Was ist der Unterschied zwischen Würfeln und Würfeln im Data Warehouse?
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Das Hauptunterschied zwischen Scheibe und Würfel im Data Warehouse ist das Slice ist eine Operation, die eine bestimmte Dimension aus einem bestimmten Datenwürfel auswählt und einen neuen Unterwürfel bereitstellt, während der Würfel eine Operation ist, die zwei oder mehr Dimensionen aus einem bestimmten Datenwürfel auswählt und einen neuen Unterwürfel bereitstellt.
Ein Data Warehouse ist ein System zur Berichterstellung und Datenanalyse, das die Entscheidungsfindung unterstützt. Zunächst werden die Daten aus mehreren Quellen extrahiert, transformiert und in das Warehouse geladen. Anschließend wird die Analyse mit Online Analytical Processing Server (OLAP) durchgeführt, der auf dem mehrdimensionalen Datenmodell basiert. Es gibt verschiedene OLAP-Operationen wie Aufrollen, Drilldown, Schneiden und Würfeln sowie Drehen (Drehen). Aufrollen wird zum Aggregieren in einem Datenwürfel verwendet. Drilldown wird verwendet, um das Aufrollen umzukehren, während Pivot zum Drehen der Datenachsen verwendet wird, um eine alternative Darstellung der Daten zu ermöglichen. In diesem Artikel betrachten wir Scheiben und Würfel.
Wichtige Bereiche
1. Was ist Slice im Data Warehouse?
- Definition, Funktionalität, Verwendung
2. Was ist Würfel im Data Warehouse?
- Definition, Funktionalität, Verwendung
3. Was ist der Unterschied zwischen Würfeln und Würfeln im Data Warehouse?
- Vergleich der wichtigsten Unterschiede
Schlüsselbegriffe
Data Warehouse, Würfel, OLAP, Slice
Was ist Slice im Data Warehouse?
Ein OLAP-Cube ist ein mehrdimensionales Datenfeld. Daten als Cube mit hierarchischen Dimensionen helfen bei der Analyse. Die ausgerichteten Daten sind einfacher zu visualisieren und verbessern die Produktivität.
Abbildung 1: OLAP-Slicing
Beim Schneiden wird ein einzelner Wert für eine seiner Dimensionen ausgewählt und eine Teilmenge des Cubes erstellt. Nach dem obigen Diagramm werden die Verkaufsregionen, Produkte der Jahre 2005 und 2006, aus dem Datenwürfel herausgeschnitten.
Was ist Würfel im Data Warehouse?
Dice wählt bestimmte Werte mehrerer Dimensionen aus, um einen neuen Unterwürfel zu erstellen. Ein Beispiel ist wie folgt.
Abbildung 2: OLAP-Dicing
Gemäß dem obigen Diagramm werden die Verkaufszahlen für eine begrenzte Anzahl von Produktkategorien, Zeit- und Regionsmaßen, die den ursprünglichen Bereich abdecken, zur Bildung des neuen Würfels verwendet.
Unterschied zwischen Slice und Dice im Data Warehouse
Definition
Slice ist das Auswählen einer rechteckigen Teilmenge eines Cubes, indem ein einzelner Wert für eine seiner Dimensionen ausgewählt wird und ein neuer Cube mit weniger Dimensionen erstellt wird. Würfel ist der Vorgang des Produzierens eines Unterwürfels, indem der Analytiker bestimmte Werte mehrerer Dimensionen auswählen kann. Somit beschreibt dies den Hauptunterschied zwischen Schnitt und Würfel im Data Warehouse.
Verwendungszweck
Ein weiterer Unterschied zwischen Slice und Dice im Data Warehouse besteht in ihrer Verwendung. Mit Slice wird eine bestimmte Dimension aus einem bestimmten Cube ausgewählt und ein neuer Subcube bereitgestellt. Würfel werden verwendet, um zwei oder mehr Dimensionen aus einem bestimmten Würfel auszuwählen und einen neuen Unterwürfel bereitzustellen.
Fazit
Scheiben und Würfel sind zwei Vorgänge, die in der OLAP-Strategie in Data Warehouses verwendet werden. Der Hauptunterschied zwischen Slice und Würfel im Data Warehouse besteht darin, dass der Slice eine Operation ist, die eine bestimmte Dimension aus einem gegebenen Datenwürfel auswählt und einen neuen Unterwürfel bereitstellt, während der Würfel eine Operation ist, die zwei oder mehr Dimensionen aus einem bestimmten Datenwürfel und auswählt stellt einen neuen Unterwürfel bereit.
Referenz:
1. „OLAP-Cube“. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 24. September 2018, hier erhältlich.
2. „Data Warehousing OLAP“. Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, hier verfügbar.
Bildhöflichkeit:
1. "OLAP-Slicing" von Infopedian - Eigene Arbeit (CC BY-SA 3.0) über Commons Wikimedia [Translated] 2. "OLAP-Dicing" von Infopedian - Eigene Arbeit (CC BY-SA 3.0) über Commons Wikimedia [Übersetzt]
