Operationen in OLAP - Vier Arten von OLAP-Vorgängen

• Einführung in Operationen in OLAP

Einführung in Operationen in OLAP

OLAP steht für Online Analytical Processing. Es hilft bei der Analyse verschiedener Auszüge und beim Anzeigen von Geschäftsdaten aus verschiedenen Blickwinkeln. Es ist häufig erforderlich, Daten zu gruppieren und zusammenzuführen. Die Struktur wird im Wesentlichen als OLAP-Cube bezeichnet. Der OLAP-Cube ist eine Datenstruktur, die für eine ordnungsgemäße Datenanalyse optimiert ist. Es besteht hauptsächlich aus numerischen Fakten, die als Dimensionen bezeichnet werden können. Ein Data Warehouse sollte Daten aus verschiedenen Datenquellen und Formaten extrahieren. Diese Daten werden dann bereinigt und gemäß den Anforderungen des Benutzers transformiert. Es wird dann auf den OLAP-Server geladen, wo weitere Analysen durchgeführt werden.

Arten von Operationen auf OLAP

Es gibt vier Arten von OLAP-Vorgängen, die ausgeführt werden können. Diese Bereiche unten:

1. Aufrollen
2. Aufreißen
3. In Würfel schneiden
4. Drehpunkt

Schauen wir uns das einzeln an

1. Aufrollen

Roll-up kann auch als Datenaggregation betrachtet werden. Die aufgeteilten Daten werden konsolidiert und anschließend weiterverwendet. Dies kann durch die folgenden Methoden erfolgen.

• Dimensionen reduzieren.
• Durch die Verwendung einer Konzepthierarchie, bei der ein System zum Gruppieren von Dingen auf der Grundlage einer bestimmten Reihenfolge oder Ebene erstellt wird.

Beispiel

Für einen bestimmten Datensatz kann die Aufrollbemaßungstechnik verwendet werden. Unter Verwendung des Konzepts der Hierarchie wird eine Dimensionsreduktion durchgeführt. Dies erfolgt durch Kombinieren der Daten über eine beliebige Achse. Das obige Beispiel hat Medaillen aus vier Städten. Von diesen beiden Städten stammen zwei aus Asien, während die beiden anderen aus Europa stammen. Wenn hier ein Roll-up-Vorgang durchgeführt werden soll, kann dies durch Zusammenführen der asiatischen Unternehmen und der europäischen Unternehmen geschehen.

Ausgabe:

Dies bedeutet detailliertere Daten zu weniger detaillierten Daten.

2. Drilldown durchführen

Drilldown ist nichts anderes, als die Daten weiter in kleinere Teile zu unterteilen. Diese Dimension kann auch auf den Datenwürfel angewendet werden. Hier wird die Dimension erweitert. Die Erweiterung hier ist nichts anderes als das Hinzufügen neuer Dimensionen zu aktuellen Daten. Wenn Daten vorhanden sind, können die aktuellen Dimensionen erweitert werden. Diese Erweiterung kann entlang einer beliebigen Achse des Datenwürfels erfolgen.

Der Vorgang kann durchgeführt werden von

• Durchlaufen Sie die erwartete Hierarchie während der Fragmentierung.
• Vergrößerung der Dimension aktueller Datensätze.

Betrachten Sie das folgende Beispiel mit vier Ländern C1, C2, C3 und C4. Die Bevölkerung dieser vier Länder pro Quartal ist nach dem Gebiet dieses Landes getrennt. Um einen Drilldown durchzuführen, sehen wir, dass zwei Länder aus Asien (C1 und C2) und die anderen beiden aus Europa (C3 und C4) stammen. Wenn ein Drilldown durchgeführt werden soll, können Bereiche wie Länder, Städte, Bezirke usw. erweitert werden. Auf diese Weise kann die Fläche jedes Landes, jeder Stadt, jedes Bezirks und sogar der kleinsten Region fragmentiert und erreicht werden das Dorf.

3. Slice and Dice

Um eine Slice-Operation auszuführen, müssen Daten aus einem einzelnen Cube extrahiert werden. Dieser Extrakt wird verwendet, um einen neuen Würfel zu bilden. Wenn es mehr Daten als eine Dimension gibt, können diese auch extrahiert werden. Dies kann aus demselben Datenwürfel erfolgen, was zu unterschiedlichen Würfeln aus dem einen großen Würfel führen kann. Fahren Sie mit demselben Beispiel für vier Länder fort: C1, C2, C3 und C4, wobei C1 und C2 aus Asien und C3 und C4 aus Europa stammen. Anschließend erstellt die Würfeloperation einen Unterwürfel, indem zwei oder mehr Dimensionen aus dem aktuellen Würfel ausgewählt werden. Bedenken Sie, dass es von vier Unternehmen C1, C2, C3 und C4 gibt, wobei C1 und C2 aus Asien und C3 und C4 aus Europa stammen. Durch Auswahl von zwei Parametern aus den verschiedenen Dimensionen kann die Würfeloperation leicht durchgeführt werden. Dies kann entweder die Bevölkerung, das Gebiet oder der geografische Standort sein. Der einzige Unterschied besteht darin, dass Sie zwei oder mehr Dimensionen auswählen, die zur Erstellung dieses Subcubes führen.

4. Pivot

Das Drehen der Ausrichtung des Datenwürfels, um die anderen Ansichten zu überprüfen, die Daten haben können, wird ausgeführt, wenn gesagt wird, dass eine Pivot-Operation ausgeführt wird. Um Daten aus einer anderen Perspektive anzuzeigen, werden die Daten gedreht. Es wird die Ersatzdarstellung der Daten bereitstellen. Sobald der Subcube nach der Slice-Operation erhalten wurde, gibt ihm die Pivot-Ansicht eine neue Ansicht. Angenommen, es gibt vier Unternehmen, C1, C2, C3 und C4, wobei C1 und C2 aus Asien und C3 und C4 aus Europa stammen. Durch Drehen einer Dimension des Datenwürfels können wir die Pivot-Operation leicht durchführen. Angenommen, Sie können die Fläche des Landes von der X-Achse zur Y-Achse und die Einwohnerzahl pro Quadratkilometer von der Y-Achse zur X-Achse ändern, um eine andere Ansicht zu erhalten.

Diese vier Vorgänge tragen zu einer schnelleren Abfrageleistung bei.

Fazit

Der Kern jedes OLAP-Systems sind numerische Fakten, die als Kennzahlen bezeichnet werden. Diese Maßnahmen können weiter in Dimensionen unterteilt werden. Die Kennzahlen werden dann an Schnittpunkten platziert, die den Vektorraum bilden. Der OLAP-Cube ist eine Matrixschnittstelle, die bei Projektionsvorgängen wie der Aggregation hilfreich ist. Die Cube-Metadaten erstellen somit ein Sternschema oder Schneeflockenschema, das dann in der relationalen Datenbank verwendet wird.

Die Maßnahmen werden dann in Fakten und Dimensionen unterteilt, auf denen neue Tabellen erstellt werden, und es finden verschiedene Vorgänge wie das Bereinigen und Transformieren von Daten statt. Zu den OLAP-Clients gehören Programme wie Excel, Webanwendungen, Dashboards usw. Die optimierten Daten helfen somit bei der Bestimmung unterschiedlicher Muster und Trends in jedem Unternehmen. OLAP hilft bei der Erreichung dieses Ziels und erleichtert die Analyse.

Es hilft bei der Betrachtung von Unternehmen aus verschiedenen Blickwinkeln. Verschiedene Unternehmen nutzen den OLAP-Cube. Die Analysevorgänge erleichtern somit die Analyse von Daten und die Vorhersage von Mustern mühelos und genau.

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