データキューブとは何ですか？

データキューブを使用すると、データを複数の次元でモデル化および表示できます。それは次元と事実によって表されます。言い換えると、ディメンションは、組織が記録を保持する必要があることに関連するビューまたはエンティティです。

たとえば、AllElectronicsは販売データウェアハウスを作成して、店舗の販売関連のディメンションの時間、アイテム、支店、および場所の記録を維持できます。これらのディメンションにより、ストアはアイテムの月間売上や、アイテムが販売された支店や場所などを追跡できます。

各ディメンションには、それに関連するテーブルを含めることができます。これはディメンションテーブルと呼ばれ、ディメンションをさらに表します。たとえば、アイテムのディメンションテーブルには、アイテム名、ブランド、およびタイプの属性を含めることができます。ディメンションテーブルは、ユーザーまたは専門家が決定することも、データ分布に基づいて自動的に作成および調整することもできます。

多次元データモデルは、通常、たとえば販売などの中心的な設計を中心に編成されます。この設計は、ファクトテーブルによって定義されます。事実は数学的尺度です。販売データウェアハウスのファクトの例には、販売されたドル（ドル単位の販売額）、販売されたユニット（販売されたユニットの数）、および予算額が含まれます。ファクトテーブルには、ファクトまたはメジャーの名前と、関連する各ディメンションテーブルのキーが含まれています。

データキューブは、データベース内の属性のサブセットから生成されます。特定の属性は、メジャー属性、つまり、値が対象となる属性として選択されます。その他の属性は、ディメンションまたは機能属性として選択されます。メジャー属性は、ディメンションごとに集計されます。

たとえば、XYZは販売データウェアハウスを作成して、時間、アイテム、支店、および場所のディメンションに関する店舗の販売の記録を維持できます。これらのディメンションにより、ストアはアイテムの月間売上や、アイテムが販売された支店や場所などを追跡できます。

各ディメンションには、テーブルを認識させることができます。これは、ディメンションを定義するディメンションテーブルとして知られています。たとえば、アイテムのディメンションテーブルには、item_name、brand、typeの属性を含めることができます。

データキューブ手法は、いくつかのアプリケーションで興味深い方法です。各ディメンションのすべてのセルがデータベース内の対応する情報を持つことができるわけではないため、データキューブがまばらになる場合があります。クエリにデータキューブでサポートされているものよりもさらに低いレベルの定数が含まれている場合、データキューブに保存されている事前に計算された結果を最大限に活用する方法が明確ではありません。