How can multidimensional data be represented in data warehouse? Explain through an example.

A data warehouse is a huge collection of data. Such data may involve grouping of data on multiple attributes. For example, the enrolment data of the students of a University may be represented using a student schema such as:

A data warehouse डेटा का एक बड़ा संग्रह है इस तरह के डेटा में कई विशेषताओं पर डेटा का समूह होना शामिल हो सकता है उदाहरण के लिए, किसी विश्वविद्यालय के विद्यार्थियों का नामांकन डेटा एक छात्र स्कीमा का उपयोग करके प्रदर्शित किया जा सकता है जैसे कि:

Student_enrolment (year, programme, region, number)

Here, some typical data value may be (These values are shown in Figure 5 also.
Although, in an actual situation almost all the values will be filled up):-

यहां, कुछ विशिष्ट डेटा मान हो सकता है (इन मानों को चित्रा 5 में दिखाया गया है।
हालांकि, वास्तविक स्थिति में लगभग सभी मान भरेंगे):-

• In the year 2002, BCA enrolment at Region (Regional Centre Code) RC-07 (Delhi) was 350.

• वर्ष 2002 में, क्षेत्र (क्षेत्रीय केंद्र कोड) आरसी -07 (दिल्ली) में बीसीए नामांकन 350 था।

• In year 2003 BCA enrolment at Region RC-07 was 500.

• वर्ष 2003 में आरसी -7 क्षेत्र में बीसीए नामांकन 500 था।

• In year 2002 MCA enrolment at all the regions was 8000.

• वर्ष 2002 में सभी क्षेत्रों में एमसीए नामांकन 8000 था।

Please note that, to define the student number here, we need to refer to three attributes: the year, programme and the region. Each of these attributes is identified as the dimension attributes. Thus, the data of student_enrolment table can be modeled using dimension attributes (year, programme, region) and a measure attribute (number).

कृपया ध्यान दें, यहां छात्र संख्या को परिभाषित करने के लिए, हमें तीन विशेषताओं का उल्लेख करना होगा: वर्ष, कार्यक्रम और क्षेत्र। इन गुणों में से प्रत्येक को आयाम विशेषताओं के रूप में पहचाना जाता है। इस प्रकार, छात्र_एनिलामेंट तालिका का डेटा आयाम विशेषताओं (वर्ष, कार्यक्रम, क्षेत्र) और एक माप विशेषता (नंबर) का उपयोग करके मॉडल किया जा सकता है।

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