Quelle est la différence entre les tranches et les dés dans l'entrepôt de données

le différence principale entre tranche et dés dans l'entrepôt de données est que la slice est une opération qui sélectionne une dimension spécifique dans un cube de données donné et fournit un nouveau sous-cube, tandis que le dé est une opération qui sélectionne deux dimensions ou plus dans un cube de données donné et fournit un nouveau sous-cube..

Un entrepôt de données est un système utilisé pour les rapports et l'analyse des données, qui facilite la prise de décision. Premièrement, les données provenant de sources multiples sont extraites, transformées et chargées dans l’entrepôt. Ensuite, les analyses sont effectuées à l'aide du serveur OLAP (Online Analytical Processing Server), basé sur le modèle de données multidimensionnel. Il existe différentes opérations OLAP telles que le roll up, le down down, le slice and dice et le pivot (pivot). Roll up est utilisé pour agréger un cube de données; l'exploration en profondeur est utilisée pour inverser l'opération de remontée, tandis que la rotation est utilisée pour faire pivoter les axes de données afin de fournir une présentation alternative des données. Dans cet article, nous examinons les tranches et les dés.

Zones clés couvertes

1. Qu'est-ce que Slice in Data Warehouse?
     - Définition, fonctionnalité, utilisation
2. Qu'est-ce qu'un dés dans l'entrepôt de données?
     - Définition, fonctionnalité, utilisation
3. Quelle est la différence entre les tranches et les dés dans l'entrepôt de données
     - Comparaison des différences clés

Mots clés

Entrepôt de données, Dice, OLAP, Slice

Qu'est-ce que Slice in Data Warehouse?

Un cube OLAP est un tableau de données multidimensionnel. Les données sous forme de cube avec des dimensions hiérarchiques facilitent l'analyse. Les données alignées sont plus faciles à visualiser et améliorent la productivité.

Figure 1: Tranchage OLAP

Le découpage sélectionne une seule valeur pour l'une de ses dimensions et crée un sous-ensemble du cube. Selon le diagramme ci-dessus, les régions de vente, les produits des années 2005 et 2006 sont découpés du cube de données..

Qu'est-ce qu'un dés dans l'entrepôt de données?

Les dés sélectionnent des valeurs spécifiques de plusieurs dimensions pour produire un nouveau sous-cube. Un exemple est comme suit.

Figure 2: Découpe en dés OLAP

Selon le diagramme ci-dessus, les chiffres de vente d'un nombre limité de catégories de produits, de dimensions temporelles et régionales couvrant la gamme d'origine sont utilisés pour former le nouveau cube..

Différence entre les tranches et les dés dans l'entrepôt de données

Définition

La tranche consiste à sélectionner un sous-ensemble rectangulaire d'un cube en choisissant une seule valeur pour l'une de ses dimensions, ce qui crée un nouveau cube avec moins de dimensions. Dice est l'acte de produire un sous-cube en permettant à l'analyste de choisir des valeurs spécifiques de plusieurs dimensions. Ainsi, cela décrit la principale différence entre la tranche et les dés dans l'entrepôt de données.

Usage

Une autre différence entre la tranche et les dés dans l'entrepôt de données est leur utilisation. Slice est utilisé pour sélectionner une dimension particulière dans un cube donné et pour créer un nouveau sous-cube. Les dés sont utilisés pour sélectionner deux dimensions ou plus dans un cube donné et pour créer un nouveau sous-cube..

Conclusion

Les tranches et les dés sont deux opérations utilisées dans la stratégie OLAP dans les entrepôts de données. La différence principale entre la découpe et les dés dans l'entrepôt de données est que la découpe est une opération qui sélectionne une dimension spécifique dans un cube de données donné et fournit un nouveau sous-cube, tandis que le dé est une opération qui sélectionne deux dimensions ou plus à partir d'un cube de données donné. fournit un nouveau sous-cube.

Référence:

1. «Cube OLAP». Wikipedia, Wikimedia Foundation, 24 septembre 2018, disponible ici..
2. «Data Warehousing OLAP». Www.tutorialspoint.com, Point sur les tutoriels, disponible ici..

Courtoisie d'image:

1. «Découpage OLAP» par Infopedian - Travail personnel (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia [Traduction] 2. “OLAP dicing” Par Infopedian - Propre travail (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia [Traduction]