Çok Boyutlu Veritabanı Nedir?

Çok boyutlu bir veritabanı, çevrimiçi analitik işleme ( OLAP ) ve veri ambarı uygulamalarını optimize etmek için yapılandırılmış bir veritabanıbiçimidir . Çeşitli ilişkisel veritabanlarından veri alabilir ve bilgiyi, farklı şekillerde uygun faizli konut kredisierişilebilen kategoriler ve bölümler halinde yapılandırabilir. Veri tabanıyla çalışma konusunda nispeten az deneyime sahip olan kişiler bile, çok boyutlu bir veritabanının veya MDB'nin, yalnızca master için kısa bir süre gerektirdiğini bulmuşlardır.

Sadece her ilişkisel veritabanı anahtar kelime aramaları için yapılandırılmış ve alanları ve çevreleri belirterek bir sorgu oluştururken , çok boyutlu veritabanı bir adım daha ileri gider. Daha sonra bir sorgu oluştururken, kullanıcı soruyu gündelik sözler içinde sunar. Bu yaklaşım, kelime işlem ve elektronik tablo uygulamaları gibi yazılım programlarıyla ilişkili çeşitli çevrimiçi yardım araçlarının yanı sıra halihazırda kullanılmakta olan daha popüler arama motorlarının birçoğunda kullanılır.

İç iş amaçları için çok boyutlu bir veritabanı kullanıldığında, ana avantaj, verilerin hızlı ve öz bir şekilde elde edilmesinin kolay olmasıdır. Örneğin, bir son kullanıcı, belirli bir satış bölgesinde geçen yılın üçüncü çeyreğinde kaç tane pencere öğesi satışının üretildiğini belirlemek isterse, bu veriler çok boyutlu bir veritabanından basit bir soruyla elde edilebilir. “Güneybatı Bölgesi'nde 2007'nin üçüncü çeyreğinde aletler nasıl satılabilir?” Sorusunu sorarak, son kullanıcının bir rapor oluşturma, alanları belirleme ve bu alanlardaki içeriği seçilen kriterlereen kolay kredi kartı veren bankagöre kısıtlama adımlarını atması gerekmiyor. Basit bir sorunun kullanımı görevi yerine getirecektir.

Bir soruyu formüle etmenin tam anlamı, çeşitli faktörleri belirleyecektir. Bir anahtar eleman, çok boyutlu bir veritabanındaki veri sıralama ve tipidir. Veritabanında bulunmayan bilgiler için bir talep içeren herhangi bir soru, doğrudan bir yanıtla sonuçlanmayacaktır, ancak birçok MDB, mevcut olan verilere dayanarak verilere yanıt verecektir. Bu, eğer bir son kullanıcı “Geçen ay Virginia'da kaç tane widget satıldı?” Diye sorarsa, veritabanı her satışın menşe durumunu içerdiği ve veri tabanının hangi ay ve yılı anlayacağı şeklinde yapılandırılmışsa, sadece odaklanmış bir yanıt verebileceği anlamına gelir. “Geçen ay” gösterir. Değilse, çok boyutlu veritabanı muhtemelen bazı kısmi cevaplarla cevap verecek veya açıklama isteyecektir.