Was ist Slice and Dice im Data Warehouse?
Was ist Slice and Dice im Data Warehouse?

Video: Was ist Slice and Dice im Data Warehouse?

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Anonim

Der Hauptunterschied zwischen Slice und Dice im Data Warehouse Ist das das Scheibe ist eine Operation, die eine bestimmte Dimension aus einer bestimmten Größe auswählt Daten Würfel und stellt einen neuen Unterwürfel bereit, während die Würfel ist eine Operation, die zwei oder mehr Dimensionen aus einer gegebenen auswählt Daten cube und stellt einen neuen Unterwürfel bereit.

In ähnlicher Weise können Sie sich fragen, was im Data Warehouse Slicing ist.

EIN Scheibe in einem mehrdimensionalen Array ist eine Spalte von Daten einem einzelnen Wert für ein oder mehrere Elemente der Dimension entspricht. Schneiden ist der Akt des Aufteilens des Würfels, um diese Informationen zu extrahieren. für eine gegebene Scheibe . Dies ist wichtig, weil es dem Benutzer hilft, dimensionsspezifische Informationen zu visualisieren und zu sammeln

Was ist Schneiden und Würfeln? Häppchen bezieht sich auf eine Methode zum Segmentieren, Anzeigen und Verstehen von Daten in einer Datenbank. Deswegen Häppchen präsentiert die Daten in neuen und vielfältigen Perspektiven und bietet eine nähere Betrachtung für die Analyse. Ein Bericht zeigt beispielsweise die jährliche Leistung eines bestimmten Produkts.

Was ist entsprechend mit Slice und Dice gemeint, um ein Beispiel zu geben?

Zu Scheibe und Würfel besteht darin, eine Informationssammlung in kleinere Teile zu zerlegen oder aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten, um sie besser zu verstehen. Zum Beispiel , kann ein Koch zuerst eine Zwiebel in Scheiben und dann schneide die Scheiben bis in Würfel.

Was ist Cube in Data Warehouse-Beispielen?

Ein OLAP Würfel ist ein Daten Struktur, die eine schnelle Analyse von Daten nach den mehreren Dimensionen, die ein Geschäftsproblem definieren. Ein mehrdimensionales Würfel für die Berichterstattung über Verkäufe könnte sein, für Beispiel , bestehend aus 7 Dimensionen: Verkäufer, Verkaufsbetrag, Region, Produkt, Region, Monat, Jahr.

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