Introdução ao banco de dados multidimensional
O banco de dados multidimensional é comumente para OLAP (Online Analytic Processing) e Data Warehousing. É criado para vários bancos de dados relacionais. Ele permite que os usuários acessem os dados usando consultas e também análises de tendências de negócios. O banco de dados multidimensional usa o MOLAP (Multidimensional Online Analytics Processing) para acessar os dados. Ele permite que os usuários gerem os dados rapidamente e respondam a consultas de negócios mais complexas a partir da fonte de dados. Os dados são armazenados em um formato de cubo, o que significa que os dados podem ser vistos de qualquer dimensão.
Banco de Dados Relacional
Ele armazena dados em um formato de tabela bidimensional como linhas e colunas. As tabelas abaixo mostram o exemplo do banco de dados relacional. Os dados são armazenados como um registro em uma linha e cada registro é dividido em colunas.
| Item | Localização da loja | Quantidade |
| Papel, A4 | Chennai | 40. |
| Chocolate, Munch | Délhi | 5 |
| Papel, A3 | Délhi | 89 |
| Chocolate, 5 Estrelas | Chennai | 100 |
Exemplos de matriz multidimensional
Abaixo estão os exemplos da matriz multidimensional:
MDB - Banco de Dados Multidimensional : É um tipo de banco de dados que possui o data warehouse e o OLAP (processamento analítico online). O MDB pode criar as entradas do banco de dados relacional e o banco de dados relacional pode acessar os dados do banco de dados usando SQL (Linguagem de consulta estruturada). O OLAP que pode acessar os dados do banco de dados multidimensional é conhecido como MOLAL (Multidimensional Online Analytical Processing). O Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Multidimensional (MDDBMS) é a capacidade de processar dados rapidamente, para que possamos obter rapidamente a resposta.
OLAP (Online Analytical Processing): A tecnologia é o uso de muitas operações de BI (Business Intelligence). E é uma tecnologia poderosa para descoberta de dados, relatórios, cálculos analíticos e planejamento de análise preditiva.
OLAP para análise multidimensional
- O OLAP está usando para negócios que estão sendo executados em atividades multidimensionais e suporta inteligência de negócios para fazer análises a partir de várias fontes de dados. Ele permite que o analista faça análises de muitas fontes diferentes ao mesmo tempo. Muitos aplicativos OLAP incluem processamento de negócios, relatórios, análises, previsões, previsões e assim por diante. A medição pode ocorrer em cada dimensão. Quando existem dados multidimensionais das várias fontes de dados, eles podem ser analisados usando as três operações Roll-up, Drill-Down, Slicing e Dicing.
- Tomemos um exemplo para uma organização que está executando como operações de fabricação de produtos, elas precisam manter as vendas do produto com base na categoria do produto, na lista de clientes, no tempo e assim por diante. Dessa forma, o tempo desempenha um papel importante ao medir mês a mês, ano a ano, etc., é mantido no eixo x e a categoria do produto é separada no mesmo eixo x pelo diferença a taxa de vendas no eixo y.
- Agora podemos facilmente fazer a análise de nossos negócios para fazer melhorias e previsões para nossas vendas. O analista precisa examinar todas as dimensões para criar uma análise mais eficaz para atingir clientes regulares. Essa é a razão pela qual o OLAP desempenha um papel vital nas operações multidimensionais.
Armazenamento de dados
- Um data warehousing também é conhecido como data warehouse corporativo. Ele está coletando e gerenciando dados de várias fontes para geração de relatórios e análise de dados, considerando insights de inteligência de negócios. Ele pode atuar como um repositório centralizado e integrar dados de uma ou mais fontes. O data warehousing envolve limpeza, integração e consolidação de dados.
- Veja um exemplo de uma loja departamental que possui uma grande quantidade de dados sobre os produtos. Quando olhamos para o produto específico disponível ou quantas contagens restam, precisamos criar uma consulta para transformar dados em informações disponíveis para os usuários
Matriz de dados bidimensional
Abaixo está a explicação detalhada da matriz de dados bidimensional:
Os dados no exemplo anterior são mostrados aqui como a matriz 2 × 2. Nesta figura abaixo, a localização da loja é representada no eixo x e Item no eixo y
Cada eixo na matriz multidimensional é chamado de dimensão, as dimensões são o local e o item da loja. Ele contém duas posições cada
- Localização da loja = Chennai e Delhi
- Item = Papel e Chocolate
Cada entrada dentro da dimensão é chamada de posição. As áreas são plotadas como a quantidade de papel e chocolates em cada local da loja.
Os dados multidimensionais são fáceis de ver a representação da matriz em vez de um banco de dados relacional. O banco de dados bidimensional é fácil de entender que existem itens de duas dimensões e localização da loja e cada dimensão contém duas posições. Por exemplo, a quantidade de informações para o chocolate é agrupada em uma linha e pode ser facilmente totalizada.
O array formata as informações sobre várias dimensões e posições dentro de cada dimensão e também pode ser um método de análise fácil. Quando armazenamos os dados em um formato de matriz, podemos facilmente analisar, importar e exportar dados muito rapidamente.
Matriz de dados tridimensional
Abaixo está a explicação detalhada da matriz de dados tridimensional:
Quando estendemos o banco de dados relacional, a adição da terceira dimensão ao conjunto de dados é representada como uma tabela relacional tridimensional. Na tabela de matrizes acima, adicionaremos a dimensão "Cliente". A dimensão pode ser de duas possibilidades "Público" e "Privado". Ao adicionar uma dimensão à bidimensional, você pode estender o número de linhas na tabela. Onde estendemos o comprimento da tabela, é difícil manipular os dados, por isso a estrutura multidimensional desempenha um papel vital.
| Item | Localização da loja | Cliente | Quantidade |
| Papel, A4 | Chennai | Público | 40. |
| Chocolate, Munch | Délhi | Privado | 5 |
| Papel, A3 | Délhi | Público | 89 |
| Chocolate, 5 Estrelas | Chennai | Privado | 100 |
Matriz de dados quadridimensional
Abaixo está a explicação detalhada da matriz de dados quadridimensional:
A tridimensional pode ser estendida para quatro dimensões adicionando mais uma dimensão como tempo de abertura. A matriz quadridimensional é difícil de entender; portanto, uma figura semelhante adiciona cada uma como tempo de abertura.
Vantagens e desvantagens do banco de dados multidimensional
Vantagens dos bancos de dados multidimensionais
Algumas das vantagens do banco de dados multidimensional são:
- Manutenção fácil: é fácil de manusear e manter
- Desempenho aprimorado : o desempenho é muito melhor que o dos bancos de dados normais, como o banco de dados relacional.
- Melhor apresentação de dados: os dados são multifacetados e contêm muitos fatores diferentes. A apresentação dos dados é muito superior à dos bancos de dados convencionais.
Desvantagens dos bancos de dados multidimensionais
A linha abaixo explica as desvantagens dos bancos de dados multidimensionais:
Uma das desvantagens dos bancos de dados multidimensionais é bastante complexa e levaria profissionais a entender e analisar os dados do banco de dados.
Conclusão
Agora, neste artigo, aprendemos o que é sobre banco de dados multidimensional, OLAP, data warehousing, vantagens e desvantagens de um banco de dados multidimensional.
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