Mehrdimensionale Datenbank - Beispiele und relationale Datenbank

Einführung in die mehrdimensionale Datenbank

Die mehrdimensionale Datenbank wird üblicherweise für OLAP (Online Analytic Processing) und Data Warehousing verwendet. Es wurde für mehrere relationale Datenbanken erstellt. Sie ermöglicht den Benutzern den Zugriff auf die Daten mithilfe von Abfragen und Analysen zu Geschäftstrends. Die mehrdimensionale Datenbank verwendet MOLAP (Multidimensional Online Analytics Processing), um auf die Daten zuzugreifen. Die Benutzer können die Daten schnell generieren und komplexere Geschäftsabfragen aus der Datenquelle beantworten. Die Daten werden in einem Cube-Format gespeichert, sodass die Daten aus jeder Dimension angezeigt werden können.

Relationale Datenbank

Es speichert Daten in einem zweidimensionalen Tabellenformat als Zeilen und Spalten. Die folgenden Tabellen zeigen das Beispiel der relationalen Datenbank. Die Daten werden als Datensatz in einer Reihe gespeichert und jeder Datensatz in Spalten unterteilt.

Artikel	Geschäftsort	Menge
Papier, A4	Chennai	40
Schokolade, Munch	Delhi	5
Papier, A3	Delhi	89
Schokolade, 5 Sterne	Chennai	100

Beispiele für mehrdimensionale Arrays

Nachfolgend finden Sie Beispiele für das mehrdimensionale Array:

MDB - Multidimensionale Datenbank : Dies ist ein Datenbanktyp mit Data Warehouse und OLAP (Online Analytical Processing). MDB kann die Eingaben aus der relationalen Datenbank erstellen, und die relationale Datenbank kann mithilfe von SQL (Structured Query Language) auf die Daten aus der Datenbank zugreifen. Der OLAP, der auf die Daten aus der mehrdimensionalen Datenbank zugreifen kann, wird als MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing) bezeichnet. Mit MDDBMS (Multidimensional Database Management System) können Daten schnell verarbeitet werden, sodass wir schnell eine Antwort erhalten.

OLAP (Online Analytical Processing): Bei dieser Technologie werden viele BI-Vorgänge (Business Intelligence) verwendet. Und es ist eine leistungsstarke Technologie für Datenerkennung, Berichte, analytische Berechnungen und vorausschauende Analyseplanung.

OLAP für die mehrdimensionale Analyse

• OLAP wird für Unternehmen verwendet, die mehrdimensionale Aktivitäten ausführen, und unterstützt Business Intelligence bei der Analyse der verschiedenen Datenquellen. Es ermöglicht dem Analysten, Analysen aus vielen verschiedenen Quellen gleichzeitig durchzuführen. Viele OLAP-Anwendungen umfassen Geschäftsverarbeitung, Berichte, Analysen, Prognosen, Vorhersagen usw. Die Messung kann in jeder Dimension erfolgen. Wenn mehrdimensionale Daten aus mehreren Datenquellen vorhanden sind, können sie mithilfe der drei Vorgänge "Aufrollen", "Drilldown", "Schneiden" und "Schneiden" analysiert werden.
• Nehmen Sie ein Beispiel für eine Organisation, die als Produktfertigungsbetrieb tätig ist. Sie müssen den Produktverkauf basierend auf Produktkategorie, Kundenliste, Zeit usw. pflegen. Auf diese Weise spielt die Zeit eine wichtige Rolle, indem Monat für Monat, Jahr für Jahr usw. gemessen werden. Sie wird auf der x-Achse beibehalten und die Produktkategorie wird auf derselben x-Achse durch die getrennt Differenz der Verkaufsrate in der y-Achse.
• Jetzt können wir auf einfache Weise die Analyse für unser Unternehmen durchführen, um Verbesserungen und Prognosen für unseren Umsatz zu erstellen. Der Analyst muss alle Dimensionen berücksichtigen, um eine effektivere Analyse für Stammkunden zu erstellen. Aus diesem Grund spielt OLAP bei mehrdimensionalen Operationen eine wichtige Rolle.

Data Warehousing

• Ein Data Warehousing wird auch als Enterprise Data Warehouse bezeichnet. Es sammelt und verwaltet Daten aus verschiedenen Quellen für die Berichterstellung und Datenanalyse unter Berücksichtigung von Business Intelligence-Erkenntnissen. Es kann als zentrales Repository fungieren und Daten aus einer oder mehreren Quellen integrieren. Data Warehousing umfasst Datenbereinigung, Datenintegration und Datenkonsolidierung.
• Nehmen Sie ein Beispiel für ein Kaufhaus, das eine große Menge an Daten zu den Produkten enthält. Wenn wir uns ansehen, welches Produkt verfügbar ist oder wie viele noch verfügbar sind, müssen wir eine Abfrage entwerfen, um Daten in Informationen umzuwandeln, die für Benutzer verfügbar sind

Zweidimensionales Datenarray

Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Erläuterung des zweidimensionalen Datenfelds:

Die Daten im vorherigen Beispiel werden hier als 2 × 2-Matrix angezeigt. In der folgenden Abbildung wird der Speicherort auf der x-Achse und Artikel auf der y-Achse dargestellt

Jede Achse im mehrdimensionalen Array wird als Dimension bezeichnet. Die Dimensionen sind Speicherort und Artikel. Es enthält jeweils zwei Positionen

• Geschäftsstandort = Chennai und Delhi
• Item = Papier und Schokolade

Jeder Eintrag innerhalb der Dimension wird als Position bezeichnet. Die Flächen sind als Papier- und Schokoladenmenge in jedem Ladenlokal angegeben.

Bei mehrdimensionalen Daten ist die Darstellung des Arrays einfacher als bei einer relationalen Datenbank. Die zweidimensionale Datenbank ist leicht zu verstehen, dass es zwei Dimensionen für Artikel und Speicherort gibt und jede Dimension zwei Positionen enthält. Zum Beispiel wird die Informationsmenge für Schokolade in eine Zeile eingetastet und kann leicht summiert werden.

Das Array formatiert die Informationen über eine Reihe von Dimensionen und Positionen innerhalb jeder Dimension und kann auch eine einfache Analysemethode sein. Wenn wir die Daten in einem Array-Format speichern, können wir die Analyse, den Import und den Export von Daten sehr schnell durchführen.

Dreidimensionales Datenarray

Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Erläuterung des dreidimensionalen Datenfelds:

Wenn wir die relationale Datenbank um die dritte Dimension erweitern, wird der Datensatz als dreidimensionale relationale Tabelle dargestellt. Aus der obigen Array-Tabelle fügen wir die Dimension "Kunde" hinzu. Die Dimension kann aus zwei Möglichkeiten bestehen: "Öffentlich" und "Privat". Durch Hinzufügen einer Dimension mit der zweidimensionalen kann die Anzahl der Zeilen in der Tabelle erweitert werden. Wenn wir die Länge der Tabelle verlängern, ist es schwierig, mit den Daten umzugehen, weshalb die mehrdimensionale Struktur eine wichtige Rolle spielt.

Artikel	Geschäftsort	Kunde	Menge
Papier, A4	Chennai	Öffentlichkeit	40
Schokolade, Munch	Delhi	Privat	5
Papier, A3	Delhi	Öffentlichkeit	89
Schokolade, 5 Sterne	Chennai	Privat	100

Vierdimensionales Datenarray

Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Erläuterung des vierdimensionalen Datenfelds:

Das Dreidimensionale kann zu vier Dimensionen erweitert werden, indem eine weitere Dimension als Öffnungszeit hinzugefügt wird. Das vierdimensionale Array ist schwer zu verstehen, daher eine ähnliche Figur, indem man jedes als Öffnungszeit addiert.

Vor- und Nachteile einer mehrdimensionalen Datenbank

Vorteile mehrdimensionaler Datenbanken

Einige der Vorteile der mehrdimensionalen Datenbank sind:

• Einfache Wartung: Es ist einfach zu handhaben und zu warten
• Erhöhte Leistung: Die Leistung ist viel besser als die von normalen Datenbanken wie der relationalen Datenbank.
• Bessere Datenpräsentation: Die Daten sind facettenreich und enthalten viele verschiedene Faktoren. Die Datenpräsentation ist herkömmlichen Datenbanken weit überlegen.

Nachteile mehrdimensionaler Datenbanken

In der folgenden Zeile werden die Nachteile mehrdimensionaler Datenbanken erläutert:

Einer der Nachteile bei mehrdimensionalen Datenbanken ist die Komplexität und es würde Fachleute erfordern, die Daten aus der Datenbank zu verstehen und zu analysieren.

Fazit

In diesem Artikel haben wir nun erfahren, was sich mit mehrdimensionalen Datenbanken, OLAP, Data Warehousing und den Vor- und Nachteilen einer mehrdimensionalen Datenbank befasst.

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