Mục lục:
Định nghĩa - Data Cube có nghĩa là gì?
Một khối dữ liệu đề cập đến một phạm vi giá trị ba chiều (3D) (hoặc cao hơn) thường được sử dụng để giải thích chuỗi thời gian của dữ liệu của hình ảnh. Đây là một sự trừu tượng hóa dữ liệu để đánh giá dữ liệu tổng hợp từ nhiều quan điểm khác nhau. Nó cũng hữu ích cho quang phổ hình ảnh vì hình ảnh có độ phân giải phổ được mô tả dưới dạng âm lượng 3 chiều.
Một khối dữ liệu cũng có thể được mô tả như các phần mở rộng đa chiều của các bảng hai chiều. Nó có thể được xem như là một tập hợp các bảng 2 chiều giống hệt nhau được xếp chồng lên nhau. Các khối dữ liệu được sử dụng để biểu diễn dữ liệu quá phức tạp để được mô tả bởi một bảng cột và hàng. Như vậy, các khối dữ liệu có thể vượt xa 3-D để bao gồm nhiều kích thước hơn.
Techopedia giải thích Data Cube
Một khối dữ liệu thường được sử dụng để dễ dàng giải thích dữ liệu. Nó đặc biệt hữu ích khi biểu diễn dữ liệu cùng với các kích thước như các biện pháp nhất định về yêu cầu kinh doanh. Mỗi chiều của một khối lập phương thể hiện đặc tính nhất định của cơ sở dữ liệu, ví dụ: doanh số hàng ngày, hàng tháng hoặc hàng năm. Dữ liệu được bao gồm trong khối dữ liệu giúp phân tích gần như tất cả các số liệu cho hầu như bất kỳ hoặc tất cả khách hàng, đại lý bán hàng, sản phẩm và nhiều hơn nữa. Do đó, một khối dữ liệu có thể giúp thiết lập xu hướng và phân tích hiệu suất.
Các khối dữ liệu chủ yếu được phân loại thành hai loại:
- Khối dữ liệu đa chiều: Hầu hết các sản phẩm OLAP được phát triển dựa trên cấu trúc trong đó khối được mô hình hóa như một mảng nhiều chiều. Các sản phẩm OLAP đa chiều (MOLAP) này thường mang lại hiệu suất được cải thiện khi so sánh với các phương pháp khác chủ yếu vì chúng có thể được lập chỉ mục trực tiếp vào cấu trúc của khối dữ liệu để thu thập các tập hợp dữ liệu. Khi số lượng kích thước lớn hơn, khối lập phương trở nên thưa hơn. Điều đó có nghĩa là một số ô biểu thị các kết hợp thuộc tính cụ thể sẽ không chứa bất kỳ dữ liệu tổng hợp nào. Điều này đến lượt nó làm tăng các yêu cầu lưu trữ, đôi khi có thể đạt đến mức không mong muốn, khiến cho giải pháp MOLAP không thể thực hiện được đối với các tập dữ liệu khổng lồ có nhiều kích thước. Kỹ thuật nén có thể giúp đỡ; tuy nhiên, việc sử dụng chúng có thể làm hỏng chỉ mục tự nhiên của MOLAP.
- OLAP quan hệ: OLAP quan hệ sử dụng mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ. Khối dữ liệu ROLAP được sử dụng như một nhóm các bảng quan hệ (gấp khoảng hai lần số lượng kích thước) so với một mảng nhiều chiều. Mỗi một trong những bảng này, được gọi là một hình khối, biểu thị một khung nhìn cụ thể.
