OLAP küpü - OLAP cube

OLAP küpüne bir örnek

Bir OLAP küpü bir çok boyutlu dizi veri.[1] Çevrimiçi analitik işleme (OLAP)[2] içgörüler aramak için verileri analiz eden bilgisayar tabanlı bir tekniktir. Dönem küp burada çok boyutlu bir veri kümesine atıfta bulunulmaktadır ve bu aynı zamanda bazen hiperküp boyutların sayısı 3'ten büyükse.

Terminoloji

Bir küp, iki veya üç boyutlu bir nesnenin çok boyutlu bir genellemesi olarak düşünülebilir. hesap tablosu. Örneğin, bir şirket, fiili ve bütçe giderlerini karşılaştırmak için finansal verileri ürüne, zaman dilimine ve şehre göre özetlemek isteyebilir. Ürün, zaman, şehir ve senaryo (gerçek ve bütçe) verilerin boyutlarıdır.[3]

Küp için bir kısaltmadır çok boyutlu veri kümesiverinin keyfi sayıda boyutları. Dönem hiperküp bazen, özellikle üçten fazla boyutu olan veriler için kullanılır. Tüm tarafların eşit olması gerekmediğinden, küp katı matematiksel anlamda bir "küp" değildir. Ancak bu terim yaygın olarak kullanılmaktadır.

Bir Dilim bir boyut için bir değer seçilerek ve yalnızca o değere ilişkin verileri göstererek oluşturulan verilerin bir alt kümesi için bir terimdir (örneğin, yalnızca bir zamandaki veriler). Elektronik tablolar yalnızca 2 boyutludur, bu nedenle (devam eden) dilimleme veya diğer tekniklerle içlerinde çok boyutlu verileri görselleştirmek mümkün hale gelir.

Küpün her hücresi, bazılarını temsil eden bir sayı içerir. ölçü satışlar, karlar, giderler, bütçe ve tahmin gibi işin.

OLAP verileri genellikle bir yıldız şeması veya kar tanesi şeması içinde ilişkisel Veri deposu veya özel amaçlı bir veri yönetim sisteminde. Ölçüler, kayıtlardan türetilir. olgu tablosu ve boyutlar, boyut tabloları.

Hiyerarşi

Bir boyutun öğeleri bir hiyerarşi,[4] tipik olarak bir ebeveyn üyenin çocuklarını özetlediği bir dizi ebeveyn-çocuk ilişkisi. Ana öğeler, başka bir ebeveynin çocukları olarak daha da toplanabilir.[5]

Örneğin, Mayıs 2005'in ebeveyni, 2005 yılının ikinci çeyreği olan 2005 yılının ikinci çeyreğidir. Benzer şekilde şehirler, bölgelerin çocuklarıdır; ürünler, ürün gruplarına ve bireysel gider kalemlerine harcama türlerine dönüşür.

Operasyonlar

Verileri hiyerarşik boyutlara sahip bir küp olarak düşünmek, analizi kolaylaştırmak için kavramsal olarak basit işlemlere yol açar. Veri içeriğini tanıdık bir görselleştirmeyle hizalamak, analistin öğrenmesini ve üretkenliğini artırır.[5] Döndürme ve detaya inme / yukarı gitme yoluyla dilimlerin belirtilmesi yoluyla sayfa görüntülerini etkileşimli olarak çağırarak kullanıcı tarafından başlatılan gezinme sürecine bazen "dilim ve zar" denir. Yaygın işlemler arasında dilim ve zar, detaya inme, yuvarlama ve pivot yer alır.

OLAP dilimleme

Dilim bir küpün dikdörtgen bir alt kümesini, boyutlarından biri için tek bir değer seçerek, daha az boyutu olan yeni bir küp oluşturarak seçme eylemidir.[5] Resim bir dilimleme işlemini göstermektedir: Şirketin 2005 ve 2006 yıllarındaki tüm satış bölgelerinin ve tüm ürün kategorilerinin satış rakamları veri küpünden "dilimlenmiştir".

OLAP dicing

Zar: Zar işlemi, analistin birden çok boyuttan belirli değerleri seçmesine izin vererek bir alt küp üretir.[6] Resim, bir dilimleme işlemini göstermektedir: Yeni küp, sınırlı sayıda ürün kategorisinin satış rakamlarını göstermektedir, zaman ve bölge boyutları öncekiyle aynı aralığı kapsamaktadır.

OLAP işlevleri
OLAP Detaya gitme ve detaya gitme

Detaya Git / Yukarı kullanıcının en çok özetlenen (yukarı) ile en ayrıntılı (aşağı) arasında değişen veri düzeyleri arasında gezinmesine olanak tanır.[5]Resim bir detaya inme işlemini göstermektedir: Analist, tek tek ürünlerin satış rakamlarını görmek için "Outdoor-Schutzausrüstung" özet kategorisinden hareket eder.

Toplama: Toplama, verilerin bir boyut boyunca özetlenmesini içerir. Özetleme kuralı bir toplama işlevi, bir hiyerarşi boyunca toplamları hesaplamak veya "kar = satışlar - giderler" gibi bir formül kümesi uygulamak gibi.[5] Genel toplama işlevlerinin yuvarlanma sırasında hesaplanması maliyetli olabilir: küpün hücrelerinden belirlenemiyorlarsa, ya çevrimiçi (yavaş) hesaplayarak ya da olası kullanıma sunmalar için önceden hesaplayarak (geniş alan) temel verilerden hesaplanmaları gerekir. . Hücrelerden belirlenebilen toplama fonksiyonları şu şekilde bilinir: ayrıştırılabilir toplama işlevleri ve verimli hesaplamaya izin verir.[7] Örneğin, desteklemek kolaydır COUNT, MAX, MIN, ve SUM OLAP'ta, bunlar OLAP küpünün her bir hücresi için hesaplanabildiğinden ve daha sonra toplanabildiğinden, genel toplamda (veya sayımda vb.) alt toplamların toplamıdır, ancak desteklenmesi zordur. MEDYAN, çünkü bu her görünüm için ayrı ayrı hesaplanmalıdır: Bir kümenin medyanı, altkümelerin medyanı değildir.

OLAP döndürme

Eksen bir analistin çeşitli yüzlerini görmek için küpü uzayda döndürmesine izin verir. Örneğin, belirli bir çeyreğe ait verileri görüntülerken şehirler dikey ve ürünler yatay olarak düzenlenebilir. Özetleme, tek bir ürün için zaman içindeki verileri görmek için ürünleri zaman dönemleriyle değiştirebilir.[5][8]

Resim bir döndürme işlemini göstermektedir: Tüm küp döndürülerek verilere başka bir bakış açısı kazandırılır.

Matematiksel tanım

İçinde veritabanı teorisi OLAP küpü[9] bir soyut temsili projeksiyon bir RDBMS ilişki. Verilen bir ilişki düzenin Nalt eğilimli bir projeksiyon düşünün X, Y, ve Z anahtar olarak ve W olarak artık nitelik. Bunu bir işlevi,

f : (X,Y,Z) → W,

öznitelikler X, Y, ve Z küp eksenlerine karşılık gelirken W değer, küpün her bir hücresini dolduran veri öğesine karşılık gelir.

İki boyutlu çıktı aygıtları, üç boyutu kolayca karakterize edemediği sürece, veri küpünün "dilimlerini" yansıtmak daha pratiktir ( proje klasik vektör analitik anlamında boyut indirgemede, SQL ikisi kavramsal olarak benzer olsa da),

g : (X,Y) → W

Bu, bir birincil anahtarı bastırabilir, ancak yine de bazı anlamsal öneme sahip olabilir, belki de belirli bir üçlü fonksiyonel temsilin bir dilim Z faiz değeri.

Motivasyon[9] arkasında OLAP harks'ı gösterir çapraz sekmeli rapor 1980'lerin paradigması DBMS ve daha öncesine Ihtimal tabloları 1904'ten. Sonuç, değerlerin X 1. satırı doldurun; değerleri Y $ A sütununu doldurun; ve değerleri g : ( X, Y ) → W tek tek hücreleri kesişme noktalarında doldurun Xetiketli sütunlar ve Y-etiketli satırlar, tabiri caizse B $ 2 $ olan "güneydoğu", B $ 2'nin kendisi dahil.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Grey, Jim; Bosworth, Adam; Layman, Andrew; Pirahesh Hamid (1996). "Veri Küpü: Gruplandırma, Çapraz Tab ve Alt Toplamları Genelleyen İlişkisel Toplama Operatörü". Uluslararası Veri Mühendisliği Konferansı Bildirileri (ICDE). s. 152–159. arXiv:cs / 0701155. doi:10.1109 / ICDE.1996.492099.
  2. ^ "Çevrimiçi Analitik İşlemeye Genel Bakış (OLAP)". support.office.com. Alındı 2018-09-08.
  3. ^ "Cybertec, PostgreSQL için OLAP küplerini yayınladı". PostgreSQL. 2006-10-02. Arşivlenen orijinal 2013-07-06 tarihinde. Alındı 2008-03-05.
  4. ^ "Oracle9i Veri Ambarlama Kılavuzu hiyerarşisi". Lorentz Merkezi. Alındı 2008-03-05.
  5. ^ a b c d e f "OLAP ve OLAP Sunucu Tanımları". OLAP Konseyi. 1995. Alındı 2008-03-18.
  6. ^ "Veri Madenciliği Terimleri Sözlüğü". Alberta Üniversitesi. 1999. Alındı 2008-03-17.
  7. ^ Zhang 2017, s. 1.
  8. ^ "Bilgisayar Ansiklopedisi: çok boyutlu görünümler". Answers.com. Alındı 2008-03-05.
  9. ^ a b Gri, Jim; Bosworth, Adam; Layman, Andrew; Priahesh Hamid (1995-11-18). "Veri Küpü: Gruplandırma, Çapraz Tab ve Alt Toplamları Genelleyen İlişkisel Toplama Operatörü". Proc. 12.Uluslararası Veri Mühendisliği Konferansı. IEEE. s. 152–159. Alındı 2008-11-09.

Dış bağlantılar