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多维数据模型的究竟有哪一些优缺点呢?

作者:蜗牛     来源: http://www.kokojia.com点击数:5690发布时间: 2018-07-10 08:00:48

标签: 数据分析师数据结构数据中心

  数据模型(DataModel)是数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。今天就跟着小编一起来看一看:多维数据模型的究竟有哪一些优缺点呢?

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  想必不需要小编多说,大家都应该知道一点,那就是无论是做什么事情都好,我们都需要进行相关的数据分析。在这一篇教程里面,小编主要和大家简单的介绍一下:多维数据模型的优点以及缺点。有兴趣的朋友可以跟着小编一起来学习一下。

  在这里大家都需要注意一点,那就是这里所说的多维模型,所代表的意思就是基于关系数据库的多维数据模型,其与传统的关系模型相比较的话,有着自身的优点以及缺点。

  一、缺点

  多维模型主要的缺点就是与关系模型相比它的灵活性不够,一旦模型构建就非常难再进行相关的更改。就比如说:一个订单的事实,在这其中用户可能购买了多种商品,当然啦这也包括了时间、用户维和商品数量、总价等度量,对于关系模型来讲的话,假如说我们进而需要区分订单里面究竟包含了哪一些商品,我们仅仅只需要另外再建一张数据表记录订单号以及商品的对应关系就可以了。

  但在这里小编想说的是,在多维模型里面一旦事实表构建起来后,我们没有办法将事实表中的一条订单记录再进行相关的拆分,于是就没有办法建立以一个新的维度——产品维,所以我们仅仅只可以再另外再建一个以产品为主题的事实表了。

  二、优点

  那么问题就来了?多维数据模型的优点又是什么呢?其实它最大的优点就是其基于分析优化的数据组织以及存储模式。

  现在小编就举一个示范例子来说明一下吧,电子商务网站的操作数据库里面记录的可能是某一个时间点,某一个用户购买了某一个商品,并寄送到某一个具体的地址的这一种记录的集合,于是我们没有办法马上获取得到2010年的7月份到底有多少用户购买了商品,又或者是2010年的7月份有多少的浙江省用户购买了商品?但是在基于多维模型的基础上,这一类的查询相对来说就变得简单了,仅仅只需要在时间维上将数据聚合到2010年的7月份,同一时间在地域维上将数据聚合到浙江省的粒度就能够直接实现了,这一个就是OLAP的概念,接下来小编会有相关的教程进行介绍哦,请大家多多留意哈~

  所以就小编个人认为,在建立多维模型之前,我们一般情况下都会根据需求首先详细的设计模型,应该包含哪一些维和度量,应该让数据保持在哪一个粒度上才可以真正的满足用户的分析需求。

  在这一篇教程里面,小编就对数据仓库的多维模型进行了简单的介绍,大家是不是想到了其实大家在分析数据的时候非常多的数据就是复合多维模型的结构的,又或者是大家已经使用自己的方法构建出了多维模型或者实现的数据的多维化展示,欢迎大家和小编一起分享哦。

  小编结语:

  在这里小编想说的是,多维数据库可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。

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