Video: Che cos'è slice and dice nel data warehouse?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
La principale differenza tra affetta e taglia a dadini nel data warehouse è che il fetta è un'operazione che seleziona una dimensione specifica da un dato dati cubo e fornisce un nuovo sottocubo mentre il dado è un'operazione che seleziona due o più dimensioni da un dato dati cubo e fornisce un nuovo sottocubo.
Allo stesso modo, potresti chiedere, cos'è lo slicing nel data warehouse?
UN fetta in un array multidimensionale è una colonna di dati corrispondente a un singolo valore per uno o più membri della dimensione. Affettare è l'atto di dividere il cubo per estrarre questa informazione. zione per un dato fetta . È importante perché aiuta l'utente a visualizzare e raccogliere informazioni specifiche per una dimensione
cos'è affettare e tagliare a cubetti? Affettare e tagliare a cubetti si riferisce a un modo di segmentare, visualizzare e comprendere i dati in un database. Perciò affettare e sminuzzare presenta i dati in prospettive nuove e diverse e ne fornisce una visione più ravvicinata per l'analisi. Ad esempio, un rapporto mostra le prestazioni annuali di un particolare prodotto.
Corrispondentemente, cosa si intende per affetta e dadi per fare un esempio?
Per fetta e dado consiste nello scomporre un corpo di informazioni in parti più piccole o esaminarlo da diversi punti di vista in modo da poterlo comprendere meglio. Per esempio , uno chef può prima tagliare una cipolla in fette e poi taglia il fette fino a dadi.
Che cos'è il cubo negli esempi di data warehouse?
Un OLAP Cubo è un dati struttura che consente una rapida analisi di dati secondo le molteplici Dimensioni che definiscono un problema aziendale. Un multidimensionale cubo per segnalare le vendite potrebbe essere, per esempio , composto da 7 dimensioni: venditore, importo vendite, regione, prodotto, regione, mese, anno.
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