다차원 데이터베이스 아이디어 - 다층

비디오: 데이터 시각화란 무엇인가 (What is data visualization): Sey Min at TEDxBusan 2025

다차원 데이터베이스 (MDDB)는 관계형 조상의 관습을 버리고 다차원 분석에 매우 도움이되는 방식으로 데이터를 구성합니다. 따라서 다차원 데이터베이스를 이해하려면 먼저 저장된 데이터로 수행되는 분석 기능의 기본 사항을 이해해야합니다.

다차원 분석은 몇 가지 간단한 데이터 조직 개념, 즉 사실과 차원을 기반으로합니다.

사실: A 사실 은 특정 사건이나 사건의 사례이며 사건의 속성은 모두 데이터베이스에 저장됩니다. 지난 금요일 오후에 고객에게 시계를 판매 했습니까? 그것은 사실입니다. 귀하의 상점은 특정 공급자로부터 어제 76 개의 클래스 링을 배송 받았습니까? 그것은 또 다른 사실입니다.

크기: A 차원 는 원하는 값 (또는 값)에 따라 팩트에 액세스 할 수있는 주요 설명자, 색인입니다. 예를 들어, 시간, 고객 W 제품과 같은 차원에 따라 판매 데이터를 구성 할 수 있습니다.

기본 사항

이 간단한 예제에서는 판매 데이터를 시간, 고객 및 제품 차원으로 인덱싱 된 3 차원 배열로 구성하고 볼 수 있습니다.

10 월 2008 년 (시간 차원), 고객 A (고객 차원)는 클래스 반지 (제품 차원)를 구입했습니다. 79 개는 8 달러, 833 달러입니다.
2007 년 (시간 차원)에서 고객 A 다양한 제품 (제품 차원) - 총 3 개, 333 개 단위는 55,000 원, 905 개 (사실).

두 가지 예에서 치수가 사용되는 방식이 미묘하게 다릅니다. 첫 번째 차원에서 시간 차원은 한 달과 관련됩니다. 고객 차원은 특정 고객과 관련됩니다. 제품 차원은 특정 제품에 대한 것입니다.

두 번째 예에서 시간은 한 달이 아니라 일 년 동안입니다. 고객은 여전히 동일합니다 (개별 고객). 제품은 전체 제품 라인을 대상으로합니다.

다차원 분석은 차원에서 계층 구조 의 개념을 지원합니다. 예를 들어, 연도 → 분기 → 월의 계층 구조로 시간을 구성 할 수 있습니다. 년, 분기 또는 월별로 데이터베이스의 사실 (또는 사실의 통합)을 볼 수 있습니다.

마찬가지로 제품을 제품군 → 제품 유형 → 특정 제품 계층 구조로 구성 할 수 있습니다. 클래스 링은 제품 유형 일 수 있습니다. "클래스 링, 모던 스타일, 오닉스 스톤"은 특정 제품 일 수 있습니다.또한, 클래스 반지, 시계, 다른 반지 및 기타 항목은 모두 보석 제품 군에 들어갈 것입니다.

측정 기준 수에 제한이 있습니까?

이론적으로 다차원 모델에 필요한만큼의 차원을 가질 수 있습니다. 그러나 다차원 데이터베이스 제품이 이들을 지원할 수 있는지 여부는 항상의 L합니다. 그러나 여기에 더 중요한 질문이 있습니다. 제품이 특정 수의 차원 (예: 15)을 허용하더라도 해당 크기의 모델을 만드는 것이 합리적입니까?

사용자의 수를 제한하면 솔루션 수가 너무 복잡해지기 때문에 사용자 수를 제한하거나 사용 용이성을 향상시켜 사용자 수를 늘릴 수 있습니다.

예를 들어 시간, 고객 및 제품이 포함 된 차원 목록에 지역을 추가하여 판매 지역, 주, 도시 및 특정 상점에 따라 사실을보고 구성 할 수 있습니다.

계층 구조에서 수준을 어떻게 선택해야합니까?

계층 구조의 수준을 사용하면 드릴 다운 기능을 수행 할 수 있습니다. 또한 계층 구조 내에 여러 수준을 설정함으로써 각 수준에서 설정된 정보로 인해 질문에 대한 답변을 신속하게 얻을 수 있으므로 정보가 쿼리를 기다리는 중입니다. 다차원 데이터베이스는 999

의 사실 계산 (보고서 시간 집계 및 계산 수행보다는 데이터베이스에 집계 생성 및 저장)을 기반으로 구축 된 상당히 까다로운 구조를 가지고 있으므로, 더 많은 차원과 더 많은 차원의 차원에서 더 많은 저장 요구 사항과 빌드 또는로드 시간이 길어집니다. MDDB의 물리적 데이터베이스 구조 거의 모든 MDDB 제품이 사실, 차원 및 계층 구조의 개념을 기반으로 구축되었지만 누구도 MDDB 표준 정의를 제안하지 않았습니다. 관계형 세계에서 비표준은 제약 조건 및 저장 프로 시저와 같은 부가 가치 기능과 관련하여 다소 문제가있었습니다. 그러나 기본 관계형 테이블 - 행 - 열 구조는 일부 유형의 플랫 파일로 내보내거나 언로드 한 다음 다른 RDBMS 제품으로 다시로드하는 것이 매우 쉽습니다. MDDB 세계에서 공급 업체는 각자의 제품의 물리적 표현에 대해 다양한 방식으로 다양한 접근 방식을 취하고 있습니다. 이들은 많은 수의 차원 (예: 15 개 이상)과 깊은 수준의 계층 (예: 20 개 수준의 수준)으로 인해 발생하는 저장소 및 복잡성 문제를 극복 할 수있는 방법을 모색하고 있습니다. 제품을 평가할 때 물리적 저장 기술에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 제품과 함께 제공되는 논리 표현 (예: 계층, 레벨 및 사실)이 비즈니스 요구 사항을 충족시킬 수 있는지 확인하십시오. clunky처럼 보이거나, 예를 들어 데이터에 적합하지 않은 계층 구조 모델이있는 제품을 제거하십시오.