Оглавление:
Определение - Что означает Data Cube?
Ссылка на куб данных представляет собой трехмерный (3D) (или более высокий) диапазон значений, которые обычно используются для объяснения временной последовательности данных изображения. Это абстракция данных для оценки агрегированных данных с разных точек зрения. Это также полезно для визуализации спектроскопии, поскольку спектрально разрешенное изображение изображается в виде трехмерного объема.
Куб данных также может быть описан как многомерное расширение двумерных таблиц. Его можно рассматривать как набор идентичных двумерных таблиц, сложенных друг на друга. Кубы данных используются для представления данных, которые слишком сложны, чтобы их можно было описать с помощью таблицы столбцов и строк. Таким образом, кубы данных могут выходить далеко за рамки трехмерного и включать гораздо больше измерений.
Техопедия объясняет куб данных
Куб данных обычно используется для простой интерпретации данных. Это особенно полезно при представлении данных вместе с измерениями в качестве определенных показателей бизнес-требований. Каждое измерение куба представляет определенную характеристику базы данных, например, ежедневные, ежемесячные или годовые продажи. Данные, включенные в куб данных, позволяют анализировать практически все цифры практически для всех или всех клиентов, торговых агентов, продуктов и многого другого. Таким образом, куб данных может помочь установить тенденции и проанализировать производительность.
Кубы данных в основном подразделяются на две категории:
- Многомерный куб данных. Большинство продуктов OLAP разрабатываются на основе структуры, в которой куб представлен в виде многомерного массива. Эти многомерные продукты OLAP (MOLAP) обычно предлагают улучшенную производительность по сравнению с другими подходами, главным образом потому, что они могут быть проиндексированы непосредственно в структуре куба данных для сбора подмножеств данных. Когда число измерений больше, куб становится более разреженным. Это означает, что несколько ячеек, представляющих определенные комбинации атрибутов, не будут содержать никаких агрегированных данных. Это, в свою очередь, повышает требования к хранилищу, которые иногда могут достигать нежелательных уровней, что делает решение MOLAP несостоятельным для огромных наборов данных со многими измерениями. Методы сжатия могут помочь; Однако их использование может повредить естественную индексацию MOLAP.
- Реляционный OLAP: Реляционный OLAP использует модель реляционной базы данных. Куб данных ROLAP используется как набор реляционных таблиц (примерно в два раза больше, чем количество измерений) по сравнению с многомерным массивом. Каждая из этих таблиц, известная как кубоид, обозначает конкретное представление.
