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Definition - Was bedeutet Data Cube?
Als Datenwürfel wird ein dreidimensionaler (3D) (oder höherer) Wertebereich bezeichnet, der im Allgemeinen zur Erläuterung der zeitlichen Abfolge der Bilddaten verwendet wird. Es ist eine Datenabstraktion, um aggregierte Daten unter verschiedenen Gesichtspunkten auszuwerten. Es ist auch für die bildgebende Spektroskopie nützlich, da ein spektral aufgelöstes Bild als 3D-Volumen dargestellt wird.
Ein Datenwürfel kann auch als mehrdimensionale Erweiterung von zweidimensionalen Tabellen bezeichnet werden. Es kann als eine Sammlung identischer 2-D-Tabellen angesehen werden, die übereinander gestapelt sind. Datenwürfel werden verwendet, um Daten darzustellen, die zu komplex sind, um durch eine Tabelle mit Spalten und Zeilen beschrieben zu werden. Datenwürfel können daher weit über 3D hinausgehen und viel mehr Dimensionen umfassen.
Techopedia erklärt Data Cube
Ein Datenwürfel wird im Allgemeinen zum einfachen Interpretieren von Daten verwendet. Dies ist besonders nützlich, wenn Daten zusammen mit Dimensionen als bestimmte Kennzahlen für Geschäftsanforderungen dargestellt werden. Jede Dimension eines Cubes repräsentiert ein bestimmtes Merkmal der Datenbank, z. B. tägliche, monatliche oder jährliche Verkäufe. Die in einem Datenwürfel enthaltenen Daten ermöglichen die Analyse nahezu aller Zahlen für praktisch jeden oder alle Kunden, Vertriebsmitarbeiter, Produkte und vieles mehr. Somit kann ein Datenwürfel dazu beitragen, Trends zu ermitteln und die Leistung zu analysieren.
Datenwürfel werden hauptsächlich in zwei Kategorien unterteilt:
- Mehrdimensionaler Datenwürfel: Die meisten OLAP-Produkte basieren auf einer Struktur, in der der Würfel als mehrdimensionales Array strukturiert ist. Diese mehrdimensionalen OLAP-Produkte (MOLAP) bieten im Vergleich zu anderen Ansätzen in der Regel eine verbesserte Leistung, da sie direkt in die Struktur des Datenwürfels indiziert werden können, um Teilmengen von Daten zu erfassen. Wenn die Anzahl der Dimensionen größer ist, wird der Würfel sparsamer. Das bedeutet, dass mehrere Zellen, die bestimmte Attributkombinationen darstellen, keine aggregierten Daten enthalten. Dies wiederum erhöht den Speicherbedarf, der manchmal unerwünschte Ausmaße annehmen kann, und macht die MOLAP-Lösung für große Datenmengen mit vielen Dimensionen unhaltbar. Kompressionstechniken könnten helfen; Ihre Verwendung kann jedoch die natürliche Indexierung von MOLAP beeinträchtigen.
- Relationales OLAP: Relationales OLAP verwendet das relationale Datenbankmodell. Der ROLAP-Datenwürfel wird im Vergleich zu einem mehrdimensionalen Array als eine Reihe relationaler Tabellen verwendet (ungefähr doppelt so viele wie die Anzahl der Dimensionen). Jede dieser Tabellen, die als Quader bezeichnet werden, kennzeichnet eine bestimmte Ansicht.
