat ze enorm in de lift zitten, zoals SOLAP, DOLAP, WOLAP, enz.
Hybride OLAP bestaat ook, wat niets anders is dan de combinatie van zowel ROLAP als MOLAP. Het wordt ook zeer veel gebruikt, maar hangt weer af van de zakelijke vereisten. Hybride OLAP is niet de meest gebruikte gegevenskubus, maar veel organisaties geven er de voorkeur aan vanwege de superieure en gegevensverwerkingsmogelijkheden. Een andere zeer mooie kwaliteit is dat het een vinkje bevat in zowel de multidimensionale als relationele database, wat helpt bij het zeer efficiënt beheren van de gegevens en gegevens in databases. Dit helpt bij het optimaliseren van de tijd door de cellen te optimaliseren en te beheren. Het verschil maken en in vergelijking met beide HOLAP komen, kan vanwege zijn beheerscapaciteiten preferentieel zijn.
Wat dataminingconcepten betreft, speelt data cube een zeer cruciale rol voor beide categorieën MOLAP en ROLAP.
Voordelen
- Verhoogt de productiviteit van een onderneming.
- Verbetert de algehele prestaties en efficiëntie.
- De weergave van enorme en complexe gegevenssets wordt vereenvoudigd en gestroomlijnd.
- Enorme database en complexe SQL-query's zijn ook beheersbaar.
- Indexeren en bestellen biedt de beste set gegevens voor analyse- en dataminingtechnieken.
- Sneller en gemakkelijk toegankelijk omdat het vooraf gedefinieerde en vooraf berekende gegevenssets of gegevenskubussen zal hebben.
- Aggregatie van gegevens maakt toegang tot alle gegevens zeer snel op elk microniveau, wat uiteindelijk leidt tot eenvoudig en efficiënt onderhoud en kortere ontwikkeltijden.
- OLAP zal helpen bij het verkrijgen van een snelle responstijd, een snelle leercurve, een veelzijdige omgeving, bereik tot een breed bereik van alle toepassingen, behoefte aan implementatiemiddelen en minder wachttijd met een kwaliteitsresultaat.
Conclusie
In het scenario van vandaag proberen alle grootzakelijke reuzen hun niveau het beste om te strategieën en het bedrijf gestroomlijnd te krijgen met bepaalde datamodellen en datakubussen. Onderzoekers proberen ook met meer gediversifieerde en verbeterde bedrijfsmodellen te komen om de volledige productie en ontwikkeling van bedrijfsorganisaties te maken.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Wat is Data Cube? Hier bespreken we wat gegevenskubus en soorten gegevenskubussen zijn, samen met voordelen. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Abstracte klasse in Python
- Abstracte klasse in Java
- Constructor en Destructor in C ++
- Overschrijven in C ++