Talaan ng mga Nilalaman:
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Data Cube?
Ang isang data cube ay tumutukoy ay isang three-dimensional (3D) (o mas mataas) na hanay ng mga halaga na karaniwang ginagamit upang ipaliwanag ang pagkakasunud-sunod ng oras ng data ng isang imahe. Ito ay isang abstraction ng data upang suriin ang pinagsama-samang data mula sa iba't ibang mga pananaw. Ito ay kapaki-pakinabang para sa imaging spectroscopy bilang isang imahe na malutas na malulutas ay inilalarawan bilang isang dami ng 3-D.
Ang isang data cube ay maaari ding inilarawan bilang multidimensional na mga extension ng dalawang-dimensional na mga talahanayan. Maaari itong matingnan bilang isang koleksyon ng magkaparehong mga talahanayan ng 2-D na nakasalansan sa isa't isa. Ang mga data cubes ay ginagamit upang kumatawan ng data na masyadong kumplikado na inilarawan ng isang talahanayan ng mga haligi at hilera. Tulad ng mga ito, ang mga cubes ng data ay maaaring lumayo nang higit pa sa 3-D upang isama ang maraming mga sukat.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Data Cube
Ang isang kubo ng data ay karaniwang ginagamit upang madaling bigyang-kahulugan ang data. Lalo na kapaki-pakinabang ito kapag kumakatawan sa data kasama ang mga sukat bilang ilang mga hakbang sa mga kinakailangan sa negosyo. Ang bawat sukat ng cube ay kumakatawan sa ilang katangian ng database, halimbawa, araw-araw, buwanang o benta taun-taon. Ang data na kasama sa loob ng isang kubo ng data ay posible na pag-aralan ang halos lahat ng mga numero para sa halos lahat o lahat ng mga customer, mga ahente ng benta, produkto, at marami pa. Kaya, ang isang data cube ay makakatulong upang maitaguyod ang mga uso at pag-aralan ang pagganap.
Ang mga data cubes ay pangunahing nakategorya sa dalawang kategorya:
- Multidimensional Data Cube: Karamihan sa mga produktong OLAP ay binuo batay sa isang istraktura kung saan ang kubo ay patterned bilang isang multidimensional na hanay. Ang mga multidimensional na OLAP (MOLAP) na produkto ay karaniwang nag-aalok ng pinabuting pagganap kung ihahambing sa iba pang mga pamamaraang pangunahin dahil maaari silang mai-index nang direkta sa istraktura ng data cube upang magtipon ng mga subset ng data. Kapag ang bilang ng mga sukat ay mas malaki, ang kubo ay nagiging sparser. Nangangahulugan ito na ang ilang mga selula na kumakatawan sa mga partikular na kumbinasyon ng katangian ay hindi naglalaman ng anumang pinagsama-samang data. Ito naman ay pinalalaki ang mga iniaatas na imbakan, na maaaring maabot ang mga hindi kanais-nais na antas sa mga oras, na ginagawa ang solusyon sa MOLAP para sa mga malalaking set ng data na may maraming mga sukat. Maaaring makatulong ang mga diskarte sa kompresyon; gayunpaman, ang kanilang paggamit ay maaaring makapinsala sa natural na pag-index ng MOLAP.
- Relasyong OLAP: Ginagamit ng relasyong OLAP ang relational database model. Ang kubo ng data ng ROLAP ay nagtatrabaho bilang isang bungkos ng mga relational na talahanayan (humigit-kumulang na dalawang beses sa dami ng mga sukat) kumpara sa isang multidimensional na hanay. Ang bawat isa sa mga talahanayan na ito, na kilala bilang isang cuboid, ay nagpapahiwatig ng isang tukoy na pagtingin.
