Introducción a la base de datos multidimensional
La base de datos multidimensional es comúnmente para OLAP (procesamiento analítico en línea) y almacenamiento de datos. Está creado para múltiples bases de datos relacionales. Permite a los usuarios acceder a los datos mediante consultas y también análisis de tendencias empresariales. La base de datos multidimensional utiliza (Procesamiento de análisis en línea multidimensional) MOLAP para acceder a los datos. Permite a los usuarios generar los datos rápidamente y responder consultas comerciales más complejas desde la fuente de datos. Los datos se almacenan en un formato de cubo, lo que significa que los datos se pueden ver desde cualquier dimensión.
Base de datos relacional
Almacena datos en un formato de tabla bidimensional como filas y columnas. Las siguientes tablas muestran el ejemplo de la base de datos relacional. Los datos se almacenan como un registro en una fila y cada registro se divide en columnas.
| Articulo | Ubicación de la tienda | Cantidad |
| Papel A4 | Chennai | 40 |
| Chocolate, Munch | Delhi | 5 5 |
| Papel, A3 | Delhi | 89 |
| Chocolate, 5 Estrellas | Chennai | 100 |
Ejemplos de matriz multidimensional
A continuación se muestran los ejemplos de la matriz multidimensional:
MDB - Base de datos multidimensional : es un tipo de base de datos que tiene el almacén de datos y OLAP (procesamiento analítico en línea). MDB puede crear las entradas de la base de datos relacional y la base de datos relacional puede acceder a los datos de la base de datos utilizando SQL (lenguaje de consulta estructurado). El OLAP que puede acceder a los datos de la base de datos multidimensional se conoce como MOLAL (Procesamiento analítico en línea multidimensional). El Sistema de gestión de bases de datos multidimensionales (MDDBMS) es la capacidad de procesar datos rápidamente, por lo que podemos obtener rápidamente la respuesta.
OLAP (procesamiento analítico en línea): la tecnología es el uso de muchas operaciones de BI (Business Intelligence). Y es una tecnología poderosa para el descubrimiento de datos, informes, cálculos analíticos y planificación de análisis predictivo.
OLAP para análisis multidimensional
- OLAP está utilizando para negocios que se ejecuta en actividades multidimensionales y es compatible con la inteligencia empresarial para hacer análisis de las diversas fuentes de datos. Permite al analista hacer análisis de muchas fuentes diferentes al mismo tiempo. Muchas aplicaciones OLAP incluyen procesamiento de negocios, informes, análisis, pronósticos, predicciones, etc. La medición puede tener lugar en cada dimensión. Cuando hay datos multidimensionales de las múltiples fuentes de datos, se puede analizar utilizando las tres operaciones de Roll-up, Drill-Down, Slicing y Dicing.
- Tomemos un ejemplo para una organización que se ejecuta como operaciones de fabricación de productos, tienen que mantener las ventas de productos en función de la categoría del producto, la lista de clientes, el tiempo, etc. De esta manera, el tiempo juega un papel importante al medir el mes a mes, año a año, etc., se mantiene en el eje xy la categoría de producto se separa en el mismo eje x por el diferencia la tasa de ventas en el eje y.
- Ahora podemos hacer fácilmente el análisis de nuestro negocio para hacer mejoras y predicciones para nuestras ventas. El analista necesita mirar todas las dimensiones para crear un análisis más efectivo para apuntar a clientes habituales. Esa es la razón por la cual OLAP juega un papel vital en las operaciones multidimensionales.
Almacenamiento de datos
- Un depósito de datos también se conoce como depósito de datos empresariales. Está recopilando y gestionando datos de diversas fuentes para informes y análisis de datos, teniendo en cuenta las ideas de inteligencia empresarial. Puede actuar como un depósito centralizado e integrar datos de una o más fuentes. El almacenamiento de datos implica la limpieza de datos, la integración de datos y las consolidaciones de datos.
- Tomemos un ejemplo de una tienda departamental que tiene una gran cantidad de datos sobre los productos. Cuando miramos el producto específico que está disponible o cuántos conteos quedan, necesitamos diseñar una consulta para transformar los datos en información que esté disponible para los usuarios
Matriz de datos bidimensionales
A continuación se muestra la explicación detallada de la matriz de datos bidimensionales:
Los datos en el ejemplo anterior se muestran aquí como la matriz 2 × 2. En la siguiente figura, la ubicación de la tienda se representa en el eje xy el artículo en el eje y
Cada eje en la matriz multidimensional se llama dimensión, las dimensiones son la ubicación de la tienda y el elemento. Contiene dos posiciones cada uno
- Ubicación de la tienda = Chennai y Delhi
- Artículo = papel y chocolate
Cada entrada dentro de la dimensión se llama posición. Las áreas se trazan como la cantidad de papel y chocolates en cada tienda.
Los datos multidimensionales son fáciles de ver la representación de la matriz en lugar de una base de datos relacional. La base de datos bidimensional es fácil de entender porque hay dos dimensiones del elemento y la ubicación de la tienda y cada dimensión contiene dos posiciones. Por ejemplo, la cantidad de información para el chocolate se agrupa en una fila y se puede sumar fácilmente.
La matriz formatea la información sobre varias dimensiones y posiciones dentro de cada dimensión y también puede ser un método de análisis fácil. Cuando almacenamos los datos en un formato de matriz, podemos hacer fácilmente el análisis, importar y exportar datos muy rápidamente.
Matriz de datos tridimensionales
A continuación se muestra la explicación detallada de la matriz de datos tridimensional:
Cuando ampliamos la base de datos relacional agregando la tercera dimensión al conjunto de datos se representa como una tabla relacional tridimensional. De la tabla de matriz anterior, agregaremos la dimensión "Cliente". La dimensión puede ser dos posibilidades "Pública" y "Privada". Al agregar una dimensión con las dos dimensiones puede extender el número de filas en la tabla. Cuando extendemos la longitud de la tabla es difícil manejar los datos, por eso la estructura multidimensional juega un papel vital.
| Articulo | Ubicación de la tienda | Cliente | Cantidad |
| Papel A4 | Chennai | Público | 40 |
| Chocolate, Munch | Delhi | Privado | 5 5 |
| Papel, A3 | Delhi | Público | 89 |
| Chocolate, 5 Estrellas | Chennai | Privado | 100 |
Matriz de datos de cuatro dimensiones
A continuación se muestra la explicación detallada de la matriz de datos de cuatro dimensiones:
El tridimensional se puede extender a cuatro dimensiones agregando una dimensión más como tiempo de apertura. El conjunto de cuatro dimensiones es difícil de entender, por lo que una cifra similar al agregar cada uno como tiempo de apertura.
Ventajas y desventajas de la base de datos multidimensional
Ventajas de las bases de datos multidimensionales
Algunas de las ventajas en la base de datos multidimensional son:
- Mantenimiento fácil: es fácil de manejar y mantener
- Mayor rendimiento: el rendimiento es mucho mejor que el de las bases de datos normales, como la base de datos relacional.
- Mejor presentación de datos: los datos en un formato multifacético y contienen muchos factores diferentes. La presentación de datos es de gran distancia superior a las bases de datos convencionales.
Desventajas de las bases de datos multidimensionales
La siguiente línea explica las desventajas de las bases de datos multidimensionales:
Una de las desventajas de las bases de datos multidimensionales es que es bastante complejo y que los profesionales deberían comprender y analizar los datos de la base de datos.
Conclusión
Ahora en este artículo, hemos aprendido lo que se trata de la base de datos multidimensional, OLAP, almacenamiento de datos, ventaja y desventaja de una base de datos multidimensional.
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