Introduction à la base de données multidimensionnelle
La base de données multidimensionnelle est couramment utilisée pour OLAP (Online Analytic Processing) et Data Warehousing. Il est créé pour plusieurs bases de données relationnelles. Il permet aux utilisateurs d'accéder aux données à l'aide de requêtes et également d'analyses des tendances commerciales. La base de données multidimensionnelle utilise (Multidimensional Online Analytics Processing) MOLAP pour accéder aux données. Il permet aux utilisateurs de générer rapidement les données et de répondre à des requêtes commerciales plus complexes à partir de la source de données. Les données sont stockées dans un format de cube, ce qui signifie que les données peuvent être vues de n'importe quelle dimension.
Base de données relationnelle
Il stocke les données dans un format de tableau à deux dimensions sous forme de lignes et de colonnes. Les tableaux ci-dessous montrent l'exemple de la base de données relationnelle. Les données sont stockées sous la forme d'un enregistrement dans une ligne et chaque enregistrement est divisé en colonnes.
| Article | Emplacement du magasin | Quantité |
| Papier, A4 | Chennai | 40 |
| Chocolat, Munch | Delhi | 5 |
| Papier, A3 | Delhi | 89 |
| Chocolat, 5 étoiles | Chennai | 100 |
Exemples de tableau multidimensionnel
Voici les exemples du tableau multidimensionnel:
MDB - Base de données multidimensionnelle : C'est un type de base de données qui a l'entrepôt de données et OLAP (traitement analytique en ligne). MDB peut créer les entrées à partir de la base de données relationnelle et la base de données relationnelle peut accéder aux données de la base de données à l'aide de SQL (langage de requête structuré). L'OLAP qui peut accéder aux données de la base de données multidimensionnelle est appelé MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). Le système de gestion de base de données multidimensionnelle (MDDBMS) est la capacité de traiter rapidement les données, afin que nous puissions obtenir rapidement la réponse.
OLAP (Online Analytical Processing): La technologie est l'utilisation de nombreuses opérations BI (Business Intelligence). Et c'est une technologie puissante pour la découverte de données, les rapports, les calculs analytiques et la planification de l'analyse prédictive.
OLAP pour l'analyse multidimensionnelle
- OLAP utilise pour les entreprises qui s'exécutent dans des activités multidimensionnelles et il prend en charge la Business Intelligence pour effectuer des analyses à partir des différentes sources de données. Il permet à l'analyste de faire des analyses à partir de nombreuses sources différentes en même temps. De nombreuses applications OLAP incluent le traitement des affaires, les rapports, l'analyse, les prévisions, les prévisions, etc. La mesure peut avoir lieu dans chaque dimension. Lorsqu'il existe des données multidimensionnelles provenant de plusieurs sources de données, elles peuvent être analysées à l'aide des trois opérations Roll-up, Drill-Down, Slicing et Dicing.
- Prenons un exemple pour une organisation qui fonctionne comme des opérations de fabrication de produits, elle doit maintenir les ventes de produits en fonction de la catégorie de produit, de la liste des clients, du temps, etc. De cette manière, le temps joue un rôle majeur en mesurant le mois sur mois, sur une année, etc., il est maintenu sur l'axe des x et la catégorie de produit est séparée dans le même axe des x par le différence le taux de vente sur l'axe des y.
- Maintenant, nous pouvons facilement faire l'analyse pour notre entreprise afin d'améliorer et de prédire nos ventes. L'analyste doit examiner toutes les dimensions pour créer une analyse plus efficace pour cibler les clients réguliers. C'est la raison pour laquelle OLAP joue un rôle essentiel dans les opérations multidimensionnelles.
Entreposage de données
- Un entrepôt de données est également appelé entrepôt de données d'entreprise. Il collecte et gère des données provenant de diverses sources pour les rapports et l'analyse de données, en tenant compte des informations de veille stratégique. Il peut agir comme un référentiel centralisé et intégrer les données d'une ou plusieurs sources. L'entreposage de données implique le nettoyage des données, l'intégration des données et la consolidation des données.
- Prenons un exemple de grand magasin qui possède une grande quantité de données sur les produits. Lorsque nous examinons le produit spécifique disponible ou le nombre de décomptes restants, nous devons concevoir une requête pour transformer les données en informations disponibles pour les utilisateurs.
Tableau de données bidimensionnel
Voici l'explication détaillée du tableau de données à deux dimensions:
Les données de l'exemple précédent sont présentées ici sous forme de matrice 2 × 2. Dans cette figure ci-dessous, l'emplacement du magasin est représenté sur l'axe des x et l'élément sur l'axe des y
Chaque axe du tableau multidimensionnel est appelé dimension, les dimensions sont l'emplacement du magasin et l'article. Il contient deux positions chacun
- Emplacement du magasin = Chennai et Delhi
- Article = Papier et chocolat
Chaque entrée dans la dimension est appelée position. Les zones sont représentées comme la quantité de papier et de chocolats dans chaque magasin.
Les données multidimensionnelles sont faciles à voir la représentation du tableau plutôt qu'une base de données relationnelle. La base de données bidimensionnelle est facile à comprendre, car il existe deux dimensions de l'élément et l'emplacement du magasin et chaque dimension contient deux positions. Par exemple, la quantité d'informations sur le chocolat est pelotée sur une seule ligne et peut être facilement totalisée.
Le tableau formate les informations sur un certain nombre de dimensions et de positions dans chaque dimension et peut également être une méthode d'analyse facile. Lorsque nous stockons les données sous forme de tableau, nous pouvons facilement analyser, importer et exporter des données très rapidement.
Tableau de données tridimensionnel
Voici l'explication détaillée du tableau de données en trois dimensions:
Lorsque nous étendons la base de données relationnelle en ajoutant la troisième dimension à l'ensemble de données, elle est représentée sous la forme d'une table relationnelle tridimensionnelle. À partir du tableau ci-dessus, nous ajouterons la dimension «Client». La dimension peut être deux possibilités «publique» et «privée». En ajoutant une dimension à deux dimensions, vous pouvez augmenter le nombre de lignes dans le tableau. Lorsque nous étendons la longueur du tableau, il est difficile de gérer les données, c'est pourquoi la structure multidimensionnelle joue un rôle essentiel.
| Article | Emplacement du magasin | Client | Quantité |
| Papier, A4 | Chennai | Publique | 40 |
| Chocolat, Munch | Delhi | Privé | 5 |
| Papier, A3 | Delhi | Publique | 89 |
| Chocolat, 5 étoiles | Chennai | Privé | 100 |
Tableau de données à quatre dimensions
Voici l'explication détaillée du tableau de données à quatre dimensions:
Le tridimensionnel peut être étendu à quatre dimensions en ajoutant une dimension supplémentaire comme temps d'ouverture. Le tableau à quatre dimensions est difficile à comprendre, donc un chiffre similaire en ajoutant chacun comme temps d'ouverture.
Avantages et inconvénients de la base de données multidimensionnelle
Avantages des bases de données multidimensionnelles
Certains des avantages de la base de données multidimensionnelle sont les suivants:
- Entretien facile: il est facile à manipuler et à entretenir
- Performances accrues: les performances sont bien meilleures que celles des bases de données normales telles que la base de données relationnelle.
- Meilleure présentation des données: Les données dans un multi-facettes et contiennent de nombreux facteurs différents. La présentation des données est très éloignée des bases de données conventionnelles.
Inconvénients des bases de données multidimensionnelles
La ligne ci-dessous explique les inconvénients des bases de données multidimensionnelles:
L'un des inconvénients des bases de données multidimensionnelles est assez complexe et il faudrait des professionnels pour comprendre et analyser les données de la base de données.
Conclusion
Maintenant, dans cet article, nous avons appris ce qui concerne la base de données multidimensionnelle, OLAP, l'entreposage de données, les avantages et les inconvénients d'une base de données multidimensionnelle.
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