Multidimensional model xem dữ liệu ở dạng khối dữ liệu. Một khối dữ liệu cho phép dữ liệu được mô hình hóa và xem theo nhiều chiều. Nó được xác định bởi các kích thước và sự kiện.
Các dimensions là các quan điểm hoặc thực thể liên quan đến việc một tổ chức lưu giữ hồ sơ. Ví dụ: một cửa hàng có thể tạo kho dữ liệu bán hàng để lưu giữ hồ sơ về doanh số của cửa hàng cho dimensions, mặt hàng và địa điểm. Các dimensions này cho phép lưu theo dõi mọi thứ, ví dụ: doanh số bán hàng tháng của các mặt hàng và vị trí mà các mặt hàng đã được bán. Mỗi chiều có một bảng liên quan đến nó, được gọi là bảng chiều, mô tả thêm về chiều. Ví dụ, một bảng chiều cho một mặt hàng có thể chứa các thuộc tính item_name, brand và type.
Các bài viết liên quan:
Multi-Dimensional Data Model được tổ chức xung quanh chủ đề trung tâm, ví dụ: bán hàng. Chủ đề này được thể hiện bằng một bảng dữ kiện. Dữ kiện là các thước đo bằng số. Bảng dữ kiện chứa tên của các dữ kiện hoặc số đo của các bảng dimensions có liên quan.
Hãy xem xét dữ liệu của một cửa hàng về các mặt hàng được bán mỗi quý ở thành phố Delhi. Dữ liệu được hiển thị trong bảng. Trong biểu diễn 2D này, doanh số bán hàng cho Delhi được hiển thị cho dimensions thời gian (được sắp xếp theo quý) và dimensions mặt hàng (được phân loại theo loại mặt hàng đã bán). Thực tế hoặc số đo được hiển thị bằng rupee_sold (hàng nghìn).
Bây giờ, nếu chúng ta muốn xem dữ liệu bán hàng với dimensions thứ ba, Ví dụ: giả sử dữ liệu theo thời gian và mặt hàng, cũng như vị trí được xem xét cho các thành phố Chennai, Kolkata, Mumbai và Delhi. Các dữ liệu 3D này được hiển thị trong bảng. Dữ liệu 3D của bảng được biểu diễn dưới dạng một loạt các bảng 2D.
Về mặt khái niệm, nó cũng có thể được biểu diễn bằng cùng một dữ liệu dưới dạng một khối dữ liệu 3D, như thể hiện trong hình:
Các đặc điểm và lợi ích của Multidimensional Data Model
Các đặc điểm và lợi ích của Multidimensional Data Model bao gồm:
- Đặc điểm của Multidimensional Data Model:
- Đa chiều (Multidimensional): Dữ liệu được tổ chức theo nhiều chiều khác nhau, mỗi chiều đại diện cho một thuộc tính hoặc thông tin cụ thể.
- Độc lập với ngữ cảnh: Mô hình đa chiều không phụ thuộc vào ngữ cảnh hoặc cấu trúc của dữ liệu, cho phép linh hoạt trong việc truy cập và hiển thị dữ liệu.
- Tính tổ chức cấu trúc: Dữ liệu được tổ chức một cách cấu trúc và có thể thể hiện sự tương quan giữa các thuộc tính và giá trị của chúng.
- Lợi ích của Multidimensional Data Model:
- Hiệu suất cao: Mô hình đa chiều giúp tối ưu hóa việc truy vấn và phân tích dữ liệu, giúp tăng tốc độ xử lý và hiệu suất hệ thống.
- Dễ dàng phân tích và truy vấn dữ liệu: Mô hình đa chiều cung cấp các phương pháp truy vấn và phân tích dữ liệu phù hợp, cho phép người dùng dễ dàng khám phá và hiểu thông tin từ dữ liệu.
- Tính tương tác và khả năng khám phá: Mô hình đa chiều cho phép người dùng tương tác trực tiếp với dữ liệu, thực hiện các hoạt động như khoan cụm, tổng hợp, lọc dữ liệu theo nhiều chiều khác nhau.
- Hỗ trợ quyết định và dự đoán: Multidimensional Data Model cung cấp một cách tiếp cận phân tích mạnh mẽ, giúp trong quá trình ra quyết định và dự đoán xu hướng dữ liệu.
Tóm lại, Multidimensional Data Model có các đặc điểm và lợi ích quan trọng, giúp tổ chức, truy vấn và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và linh hoạt trong các hệ thống phân tích và quản lý dữ liệu phân tích.
Xem thêm box model trong css là gì ?
Ví dụ về Multidimensional Data Model
Dưới đây là một ví dụ về Multidimensional Data Model:
Giả sử chúng ta có một hệ thống bán hàng trực tuyến và muốn phân tích dữ liệu doanh thu theo các chiều khác nhau như thời gian, địa điểm và danh mục sản phẩm. Ta có thể sử dụng Multidimensional Data Model để tổ chức và biểu diễn dữ liệu như sau:
- Chiều Thời gian: Đại diện cho các mốc thời gian như ngày, tuần, tháng, quý hoặc năm.
- Chiều Địa điểm: Đại diện cho các địa điểm như quốc gia, thành phố, khu vực, hoặc chi nhánh cửa hàng.
- Chiều Danh mục sản phẩm: Đại diện cho các danh mục sản phẩm khác nhau như quần áo, giày dép, đồ điện tử, đồ gia dụng, vv.
Các độ đo (measures) có thể bao gồm doanh thu, số lượng đơn hàng, số lượng sản phẩm bán được, vv.
Sau khi dữ liệu được tổ chức theo các chiều và độ đo, chúng ta có thể thực hiện các phép truy vấn và phân tích dữ liệu như:
- Tổng doanh thu trong một khoảng thời gian cụ thể (ví dụ: tháng này, quý này).
- So sánh doanh thu giữa các địa điểm khác nhau (ví dụ: doanh thu theo quốc gia, thành phố).
- Xem doanh thu theo danh mục sản phẩm (ví dụ: doanh thu từ quần áo, giày dép).
- Thực hiện các hoạt động drill-down (phân cấp) để xem chi tiết doanh thu từng ngày hoặc từng sản phẩm cụ thể.
Multidimensional Data Model giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu doanh thu và tạo ra các báo cáo và đồ thị phân tích dữ liệu một cách dễ dàng và linh hoạt.
Xem thêm Training cho Perceptron Model trong Pytorch
So sánh Multidimensional Data Model với Relational Data Model
Multidimensional Data Model và Relational Data Model là hai mô hình dữ liệu phổ biến trong lĩnh vực quản lý cơ sở dữ liệu. Dưới đây là sự so sánh giữa hai mô hình này:
Multidimensional Data Model:
- Đặc điểm: Tập trung vào tổ chức dữ liệu theo các chiều đa chiều, phù hợp cho việc phân tích và truy xuất dữ liệu phân tích.
- Cấu trúc: Dữ liệu được tổ chức thành các “cuboid” hoặc “data cube” có các chiều và các giá trị được biểu diễn bằng các đại lượng đo (measures).
- Quan hệ giữa các đối tượng: Các đối tượng trong Multidimensional Data Model không được xác định bởi các quan hệ (relationships) như trong Relational Data Model, mà thường được mô tả bằng cách xác định các chiều và độ đo.
Relational Data Model:
- Đặc điểm: Tập trung vào tổ chức dữ liệu thành các bảng và quan hệ giữa các bảng, phù hợp cho việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu theo các quan hệ.
- Cấu trúc: Dữ liệu được tổ chức thành các bảng (table) gồm các cột (column) và hàng (row), mỗi bảng đại diện cho một thực thể hoặc quan hệ.
- Quan hệ giữa các đối tượng: Quan hệ giữa các đối tượng trong Relational Data Model được xác định bằng khóa ngoại (foreign key) hoặc liên kết các bảng thông qua các quan hệ.
So sánh:
- Tính chất: Multidimensional Data Model tập trung vào phân tích và truy xuất dữ liệu phân tích, trong khi Relational Data Model tập trung vào lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa trên quan hệ giữa các bảng.
- Tổ chức dữ liệu: Multidimensional Data Model tổ chức dữ liệu theo các chiều đa chiều và độ đo, trong khi Relational Data Model tổ chức dữ liệu thành các bảng và quan hệ giữa chúng.
- Truy vấn dữ liệu: Multidimensional Data Model cung cấp phương pháp truy vấn và phân tích dữ liệu phù hợp với nhu cầu phân tích, trong khi Relational Data Model cung cấp ngôn ngữ truy vấn SQL để truy xuất và xử lý dữ liệu.
- Hiệu suất: Multidimensional Data Model thường có hiệu suất tốt hơn khi xử lý các phép toán phân tích dữ liệu, trong khi Relational Data Model có hiệu suất tốt hơn trong việc thao tác dữ liệu truyền thống.
Tùy thuộc vào mục đích và yêu cầu cụ thể của dự án, việc chọn sử dụng Multidimensional Data Model hay Relational Data Model sẽ phụ thuộc vào khả năng phân tích và quản lý dữ liệu cần thiết.
Xem thêm Perceptron Model – Các bước thiết lập Perceptron Model
