다차원 데이터베이스 란 무엇입니까?

다차원 데이터베이스는 OLAP (Online Analytical Processing) 및 데이터웨어 하우스 응용 프로그램을 최적화하도록 구성된 데이터베이스 형태입니다. 다양한 관계형 데이터베이스에서 데이터를 수신하고 정보를 여러 가지 다른 방식으로 액세스 할 수있는 카테고리 및 섹션으로 구성 할 수 있습니다. 데이터베이스 작업 경험이 거의없는 사람들조차도 다차원 데이터베이스 또는 MDB가 마스터하는 데 짧은 시간이 필요하다는 것을 종종 알게됩니다.

거의 모든 관계형 데이터베이스가 키워드 검색과 필드 및 경계를 지정하여 쿼리를 작성하도록 구성되었지만 다차원 데이터베이스는 한 단계 더 발전합니다. 그런 다음 쿼리를 작성하는 대신 일상적인 언어로 질문을 제기하기 만하면됩니다. 이 방법은 워드 프로세싱 및 스프레드 시트 응용 프로그램과 같은 소프트웨어 프로그램과 현재 사용중인 인기있는 검색 엔진과 같은 여러 온라인 도움말 도구와 함께 사용됩니다.

내부 비즈니스 목적으로 다차원 데이터베이스를 사용하는 경우 주요 이점은 데이터를 빠르고 간결하게 얻을 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 최종 사용자가 특정 판매 지역에서 작년 3/4 분기 동안 얼마나 많은 위젯 판매가 발생했는지 확인하려면이 데이터는 간단한 질문으로 다차원 데이터베이스에서 얻을 수 있습니다. 최종 사용자는 "2007 년 3 분기 동안 Southwest Territory 내에서 위젯을 어떻게 판매 할 수 있습니까?"라고 질문함으로써 최종 사용자는 보고서 작성, 필드 지정 및 해당 필드 내의 컨텐츠를 선택된 기준으로 제한하는 단계를 거치지 않아도됩니다. 간단한 질문 하나를 사용하면 과제를 완수 할 수 있습니다.

질문을 작성하는 정확한 방법은 몇 가지 요소를 결정합니다. 핵심 요소 중 하나는 다차원 데이터베이스 내에서 데이터의 정렬 및 유형입니다. 많은 MDB가 사용 가능한 데이터를 기반으로 데이터로 응답하지만 데이터베이스 내에서 찾을 수없는 정보에 대한 요청이 포함 된 질문은 직접 응답하지 않습니다. 즉, 최종 사용자가 "지난 달에 버지니아에서 판매 된 위젯 수"를 묻는 경우 각 판매에 원산지 상태가 포함되어 있고 데이터베이스가 어떤 달과 연도를 이해하도록 구성된 경우에만 데이터베이스가 집중적 인 응답을 제공 할 수 있습니다. "지난 달"이 나타냅니다. 그렇지 않다면, 다차원 데이터베이스는 아마도 부분적인 대답으로 응답하거나 설명을 요구할 것입니다.