다차원 데이터베이스 란 무엇입니까?

다차원 데이터베이스는 온라인 분석 처리 (OLAP) 및 데이터웨어 하우스 애플리케이션을 최적화하도록 구성된 데이터베이스의 형태입니다.다양한 관계형 데이터베이스에서 데이터를 수신하고 정보를 여러 가지 방법으로 액세스 할 수있는 범주 및 섹션으로 구성 할 수 있습니다.데이터베이스를 사용한 경험이 거의없는 사람조차도 다차원 데이터베이스 또는 MDB는 마스터하는 데 짧은 시간 만 필요하다는 것을 알게됩니다.주변에서, 다차원 데이터베이스는 한 걸음 더 나아갑니다.쿼리를 구축 한 후, 사용자는 단순히 일상적인 언어에 의문을 제기합니다.이 방법은 워드 프로세싱 및 스프레드 시트 응용 프로그램과 같은 소프트웨어 프로그램과 현재 사용중인 가장 인기있는 검색 엔진과 관련된 여러 온라인 도움말 도구와 함께 사용됩니다.

내부 비즈니스 목적으로 다차원 데이터베이스를 사용할 때 주요 장점은 빠르고 간결하게 데이터를 쉽게 얻을 수 있다는 것입니다.예를 들어, 최종 사용자가 주어진 판매 영역에서 작년 3 분기에 생성 된 위젯 판매 수를 결정하려면 간단한 질문이있는 다차원 데이터베이스 에서이 데이터를 얻을 수 있습니다."남서부 지역 내에서 2007 년 3 분기에 위젯이 어떻게 판매되었을 수 있습니까?"최종 사용자는 보고서 작성 단계, 필드 지정 및 해당 필드 내의 컨텐츠를 선택된 기준으로 제한하는 단계를 거치지 않아도됩니다.하나의 간단한 질문을 사용하면 작업이 달성됩니다.질문을 공식화하는 정확한 수단은 몇 가지 요인에 대해 결정할 것입니다.핵심 요소 중 하나는 다차원 데이터베이스 내에서 데이터의 정렬 및 유형입니다.데이터베이스 내에서 찾을 수없는 정보 요청이 포함 된 질문은 직접 응답을 초래하지 않지만 많은 MDB가 사용 가능한 데이터에 따라 데이터로 응답 할 것입니다.이것은 최종 사용자가“지난 달 버지니아에서 얼마나 많은 위젯이 판매 되었는가?”라고 묻는 경우를 의미합니다.데이터베이스는 각 판매에 원산지 상태가 포함되어 있고 데이터베이스가 "마지막 달"이 표시하는 월 및 연도를 이해하도록 구성된 경우에만 집중된 응답을 제공 할 수 있습니다.그렇지 않다면 다차원 데이터베이스는 아마도 일부 답변으로 응답하거나 설명을 요청할 것입니다.