موضوع مقاله: مکعب پردازش تحلیلی برخط | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # مکعب پردازش تحلیلی برخط | مقدمه: پردازش تحلیلی برخط یک تکنیک مبتنی بر رایانه برای تجزیه و تحلیل داده ها برای شناخت است. | ## بخش 1: مکعب پردازش تحلیلی برخط | اصطلاح مکعب در اینجا به مجموعه داده‌های چند بعدی اشاره دارد که اگر تعداد ابعاد آن بیشتر از سه باشد، گاهی اوقات ابرمکعب نیز نامیده می‌شود. اصطلاح شناسی یک مکعب را می توان تعمیم چند بعدی یک صفحه گسترده دو یا سه بعدی در نظر گرفت. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است بخواهد داده های مالی را بر اساس محصول، دوره زمانی و شهر خلاصه کند تا هزینه های نهایی و بودجه را مقایسه کند. محصول، زمان، شهر و سناریو (نهایی و بودجه) ابعاد داده ها هستند., Cube مخفف مجموعه داده های چند بعدی است، با توجه به اینکه داده ها می توانند تعداد دلخواه ابعاد داشته باشند. گاهی اوقات از اصطلاح هایپرمکعب مخصوصا برای داده های بیش از سه بعدی استفاده می شود. Slice اصطلاحی برای زیرمجموعه ای از داده ها است که با انتخاب یک مقدار برای یک بعد و فقط نشان دادن داده های آن مقدار (مثلاً فقط داده ها در یک نقطه از زمان) ایجاد می شود. صفحات گسترده فقط دو بعدی هستند، بنابراین با برش یا تکنیک های دیگر، تجسم داده های چند بعدی در آنها ممکن می شود. هر سلول از مکعب دارای یک عدد است که نشان دهنده قسمتی از تجارت است، مانند فروش، سود، هزینه، بودجه و پیش بینی. داده های OLAP معمولاً در یک مدل ستاره ای یا مدل دانه برفی در یک انبار داده رابطه ای یا در یک سیستم مدیریت داده با هدف خاص ذخیره می شوند. | ## بخش 2: مکعب پردازش تحلیلی برخط | سلسله مراتب عناصر یک بعد را می توان به عنوان یک سلسله مراتب سازماندهی کرد، مجموعه ای از روابط والدین-فرزند، معمولاً جایی که یکی از اعضای والدین از فرزندان خود تشکیل میشود. به عنوان مثال، پدر و مادر می 2005 سه ماهه دوم 2005 است که به نوبه خود فرزند سال 2005 است. عملیات تصور داده ها به عنوان یک مکعب با ابعاد سلسله مراتبی منجر به عملیات مفهومی ساده برای تسهیل تجزیه و تحلیل می شود. تراز کردن محتوای داده با تجسمی آشنا، یادگیری و بهره وری تحلیلگر را افزایش می دهد. فرآیند پیمایش توسط کاربر با فراخوانی برای نمایش صفحه به صورت تعاملی، از طریق مشخص کردن برش ها از طریق چرخش و دریل کردن/بالا، گاهی اوقات "تشکل و تاس" نامیده می شود. تصویر مقابل یک عملیات برش را نشان می‌دهد: ارقام فروش تمام مناطق فروش و همه دسته‌های محصول شرکت در سال‌های 2005 و 2006 از مکعب داده‌ها "برش" شده است. تصویر مقابل یک عملیات مکعب سازی را نشان می‌دهد: مکعب جدید ارقام فروش تعداد محدودی از دسته‌های محصول را نشان می‌دهد، ابعاد زمان و منطقه همان محدوده قبلی را پوشش می‌دهد. کلی/جزئی شدن به کاربر اجازه می دهد تا در میان سطوح داده از کلی ترین تا دقیق و جزئی ترین برود. قانون خلاصه‌سازی ممکن است یک تابع تجمیعی باشد، مانند محاسبه مجموع در امتداد یک سلسله مراتب یا اعمال مجموعه‌ای از فرمول‌ها مانند "سود = فروش - هزینه". | ## بخش 3: مکعب پردازش تحلیلی برخط | محاسبه توابع جمع‌آوری عمومی ممکن است هنگام جمع‌آوری پرهزینه باشد: اگر نمی‌توان آنها را از سلول‌های مکعب تعیین کرد، باید از داده‌های پایه محاسبه شوند، یا آنها را به صورت آنلاین (آهسته) محاسبه کرد یا آنها را برای انتشار احتمالی از قبل محاسبه کرد (فضای بزرگ) . توابع تجمعی که می‌توان از سلول‌ها تعیین کرد، به عنوان توابع تجمع تجزیه‌پذیر شناخته می‌شوند و امکان محاسبه کارآمد را فراهم می‌کنند.به عنوان مثال، پشتیبانی از COUNT، MAX، MIN، و SUM در OLAP آسان است، زیرا می توان آنها را برای هر سلول از مکعب OLAP محاسبه کرد و سپس جمع کرد، زیرا در مجموع کلی (یا تعداد و غیره) مجموع جمع‌های فرعی، اما پشتیبانی از MEDIAN دشوار است، زیرا باید برای هر نمای جداگانه محاسبه شود: میانه یک مجموعه، میانه میانی زیر مجموعه‌ها نیست. برای مثال، شهرها را می‌توان به‌صورت عمودی و محصولات را به‌صورت افقی در حین مشاهده داده‌ها برای یک فصل خاص مرتب کرد. چرخش می‌تواند محصولات را با دوره‌های زمانی برای دیدن داده‌ها در طول زمان برای یک محصول واحد جایگزین کند.تصویر مقابل یک عملیات چرخش را نشان می دهد: کل مکعب چرخانده شده است و چشم اندازی دیگر به داده ها می دهد. با توجه به رابطه ای از مرتبه N، طرحی را در نظر بگیرید که X، Y و Z را به عنوان کلید و W را به عنوان صفت باقیمانده در نظر بگیرید.این را به عنوان یک تابع مشخص میکند ، f : (X,Y,Z) → W شاخص های X، Y و Z نشان دهنده محورهای مکعب هستند، در حالی که مقدار W مربوط به عنصر داده ای است که هر سلول مکعب را پر می کند. از آنجایی که دستگاه های خروجی دوبعدی نمی توانند به راحتی سه بعد را مشخص کنند، نمایش "برش" از مکعب داده عملی تر است (ما می گوییم پروژه در مفهوم تحلیلی کلاسیک بردار کاهش ابعاد، نه به معنای SQL، اگرچه این دو عبارتند از از نظر مفهومی مشابه) g : (X,Y) → W که ممکن است یک کلید اولیه را سرکوب کند، اما همچنان دارای مقداری اهمیت معنایی است، شاید برشی از نمایش عملکردی سه گانه برای یک مقدار Z معین مورد علاقه. انگیزه پشت نمایشگرهای OLAP به پارادایم گزارش متقاطع از 1980 DBMS و جداول پیشاوندی از 1904 بازمی گردد. | ## جمع‌بندی | و مقادیر g : ( X, Y ) → W سلولهای منفرد را در تقاطع ستونهای دارای برچسب X و ردیفهای دارای برچسب Y، "جنوب شرقی"، به اصطلاح، از $B$2، با خود $B$2 پر می کند.