Çok Boyutlu Verileri Sorgulama – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Çok Boyutlu Verileri Sorgulama
Güçlü, kullanımı kolay bir sorgulama ortamı, şüphesiz çok boyutlu bir veri tabanındaki en önemli bileşenlerden biridir. Etkinliği, hem mantıksal (veri modeli, entegrasyon, görüş politikası gerçekleştirme vb.) hem de fiziksel (çok boyutlu veya ilişkisel depolama, dizinler vb.) olmak üzere birçok yönden etkilenir.
Çok boyutlu sorgulama genellikle çok boyutlu veri modellemenin temel kavramlarına, yani veri küpü metaforuna ve gerçekler, ölçüler ve boyutlar kavramlarına dayanır.
Geleneksel işlemsel ortamların aksine, çok boyutlu sorgulama genellikle, boyutlar ve ölçüler boyunca gezinerek, ayrıntı düzeyini artırarak/azaltarak ve gerekenler için “umut verici” görünen küpün belirli alt bölümlerine odaklanarak gerçekleştirilen bir keşif sürecidir.
Çok boyutlu veriler, her biri verinin bir alt kümesini içeren ve belirli bir nitelikler kümesine göre homojen olan temel verilere veya daha doğrusu veri gruplarına toplamalar ve istatistiksel işlevler uygulanarak elde edilir. Örneğin, “Bölge ve çağrı planına göre 2003 yılındaki ortalama çağrı süresi” verileri, o alandaki her telefon görüşmesine karşılık gelen ham veriler üzerinde genellikle karmaşık kaynak entegrasyonu faaliyetlerinin ürünü olan olgu tablosundan elde edilir.
Her biri aynı bölgede ve aynı çağrı planıyla yapılan aramalardan oluşan ve son olarak her gruptaki verilerin süre özelliğine ortalama toplama işlevini uygulayan birkaç grup tanımlanır. Değer çifti (bölge, çağrı planı) her grubu tanımlamak için kullanılır ve karşılık gelen ortalama süre değeriyle ilişkilendirilir. Çok boyutlu veritabanlarında, verileri gruplandırmak için kullanılan öznitelikler boyutları tanımlarken, toplam değerler verilerin ölçülerini tanımlar.
Çok boyutlu veri terimi, iyi bilinen veri küpü metaforundan gelir. Tek bir ölçüyü tanımlamak için kullanılan n özelliğin her biri için, n boyutlu bir uzayın boyutu dikkate alınır. Tanımlayıcı niteliklerin olası değerleri, boyutun ekseni üzerindeki noktalara eşlenir ve bu n-boyutlu uzayın her noktası böylece tanımlayıcı nitelik değerlerinin tek bir kombinasyonuna ve dolayısıyla tek bir toplam değere eşlenir.
Tüm bu noktaların toplanması, daha düşük boyutlu uzaylardaki tüm olası izdüşümlerle birlikte, sözde veri küpünü oluşturur. Çoğu durumda boyutlar, karşılık gelen ölçülerin çeşitli ayrıntı düzeyini temsil eden hiyerarşiler halinde yapılandırılır.
Dolayısıyla, bir zaman boyutu günler, aylar ve yıllar olarak düzenlenebilir; kasabalara, bölgelere ve ülkelere bölgesel bir boyut; markalara, ailelere ve türlere bir ürün boyutu. Kullanıcı, çok boyutlu verileri sorgularken, her bir boyut için istenen hiyerarşi düzeyini belirterek, ilgilenilen ölçüleri ve gereken bilgilerin ayrıntı düzeyini belirtir.
Çok boyutlu bir ortamda, sorgulama genellikle, kullanıcının görüntülenen verilerin ayrıntı düzeyini artırarak veya azaltarak boyut hiyerarşileri boyunca “hareket ettiği” bir keşif sürecidir.
Detaya inme işlemi, örneğin bölge veya bölge ve yıl bazında çağrı sayısı verisinden başlayarak, bölge ve aya göre çağrı sayısını talep ederek detayda bir artışa karşılık gelir. Tersine, toplama, kullanıcının verileri daha kaba bir ayrıntı düzeyinde görüntülemesine olanak tanır.
Python koleksiyonlar
Python Kurs
Python Dersleri
Yakın Kampüs Python
Python for Döngüsü
Python Fonksiyonlar konu anlatımı
Python değerlendirme 1 BBAL cevapları
Enumerate Python nedir
OLAP SORGULARI
Çok boyutlu sorgulama sistemleri, geleneksel Çevrimiçi Transaksiyonel İşleme (OLTP) sistemlerinin aksine, genellikle Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP) sistemleri olarak bilinir. İki tür, hızlı “çevrimiçi” yanıt sürelerinde aynı gereksinimleri paylaşsa da, birkaç zıt özelliğe sahiptir.
• İlgili kayıtların sayısı. OL TP ile çok boyutlu sorgular arasındaki temel farklardan biri, cevabı hesaplamak için gereken kayıt sayısıdır. OLTP sorguları tipik olarak, kısa, yalıtılmış işlemler için işlenmesi veya bir kullanıcı arabiriminde yayınlanması gereken birincil anahtar veya diğer belirli dizinler aracılığıyla erişilen oldukça sınırlı sayıda kayıt içerir. Buna karşılık, çok boyutlu sorgular genellikle büyük miktarda verinin sınıflandırılmasını ve toplanmasını gerektirir.
• İndeksleme teknikleri. İşlem işleme, temel olarak, birincil anahtar veya son derece seçici öznitelik kombinasyonları üzerindeki diğer dizinler aracılığıyla birkaç kayda erişime dayanır. Verimli erişim, iyi bilinen ve yerleşik indeksler, özellikle B+-tree indeksleri ile kolayca elde edilir. Buna karşılık, çok boyutlu sorgular, farklı teknikler gerektiğinden ve her dizin yalnızca bazı sorgu kategorileri için iyi performans gösterdiğinden, daha eklemli bir yaklaşım gerektirir.
• Mevcut durum ve geçmiş veritabanı’lar. OL TP işlemleri güncel veriler gerektirir. Eşzamanlı bilgi erişimi/güncellemesi kritik bir konudur ve veritabanı genellikle yalnızca sistemin mevcut durumunu temsil eder.
OLAP sistemlerinde, verilerin mevcut en güncel olması gerekmez ve aslında zaman damgalı olması gerekir, böylece kullanıcının eğilim tahminleriyle geçmiş analizler yapmasına olanak tanır. Bununla birlikte, şemalar zaman içinde gelişebileceğinden ve geleneksel sorgulama dilleri bunlarla başa çıkmak için yeterli olmadığından, bu zamansal boyutun varlığı sorgu formülasyonunda ve işlenmesinde sorunlara neden olabilir.
• Kullanıcıları hedefleyin. Tipik OLTP sistemi kullanıcıları memurdur ve sorgu türleri oldukça sınırlı ve öngörülebilirdir. Buna karşılık, çok boyutlu veritabanları genellikle yönetim düzeyinde hedeflenen karar destek sistemlerinin çekirdeğini oluşturur. Sorgu türleri yalnızca kısmen tahmin edilebilirdir ve genellikle oldukça açıklayıcı (ve karmaşık) sorgu dili gerektirir.
Bununla birlikte, kullanıcı genellikle temel SQL gibi “kolay” sorgulama dillerinde bile çok az deneyime sahiptir: tipik etkileşim paradigması, ikonik arayüzlere ve çok boyutlu küpün grafik metaforuna dayanan elektronik tablo benzeri bir ortamdır.
• Boyutlar ve ölçüler. İlk istatistiksel veri tabanı araştırmaları, standart ilişkisel modelin ve operatörlerin (yaygın olarak işlemsel veritabanlarını temsil etmek ve sorgulamak için kullanılır) çok boyutlu verilerin etkin temsili ve sorgulanması için yetersiz olduğunu göstermiştir. Bu, kategori nitelikleri (boyutlar) ve özet nitelikler (ölçüler) arasındaki ayrıma yol açtı.
Boyutlar ve ölçüler arasındaki ayrım, OLAP sistemlerine yönelik çoğu modelin de temelinde yer alır. Bununla birlikte, birkaç yazar tarafından belirtildiği gibi, bu ayrımın bazı dezavantajları vardır, çünkü ilişkisel cebirde kolayca ifade edilebilen bazı işlemler çok boyutlu modellerde hantal hale gelir. Bazı yazarlar, bu sorunla başa çıkmak için ölçümlerin ve boyutların simetrik bir şekilde ele alındığı çok boyutlu modeller önermiştir.
Enumerate Python nedir Python değerlendirme 1 BBAL cevapları Python Dersleri Python Fonksiyonlar konu anlatımı Python for Döngüsü Python koleksiyonlar Python Kurs Yakın Kampüs Python