大規模なデータベースの概念記述とOLAPの違いは何ですか？
コンセプトの説明
概念の説明は、データマイニングの決定的なタイプです。頻繁な購入者、卒業生の候補者などを含む一連のデータを定義します。データの特性評価と比較について説明します。説明する概念がオブジェクトのクラスとして定義されている場合は、クラスの説明とも呼ばれます。これらの説明は、データの特性評価をサポートして決定できます。
データの特性評価は、ターゲットクラスのデータの一般的な特性を要約したものです。特定のユーザー定義クラスに関連するデータは、通常、データベースクエリによって回復されます。データ特性の出力は、棒グラフ、曲線、円グラフ、ライブグラフなどのいくつかの形式で表示できます。
特性評価は、特定のデータセットの簡潔な要約をサポートし、概念またはクラスの比較は、2つ以上のデータセットを比較する説明をサポートします。
OLAP
OLAPは、オンライン分析処理を表します。 OLAPは、アナリスト、マネージャー、および管理者が、生の情報から実際の次元を反映するように変更されたデータのさまざまな可能なビューへの迅速で定期的なインタラクティブなアクセスを通じて、ビジョンをデータにもたらすことを可能にするソフトウェアテクノロジーの分類です。ユーザーによって達成された企業。
データウェアハウスまたはデータマートからの多次元データを使用するOLAPサーバーの現在のビジネスユーザー。データの保存方法や保存場所を気にする必要はありません。 OLAPサーバーの物理構造とパフォーマンスでは、データストレージの問題を考慮する必要があります。
大規模なデータベースとOLAPツールの概念の説明の比較を見てみましょう。
| 大規模なデータベースの概念の説明 | OLAPツール |
|---|---|
| データベース属性には、数値、非数値、空間、テキスト、画像など、いくつかのタイプがあります。 | データウェアハウスとOLAPツールは、データキューブの形式でデータを表示し、属性を作成し、ディメンションを測定および制約する多次元データモデル上に確立されます。数値以外のデータに。 |
| 集計を使用すると、データベースの概念記述で属性の複雑なデータ型を管理できます。 | OLAPは、可能なディメンションとメジャータイプの条件により、データ分析用の簡略化されたモデルを定義します。 |
| データマイニングの概念の説明には、分析に含める属性とその程度をユーザーが決定できるようにする、より自動化されたプロセスが必要でした。与えられたデータは、データの興味深い要約を作成するために一般化する必要があります。 | データウェアハウスのOLAPは、単純にユーザーが制御するプロセスです。ディメンションの選択と、ドリルダウン、ロールアップ、スライス、ダイシングなどのOLAP操作の適用は、ユーザーによって監視および制御されます。 OLAPでは、ユーザーは長い一連のOLAP操作を定義する必要があります。 |
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