Einführung in Data Cube
Ein Datenwürfel ist, wie der Name schon sagt, eine Erweiterung des zweidimensionalen Datenwürfels oder der zweidimensionalen Matrix (Spalte und Zeilen), wenn viele komplexe Daten zu aggregieren sind und die relevanten oder wichtigen Daten zu abstrahieren sind. Da kommt die Notwendigkeit des Datenwürfels ins Spiel.
Ein Datenwürfel wird im Wesentlichen verwendet, um die spezifischen Informationen darzustellen, die aus einem riesigen Satz komplexer Daten abgerufen werden sollen. Sie sind zum Beispiel zu einem Einkaufszentrum gegangen, in dem viele Gegenstände in verschiedenen Ecken des Einkaufszentrums platziert sind, und es ist sehr schwierig, den Gegenstand zu der Stunde des Bedarfs zu finden. Wenn Sie nun über die Bestellung der Artikel in einem Einkaufszentrum informiert sind, wird der Kauf dieses Artikels einfach und problemlos. Dies bedeutet, dass es sich um einen Datenwürfel mit perfekten Abmessungen und höheren Wertebereichen handelt oder auch um einen Verweis auf dreidimensionale Daten.
Was ist ein Datenwürfel?
Es hat viele Eigenschaften wie folgt:
- Es kann sehr weit darüber hinausgehen, viel mehr Dimensionen einzuschließen.
- Verbessert Geschäftsstrategien durch Analyse aller Daten.
- Es hilft, das neueste Marktszenario zu erhalten, indem Trends und Leistungsanalysen erstellt werden.
- Es spielt eine sehr wichtige Rolle, indem es Datenwürfel erstellt, die den Anforderungen entsprechen und die Lücke zwischen dem Data Warehouse und dem gesamten Berichterstellungstool schließen, insbesondere in einem Data Warehouse-Berichterstellungstool.
- In anderen Phasen wird eine Quelle eingegeben, die gleichzeitig überwacht und verwaltet wird. Ziel ist es, eine Verbindung und einen End-to-End-Fluss zwischen Quelle und Ziel mit zwischengeschalteten Datenwürfeln herzustellen, die mit Servern interagieren.
Arten von Datenwürfeln
Es gibt zwei Arten von Datenwürfeln, die hauptsächlich in Unternehmen oder Unternehmen verwendet werden:
1. Mehrdimensionaler Datenwürfel (MOLAP)
Wie der Name schon sagt, wird der Multidimensionale Datenwürfel hauptsächlich für Geschäftsanforderungen mit großen Datenmengen verwendet. Produkte entwickelt und folgen beinhaltet die Struktur von MOLAP, die ein mehrdimensionales Array-Format hat. Diese Struktur hilft bei der Verbesserung des riesigen Datensatzes mit einem Sparser und einem erhöhten MOLAP-Level. Daraus lässt sich ableiten, dass dies keine spezifischen Daten oder gruppierten Datenwerte aus einem Datensatz darstellt.
Dies erhöht letztendlich den Platz- oder Speicherbedarf, der manchmal nicht stundenlang benötigt wird. Auf diese Weise behindert die unerwünschte Struktur die Datenwerte und Maßsätze, die die Daten darstellen.
Eines der interessanten Ziele dieses MOLAP ist, dass es über ein Indexierungsformat für die Darstellung jeder Dimension eines Datenwürfels verfügt, wodurch die Gesamtentwicklung und -struktur verbessert wird, um relevantere Informationen zu sammeln.
Da aber alles einen Vorteil hat, hat es auch einen Nachteil, der in diesem Fall für riesige Datensätze und eine sparser Matrix diskutiert wird, was manchmal unerwünscht ist. Um die Struktur zu vermeiden und wünschenswert zu machen, werden wir Komprimierungstechniken verwenden, die die Beeinträchtigung der Indizierungseigenschaft des so dringend benötigten Geschäftsmodells von MOLAP verringern.
2. Relationaler Datenwürfel (ROLAP)
Es ist auch eine andere Kategorie von Datenanalyse-Datenwürfeln, die religiös dem relationalen Datenbankmodell folgen. Verglichen mit dem mehrdimensionalen Datenwürfel besitzt er die doppelte Anzahl relationaler Tabellen, um die Dimensionen mit Datensätzen und Anforderungen anzugeben. Jede dieser Tabellen enthält eine bestimmte Ansicht, die als Quader bezeichnet wird.
Es werden noch viele weitere Kategorien recherchiert und im Auge behalten, da sie sehr boomend sind, wie SOLAP, DOLAP, WOLAP usw.
Es gibt auch hybrides OLAP, das nichts anderes als die Kombination von ROLAP und MOLAP ist. Es wird auch sehr stark genutzt, hängt aber wiederum von den Geschäftsanforderungen ab. Hybrid-OLAP ist nicht der am häufigsten verwendete Datenwürfel, wird jedoch aufgrund seiner überlegenen und Datenverarbeitungsfähigkeit von vielen Unternehmen bevorzugt. Eine weitere sehr schöne Eigenschaft ist, dass sie eine Überprüfung sowohl der mehrdimensionalen als auch der relationalen Datenbank enthält, die eine sehr effiziente Verwaltung der Daten und der Daten in Datenbanken ermöglicht. Dies trägt zu einem optimierten Zeitverbrauch bei, indem die Zellen optimiert und verwaltet werden. Den Unterschied zu machen und sich mit beiden zu messen, kann aufgrund seiner Managementfähigkeiten von Vorteil sein.
In Bezug auf Data Mining-Konzepte der Datenanalyse spielt der Datenwürfel für beide Kategorien von MOLAP und ROLAP eine sehr zentrale Rolle.
Leistungen
- Steigert die Produktivität eines Unternehmens.
- Verbessert die Gesamtleistung und Effizienz.
- Die Darstellung großer und komplexer Datenmengen wird vereinfacht und optimiert.
- Riesige Datenbank- und komplexe SQL-Abfragen können ebenfalls verwaltet werden.
- Indizierung und Sortierung bieten den besten Datensatz für Analyse- und Data Mining-Techniken.
- Schneller und einfacher Zugriff, da vordefinierte und vorberechnete Datensätze oder Datenwürfel vorhanden sind.
- Durch die Aggregation von Daten kann auf jeder Mikroebene sehr schnell auf alle Daten zugegriffen werden, was letztendlich zu einer einfachen und effizienten Wartung und einer Verkürzung der Entwicklungszeit führt.
- Mit OLAP erhalten Sie eine schnelle Reaktionszeit, eine schnelle Lernkurve, eine vielseitige Umgebung, eine breite Reichweite für alle Anwendungen, einen Ressourcenbedarf für die Bereitstellung und eine kürzere Wartezeit mit einem hochwertigen Ergebnis.
Fazit
Im heutigen Szenario versuchen alle großen Unternehmen ihr Bestes, um das Geschäft mit bestimmten Datenmodellen und Datenwürfeln zu optimieren und zu optimieren. Die Forscher bemühen sich auch um die Entwicklung diversifizierter und verbesserter Geschäftsmodelle, um die gesamte Produktion und Entwicklung von Geschäftsorganisationen zu ermöglichen.
Empfohlene Artikel
Dies ist eine Anleitung zu Was ist Data Cube? Hier diskutieren wir, was Datenwürfel und Typen von Datenwürfeln sind und welche Vorteile sie haben. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
- Abstrakte Klasse in Python
- Abstrakte Klasse in Java
- Konstruktor und Destruktor in C ++
- Überschreiben in C ++