차례:
정의-Data Cube는 무엇을 의미합니까?
데이터 큐브 참조는 이미지 데이터의 시간 순서를 설명하는 데 일반적으로 사용되는 3 차원 (3D) 이상의 값 범위입니다. 다양한 관점에서 집계 된 데이터를 평가하는 것은 데이터 추상화입니다. 분광 분해 이미지는 3D 볼륨으로 표시되므로 분광학 이미징에도 유용합니다.
데이터 큐브는 2 차원 테이블의 다차원 확장으로 설명 할 수도 있습니다. 서로 겹쳐진 동일한 2 차원 테이블의 모음으로 볼 수 있습니다. 데이터 큐브는 열과 행 테이블로 설명하기에는 너무 복잡한 데이터를 나타내는 데 사용됩니다. 따라서 데이터 큐브는 3D를 훨씬 넘어서서 더 많은 차원을 포함 할 수 있습니다.
Techopedia는 Data Cube를 설명합니다
데이터 큐브는 일반적으로 데이터를 쉽게 해석하는 데 사용됩니다. 특정 비즈니스 요구 사항의 측정 단위로 차원과 함께 데이터를 표현할 때 특히 유용합니다. 큐브의 모든 차원은 데이터베이스의 특정 특성 (예 : 일일, 월간 또는 연간 판매)을 나타냅니다. 데이터 큐브에 포함 된 데이터를 통해 거의 모든 또는 모든 고객, 판매 에이전트, 제품 등에 대한 거의 모든 수치를 분석 할 수 있습니다. 따라서 데이터 큐브는 추세를 설정하고 성능을 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 큐브는 주로 두 가지 범주로 분류됩니다.
- 다차원 데이터 큐브 : 대부분의 OLAP 제품은 큐브가 다차원 배열로 패턴 화 된 구조를 기반으로 개발되었습니다. 이러한 다차원 OLAP (MOLAP) 제품은 일반적으로 다른 방법과 비교할 때 주로 데이터 큐브의 구조에 직접 색인되어 데이터의 서브 세트를 수집 할 수 있기 때문에 성능이 향상됩니다. 차원 수가 많으면 큐브가 희박 해집니다. 이는 특정 속성 조합을 나타내는 여러 셀에 집계 된 데이터가 포함되지 않음을 의미합니다. 이로 인해 스토리지 요구 사항이 향상되어 때때로 원하지 않는 수준에 도달 할 수 있으므로 MOLAP 솔루션은 다양한 차원의 대규모 데이터 세트에 사용할 수 없습니다. 압축 기술이 도움이 될 수 있습니다. 그러나 MOLAP의 자연 색인 작성에 손상을 줄 수 있습니다.
- 관계형 OLAP : 관계형 OLAP은 관계형 데이터베이스 모델을 사용합니다. ROLAP 데이터 큐브는 다차원 배열에 비해 많은 관계형 테이블 (차원의 수의 약 2 배)로 사용됩니다. 직육면체라고하는 이러한 각 테이블은 특정 뷰를 나타냅니다.
