ÇOK BOYUTLU SORULAR – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
ÇOK BOYUTLU SORULARI İFADE ETMEK
Daha önce belirtildiği gibi, veri küpü metaforu ve gerçekler, ölçümler ve boyutlar kavramları hem çok boyutlu veri modelleme hem de sorgulama için temeldir.
Özellikle, literatürde önerilen ve/veya bu tür verileri elde etmek için ticari sistemlerde uygulanan teknikler, ilgilenilen küpü belirleme ve ardından boyutlar boyunca gezinme, toplama ve delme yoluyla ayrıntı düzeyini artırma veya azaltma fikrine dayanmaktadır. – Dilim ve zar işlemiyle küpün belirli alt parçalarını aşağı veya seçerek.
Çok boyutlu veriler için sorgulama dilleri, hem bu standart işlemleri hem de daha karmaşık hesaplamaların performansı için ek işlemleri destekler.
Birinci geniş ayrım şunlar arasında yapılabilir:
• Sorguların gerçekleri, ölçüleri ve boyutları temsil eden işleçler kullanılarak ifade edildiği bir cebire (genellikle ilişkisel cebirin bir uzantısı) dayalı diller. Bu dillerin örnekleri, önerilen gruplama cebiri ve “simetrik” küpler için cebirdir.
• Sorguların daha açıklayıcı bir şekilde ifade edildiği bir hesaba (genellikle ilişkisel hesabın bir uzantısı) dayalı diller. Bir örnek, olgu tabloları için çok boyutlu bir hesap olan MD-CAL’dir.
• Genellikle altta yatan bir cebire dayanan ve daha etkileşimli ve ikonik bir sorgulama paradigmasına dayanan görsel diller: Bu, çoğu ticari OLAP ürününün yaklaşımıdır. İstatistiksel toplu veriler ve MD modeli için görsel bir sorgulama dili önerilmiştir.
Çok boyutlu sorgulama dilleri, verileri temsil etmek için kullanılan model türüne göre de sınıflandırılabilir:
• Çok boyutlu verilerin ilişkisel temsiline dayalı, dolayısıyla ilişkisel cebir ve hesabın uzantılarına dayalı sorgulama dilleri.
ROLAP (İlişkisel OLAP) sistemleri bu tür dilleri temel alır. Örnekler açıklananlardır ve SQL(H), hiyerarşileri ilişkisel modele yerleştirmek için SQL’in bir uzantısıdır.
• Cebir operatörlerinin uygulandığı, genellikle küplerin veya olgu tablolarının soyutlanmasına dayanan, özel olarak tasarlanmış çok boyutlu modellere dayalı sorgulama dilleri. MOLAP (Multi Dimension OLAP) adı verilen birçok ticari sistem bu dilleri temel alır.
İstatistiksel bir ortamda çok boyutlu sorguları ifade etmek için bazı başka hususların dikkate alınması gerekir, çünkü esas olarak: (i) istatistiksel veritabanlarında mahremiyeti korumak çok önemlidir ve aşırı derecede ayrıntılı toplu veriler, bireysel kişiler hakkındaki gizli bilgileri ifşa edebilir; ve (ii) istatistiksel veritabanlarındaki verilerin çoğu, örnek anketlerden kaynaklanır ve bunlara karşılık gelen toplu veriler, en ince ayrıntı düzeylerinde önemli değildir.
Sonuç olarak, boyut hiyerarşilerinde serbest gezinmeyi sağlayan bir arayüz, genellikle kullanıcının izin verilmeyen verilere atıfta bulunan bir sorgu ifade etmesine yol açar. Bu nedenle, çok boyutlu navigasyonun karakteristik özgürlüğü ile istatistiksel veritabanları tarafından dayatılan önem kısıtlamaları ve ifşa önleme arasında bir denge kurmak için özel teknikler gereklidir.
ÇOK BOYUTLU SORULARI DEĞERLENDİRME
Sorgu değerlendirmesi, seçilen dilde ifade edilen sorgunun, gerekli bilgileri alan ve gerekli sonuçları hesaplayan (verimli) bir değerlendirme planına dönüştürülmesi sürecidir.
Belirli bir sorgu dilinin benimsenmesinin, yalnızca istenen sorgunun ne kadar kolay ifade edilebileceği üzerinde değil, aynı zamanda ne kadar verimli bir şekilde değerlendirilebileceği üzerinde de önemli bir etkisi olabileceğini unutmayın.
OLAP sistemlerinin temel gereksinimi, çevrimiçi yanıt sürelerinde çok boyutlu analizler yapabilme yeteneğidir.
Çok boyutlu sorgular genellikle toplanacak çok büyük miktarda veri içerdiğinden, bunu başarmanın tek yolu bazı sorguları önceden hesaplamak, yanıtları kalıcı olarak veritabanında depolamak ve bunları (neredeyse yalnızca) sorgu değerlendirme sürecinde yeniden kullanmaktır.
Bu önceden hesaplanmış sorgulara genellikle gerçekleştirilmiş görünümler denir. Soyut bir bakış açısından, değerlendirme planının belirlenmesi, kaynak sorgunun (muhtemelen yalnızca) gerçekleştirilmiş görünümlere atıfta bulunarak eşdeğer bir hedef sorguya dönüştürülmesi süreci olarak görülebilir. Bu, literatürde (toplu) sorgu yeniden yazma sorunu olarak bilinir.
Toplu sorgu yeniden yazma teknikleri genellikle şunlara dayanır:
• Genellikle belirli formların sorgularına uygulanabilen bir yeniden yazma (dönüştürme) kuralları derlemesi. Kurallar, elde edilen alt sorguların tamamı (veya çoğu) gerçekleştirilmiş görünümler olarak mevcut olana kadar, orijinal sorguyu daha temel alt sorgulara ayrıştırmak için yinelemeli olarak uygulanır.
• Sorguya yönelik görünümlerden homomorfizmlerin saptanması (toplu olmayan sorgular için olduğu gibi). Bu, sorgu optimize edicinin yeniden yazmak için kullanılabilen sorguları yararsız olanlardan ayırt etmesini sağlar. Kullanılabilir sorgular daha sonra, genellikle birleşik (VE) biçimde birleştirilir. Bu türden yeniden yazma teknikleri sunulmaktadır.
• Orijinal sorgu, kullanılabilir görünümler ve yeniden yazılan sorgunun tümü, sorgulama dili olarak toplama işlevleriyle (yine COUNT, SUM, MIN ve MAX) Datalog’un bir uzantısı aracılığıyla ifade edilir. Birkaç aday yeniden yazılmış sorgu dikkate alınır ve her gövdedeki görünümler açılır (yani, görünüm tanımındaki gövdeleri ile değiştirilir). Son olarak, birleşik sorgular için bilinen denklik kriterlerinin kullanımı yoluyla denkliği doğrulamak için açılmış aday orijinal sorgu ile karşılaştırılır.
Olayların çok BOYUTLULUĞU ile ilgili örnekler
Olayların çok BOYUTLULUĞU ne demektir
osyal bilgiler olayların çok boyutluluğu
olayların çok boyutluluğu
Bir olayın çok BOYUTLULUĞU
olayların çok boyutluluğu
Çok boyutluluğa örnek
Çok boyutluluk nedir
Literatürde önerilen tüm yeniden yazma algoritmaları, mevcut görünümleri (muhtemelen sadece) kullanarak belirli bir formla yeniden yazılmış bir sorgu elde etme girişimine dayanmaktadır. İlginç bir soru şudur: “Daha karmaşık formdaki yeniden yazılmış sorguları dikkate alarak daha fazla yeniden yazabilir miyim?” ve daha da iddialı olan “Bir dizi somutlaştırılmış görüş verildiğinde, sağladıkları bilgiler bir sorguyu yeniden yazmak için yeterli mi?” İçinde, sorun, sorgu kapsama kavramına dayalı olarak genel bir çerçevede incelenir.
Çok boyutlu sorgu değerlendirmesiyle ilgili ilginç bir konu, gerçekleştirilmiş toplu görünümlerin verimli bir şekilde hesaplanmasıdır. OLTP sorgularına gelince, indekslerin kullanımının genel süreç verimliliği üzerinde önemli sonuçları olabilir.
Bununla birlikte, B+-ağacı tabanlı dizinlerin hemen hemen tüm pratik durumlarda mükemmel performanslar elde ettiği OLTP sorgularının aksine, OLAP sorguları için “evrensel olarak iyi” bir dizin yoktur, bunun yerine her biri belirli veriler için iyi performans gösterebilen çeşitli teknikler vardır. türleri ve sorgu formları ancak diğerleri için uygun olmayabilir.
Bu yazımızda çok boyutlu verilerin sorgulanması ile ilgili temel konuları ele aldık. Sorgulama, verilerin modellenme biçimiyle ve özellikle veri küpü, olgu tablosu, ölçüm ve boyut kavramlarıyla sıkı sıkıya bağlantılıdır. Çok boyutlu sorgular, onları işlemsel sistemlerdeki geleneksel sorgulardan ayıran çeşitli özelliklere sahiptir.
Toplama işlevleri ve boyut hiyerarşileri bu ayrımda önemli bir rol oynar. Anahtar kavramlar üzerinde genel bir fikir birliği olmasına rağmen, çok boyutlu veri sorgulama için ortak bir birleşik çerçeve, özellikle de belirli depolama tekniğinden bağımsız standartlaştırılmış bir sorgulama dili hala eksiktir.
Literatürde önerilen çok boyutlu sorgulama dillerinin temel özelliklerini ve bu tür sorguların değerlendirilmesiyle ilgili temel konuları, özellikle sorgu yeniden yazma problemini, yani orijinal bir sorgunun eşdeğer bir sorguya nasıl dönüştürülebileceğini ifade ettik. bazı maddileştirilmiş görüşler açısından ve sonuç olarak daha verimli bir şekilde hesaplanabilir.
Bu alanda hala önemli bir çabaya ihtiyaç vardır ve mantık programlama ve otomatik muhakeme gibi diğer araştırma alanlarındaki sonuçlardan önemli katkılar elde edilebilir.
Bir olayın çok BOYUTLULUĞU Çok boyutluluğa örnek Çok boyutluluk nedir olayların çok boyutluluğu Olayların çok BOYUTLULUĞU ile ilgili örnekler Olayların çok BOYUTLULUĞU ne demektir osyal bilgiler olayların çok boyutluluğu