Inhalt
- Definition - Was bedeutet Data Cube?
- Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
- Techopedia erklärt Data Cube
Definition - Was bedeutet Data Cube?
Ein Datenwürfel ist ein dreidimensionaler (3D) (oder höherer) Wertebereich, der im Allgemeinen zur Erläuterung der zeitlichen Abfolge von Bilddaten verwendet wird. Es ist eine Datenabstraktion, um aggregierte Daten unter verschiedenen Gesichtspunkten auszuwerten. Es ist auch für die bildgebende Spektroskopie nützlich, da ein spektral aufgelöstes Bild als 3D-Volumen dargestellt wird.Ein Datenwürfel kann auch als mehrdimensionale Erweiterung von zweidimensionalen Tabellen bezeichnet werden. Es kann als eine Sammlung identischer 2-D-Tabellen angesehen werden, die übereinander gestapelt sind. Datenwürfel werden verwendet, um Daten darzustellen, die zu komplex sind, um durch eine Tabelle mit Spalten und Zeilen beschrieben zu werden. Datenwürfel können daher weit über 3D hinausgehen und viel mehr Dimensionen umfassen.
Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
Techopedia erklärt Data Cube
Ein Datenwürfel wird im Allgemeinen zum einfachen Interpretieren von Daten verwendet. Dies ist besonders nützlich, wenn Daten zusammen mit Dimensionen als bestimmte Kennzahlen für Geschäftsanforderungen dargestellt werden. Ein Würfel jeder Dimension repräsentiert ein bestimmtes Merkmal der Datenbank, zum Beispiel tägliche, monatliche oder jährliche Verkäufe. Die in einem Datenwürfel enthaltenen Daten ermöglichen die Analyse nahezu aller Zahlen für praktisch jeden oder alle Kunden, Vertriebsmitarbeiter, Produkte und vieles mehr. Auf diese Weise kann ein Datenwürfel dazu beitragen, Trends zu ermitteln und die Leistung zu analysieren.Datenwürfel werden hauptsächlich in zwei Kategorien unterteilt:
- Mehrdimensionaler Datenwürfel: Die meisten OLAP-Produkte basieren auf einer Struktur, in der der Würfel als mehrdimensionales Array strukturiert ist. Diese mehrdimensionalen OLAP-Produkte (MOLAP) bieten im Vergleich zu anderen Ansätzen in der Regel eine verbesserte Leistung, da sie direkt in die Struktur des Datenwürfels indiziert werden können, um Teilmengen von Daten zu erfassen. Wenn die Anzahl der Dimensionen größer ist, wird der Würfel sparsamer. Das bedeutet, dass mehrere Zellen, die bestimmte Attributkombinationen darstellen, keine aggregierten Daten enthalten. Dies wiederum erhöht den Speicherbedarf, der manchmal unerwünschte Ausmaße annehmen kann, und macht die MOLAP-Lösung für große Datenmengen mit vielen Dimensionen unhaltbar. Kompressionstechniken könnten helfen; Ihre Verwendung kann jedoch die natürliche Indexierung von MOLAP beeinträchtigen.
- Relationales OLAP: Relationales OLAP verwendet das relationale Datenbankmodell. Der ROLAP-Datenwürfel wird im Vergleich zu einem mehrdimensionalen Array als eine Reihe relationaler Tabellen verwendet (ungefähr doppelt so viele wie die Anzahl der Dimensionen). Jede dieser Tabellen, die als Quader bezeichnet werden, kennzeichnet eine bestimmte Ansicht.