جدول المحتويات:
تعريف - ماذا يعني مكعب البيانات؟
يشير مكعب البيانات إلى مجموعة من القيم ثلاثية الأبعاد (أو أعلى) من القيم التي يتم استخدامها بشكل عام لشرح التسلسل الزمني لبيانات الصورة. إنه عبارة عن تجريد بيانات لتقييم البيانات المجمعة من مجموعة متنوعة من وجهات النظر. كما أنه مفيد في التحليل الطيفي للتصوير حيث يتم تصوير الصورة التي تم حلها بشكل طيفي على أنها وحدة تخزين ثلاثية الأبعاد.
يمكن أيضًا وصف مكعب البيانات على أنه امتدادات متعددة الأبعاد للجداول ثنائية الأبعاد. يمكن أن ينظر إليها على أنها مجموعة من الجداول 2-D متطابقة مكدسة على بعضها البعض. يتم استخدام مكعبات البيانات لتمثيل البيانات المعقدة للغاية بحيث لا يمكن وصفها بجدول الأعمدة والصفوف. على هذا النحو ، يمكن أن تتجاوز مكعبات البيانات ثلاثية الأبعاد لتشمل العديد من الأبعاد.
يشرح Techopedia مكعب البيانات
يستخدم مكعب البيانات عمومًا لتفسير البيانات بسهولة. إنها مفيدة بشكل خاص عند تمثيل البيانات مع الأبعاد باعتبارها مقاييس معينة لمتطلبات العمل. يمثل كل بُعد للمكعب خاصية معينة لقاعدة البيانات ، على سبيل المثال ، المبيعات اليومية أو الشهرية أو السنوية. تتيح البيانات المضمّنة داخل مكعب بيانات تحليل جميع الأرقام تقريبًا تقريبًا لأي أو جميع العملاء تقريبًا ووكلاء المبيعات والمنتجات وغير ذلك الكثير. وبالتالي ، يمكن لمكعب البيانات أن يساعد في تحديد الاتجاهات وتحليل الأداء.
يتم تصنيف مكعبات البيانات بشكل أساسي إلى فئتين:
- مكعب البيانات متعدد الأبعاد: يتم تطوير معظم منتجات OLAP استنادًا إلى هيكل يتم فيه تنميط المكعب كصفيف متعدد الأبعاد. عادةً ما تقدم منتجات OLAP (MOLAP) متعددة الأبعاد أداءً محسّنًا مقارنةً بالطرق الأخرى ، وذلك أساسًا لأنه يمكن فهرستها مباشرةً في هيكل مكعب البيانات لجمع مجموعات فرعية من البيانات. عندما يكون عدد الأبعاد أكبر ، يصبح المكعب متفرقًا. هذا يعني أن العديد من الخلايا التي تمثل مجموعات سمات معينة لن تحتوي على أي بيانات مجمعة. وهذا بدوره يعزز متطلبات التخزين ، والتي قد تصل إلى مستويات غير مرغوب فيها في بعض الأحيان ، مما يجعل حل MOLAP غير ممكن لمجموعات البيانات الضخمة ذات الأبعاد المتعددة. تقنيات الضغط قد تساعد. ومع ذلك ، يمكن أن يؤدي استخدامها إلى تلف الفهرسة الطبيعية لـ MOLAP.
- OLAP العلائقية: OLAP العلائقية تستخدم نموذج قاعدة البيانات العلائقية. يتم استخدام مكعب بيانات ROLAP كمجموعة من الجداول العلائقية (تقريبًا ضعف عدد الأبعاد) مقارنةً بمصفوفة متعددة الأبعاد. كل واحد من هذه الجداول ، والمعروفة باسم مكعبة ، يدل على وجهة نظر محددة.
