Introduzione al database multidimensionale
Il database multidimensionale è comunemente per OLAP (Online Analytic Processing) e Data Warehousing. È stato creato per più database relazionali. Consente agli utenti di accedere ai dati utilizzando query e analisi dei trend aziendali. Il database multidimensionale utilizza MOLAP (Elaborazione analitica online multidimensionale) per accedere ai dati. Consente agli utenti di generare rapidamente i dati e di rispondere a domande aziendali più complesse dall'origine dati. I dati sono archiviati in un formato cubo, il che significa che i dati possono essere visualizzati da qualsiasi dimensione.
Database relazionale
Memorizza i dati in un formato di tabella bidimensionale come righe e colonne. Le tabelle seguenti mostrano l'esempio del database relazionale. I dati sono archiviati come record in una riga e ogni record è diviso in colonne.
| Articolo | Posizione del negozio | Quantità |
| Carta, A4 | Chennai | 40 |
| Cioccolato, Munch | Delhi | 5 |
| Carta, A3 | Delhi | 89 |
| Chocolate, 5Star | Chennai | 100 |
Esempi di array multidimensionali
Di seguito sono riportati gli esempi dell'array multidimensionale:
MDB - Database multidimensionale : è un tipo di database che ha il data warehouse e OLAP (elaborazione analitica online). MDB può creare input dal database relazionale e il database relazionale può accedere ai dati dal database usando SQL (linguaggio di query strutturato). L'OLAP che può accedere ai dati dal database multidimensionale è noto come MOLAL (Elaborazione analitica online multidimensionale). Il sistema di gestione di database multidimensionale (MDDBMS) è la capacità di elaborare rapidamente i dati, in modo da poter ottenere rapidamente la risposta.
OLAP (Online Analytical Processing): la tecnologia è l'uso di molte operazioni di BI (Business Intelligence). Ed è una potente tecnologia per la rilevazione di dati, report, calcoli analitici e pianificazione di analisi predittive.
OLAP per analisi multidimensionale
- OLAP sta usando per le aziende che sono in esecuzione in attività multidimensionali e supporta la business intelligence per fare analisi dalle varie fonti di dati. Permette all'analista di fare analisi da molte fonti diverse contemporaneamente. Molte applicazioni OLAP includono elaborazione aziendale, report, analisi, previsioni, previsioni e così via. La misurazione può avvenire in ogni dimensione. Quando sono presenti dati multidimensionali provenienti da più origini dati, è possibile analizzarli utilizzando le tre operazioni Roll-up, Drill-Down, Slicing e Dicing.
- Prendi un esempio per un'organizzazione che è in esecuzione come operazioni di produzione del prodotto, devono mantenere le vendite del prodotto in base alla categoria del prodotto, all'elenco dei clienti, al tempo e così via. In tal modo, il tempo gioca un ruolo importante misurando mese su mese, anno su anno, ecc., Viene mantenuto sull'asse x e la categoria di prodotto viene separata nello stesso asse x dal differisce il tasso di vendita nell'asse y.
- Ora possiamo facilmente eseguire le analisi per la nostra attività per apportare miglioramenti e previsioni per le nostre vendite. L'analista deve esaminare tutte le dimensioni per creare un'analisi più efficace per rivolgersi ai clienti abituali. Questo è il motivo per cui OLAP svolge un ruolo vitale nelle operazioni multidimensionali.
Data Warehousing
- Un data warehouse è anche noto come data warehouse aziendale. Sta raccogliendo e gestendo dati da varie fonti per il reporting e l'analisi dei dati, tenendo conto delle informazioni di business intelligence. Può fungere da repository centralizzato e integrare i dati da una o più fonti. Il data warehousing prevede la pulizia, l'integrazione e il consolidamento dei dati.
- Prendi un esempio di un negozio dipartimentale che contiene una grande quantità di dati sui prodotti. Quando esaminiamo il prodotto specifico disponibile o il numero di conteggi rimasti, dobbiamo progettare una query per trasformare i dati in informazioni disponibili per gli utenti
Array di dati bidimensionali
Di seguito è la spiegazione dettagliata dell'array di dati bidimensionali:
I dati nell'esempio precedente sono mostrati qui come matrice 2 × 2. Nella figura seguente, la posizione del negozio è rappresentata nell'asse xe nell'articolo y nell'elemento
Ogni asse nella matrice multidimensionale è chiamato come dimensione, le dimensioni sono posizione del punto vendita e articolo. Contiene due posizioni ciascuno
- Posizione del negozio = Chennai e Delhi
- Articolo = Carta e cioccolato
Ogni voce all'interno della dimensione è chiamata posizione. Le aree vengono tracciate come quantità di carta e cioccolatini in ogni punto vendita.
I dati multidimensionali sono facili da vedere la rappresentazione dell'array piuttosto che da un database relazionale. Il database bidimensionale è facile da capire che ci sono due dimensioni articolo e posizione del negozio e ogni dimensione contiene due posizioni. Ad esempio, la quantità di informazioni per il cioccolato viene tentata in una riga e può essere facilmente sommata.
L'array formatta le informazioni su un numero di dimensioni e posizioni all'interno di ciascuna dimensione e può anche essere un metodo di analisi semplice. Quando archiviamo i dati in un formato array, possiamo facilmente eseguire analisi, importare ed esportare dati molto rapidamente.
Matrice di dati tridimensionale
Di seguito è riportata la spiegazione dettagliata dell'array di dati tridimensionali:
Quando estendiamo il database relazionale aggiungendo la terza dimensione al set di dati viene rappresentato come una tabella relazionale tridimensionale. Dalla tabella di matrice sopra, aggiungeremo la dimensione "Cliente". La dimensione può essere due possibilità: "Pubblico" e "Privato". Aggiungendo una dimensione con la doppia dimensione è possibile estendere il numero di righe nella tabella. Laddove estendiamo la lunghezza della tabella, è difficile gestire i dati, per questo motivo la struttura multidimensionale svolge un ruolo vitale.
| Articolo | Posizione del negozio | Cliente | Quantità |
| Carta, A4 | Chennai | Pubblico | 40 |
| Cioccolato, Munch | Delhi | Privato | 5 |
| Carta, A3 | Delhi | Pubblico | 89 |
| Chocolate, 5Star | Chennai | Privato | 100 |
Array di dati a quattro dimensioni
Di seguito è riportata la spiegazione dettagliata dell'array di dati a quattro dimensioni:
Il tridimensionale può essere esteso a quattro dimensioni aggiungendo un'altra dimensione come tempo di apertura. La matrice quadridimensionale è difficile da capire, quindi una figura simile aggiungendola come tempo di apertura.
Vantaggi e svantaggi del database multidimensionale
Vantaggi dei database multidimensionali
Alcuni dei vantaggi nel database multidimensionale sono:
- Facile manutenzione: è facile da maneggiare e mantenere
- Aumento delle prestazioni: le prestazioni sono molto migliori di quelle dei normali database come il database relazionale.
- Migliore presentazione dei dati: i dati sono sfaccettati e contengono molti fattori diversi. La presentazione dei dati è di gran lunga superiore ai database convenzionali.
Svantaggi dei database multidimensionali
Di seguito sono illustrati gli svantaggi dei database multidimensionali:
Uno degli svantaggi dei database multidimensionali è quello piuttosto complesso e richiederebbe ai professionisti la comprensione e l'analisi dei dati dal database.
Conclusione
Ora in questo articolo, abbiamo imparato cosa riguarda il database multidimensionale, OLAP, il data warehousing, i vantaggi e gli svantaggi di un database multidimensionale.
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