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定義-データキューブの意味
データキューブとは、画像のデータの時系列を説明するために一般的に使用される3次元（3D）（またはそれ以上）の値の範囲です。 集約されたデータをさまざまな視点から評価するためのデータ抽象化です。 また、スペクトル分解された画像は3Dボリュームとして描かれるため、イメージング分光法にも役立ちます。
データキューブは、2次元テーブルの多次元拡張として説明することもできます。 これは、互いに積み重ねられた同一の2次元テーブルのコレクションと見なすことができます。 データキューブは、列と行のテーブルで記述するには複雑すぎるデータを表すために使用されます。 そのため、データキューブは3-Dをはるかに超えて、より多くのディメンションを含めることができます。
Techopediaがデータキューブを説明
データキューブは通常、データを簡単に解釈するために使用されます。 ビジネス要件の特定の尺度として、ディメンションとともにデータを表す場合に特に役立ちます。 キューブのすべてのディメンションは、たとえば日次、月次、または年次の売上など、データベースの特定の特性を表します。 データキューブ内に含まれるデータにより、ほぼすべてまたはすべての顧客、販売代理店、製品などのほとんどすべての数値を分析できます。 したがって、データキューブは、傾向の確立とパフォーマンスの分析に役立ちます。
データキューブは、主に2つのカテゴリに分類されます。
- 多次元データキューブ：ほとんどのOLAP製品は、キューブが多次元配列としてパターン化されている構造に基づいて開発されています。 これらの多次元OLAP（MOLAP）製品は、主にデータキューブの構造に直接インデックスを付けてデータのサブセットを収集できるため、他のアプローチと比較してパフォーマンスが向上します。 次元の数が大きくなると、キューブはより疎になります。 つまり、特定の属性の組み合わせを表す複数のセルには、集計データは含まれません。 これにより、ストレージ要件が増大し、時々望ましくないレベルに達する可能性があり、MOLAPソリューションは多くの次元を持つ巨大なデータセットには受け入れられません。 圧縮技術が役立つ場合があります。 ただし、それらを使用すると、MOLAPの自然なインデックス付けが損なわれる可能性があります。
- リレーショナルOLAP：リレーショナルOLAPは、リレーショナルデータベースモデルを利用します。 ROLAPデータキューブは、多次元配列と比較して、リレーショナルテーブルの束（ディメンションの量の約2倍）として使用されます。 直方体として知られるこれらのテーブルのそれぞれは、特定のビューを意味します。
