多維度數據存儲是什麼

㈠ 多維數組什麼意思

多維數組的意思是指三維或者三維以上的數組。

三維數組具有高、寬、深的概念，或者說行、列、層的概念，即數組嵌套數組達到三維及其以上。是最常見的多維數組，由於其可以用來描述三維空間中的位置或狀態而被廣泛使用。

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三維數組就是維度為三的數組，可以認為表示對該數組存儲的內容使用了三個獨立參量去描述，但更多的是認為該數組的下標是由三個不同的參量組成的。三維數組又被認為是二維數組的數組，而二維數組也可以認為是一維數組的數組。

數組這一概念主要用在編寫程序當中，和數學中的向量、矩陣等概念有一定的差別，主要表現在數組內的元素可以是任意的相同數據類型，包括向量和矩陣。

對數組的訪問一般是通過下標進行的。在三維數組中，數組的下標是由三個數字構成的，通過這三個數字組成的下標對數組的內容進行訪問。

㈡ 什麼是多維度

多維度的意思是：

多個角度，多個層面，多個方面。維度，又稱維數，是數學中獨立參數的數目。在物理學和哲學的領域內，指獨立的時空坐標的數目。

0維是一點，沒有長度。1維是線，只有長度。2維是一個平面，是由長度和寬度(或曲線)形成面積。3維是2維加上高度形成體積面。4維分為時間上和空間上的4維，人們說的4維經常是指關於時間的概念。

前三維是位置，存在於空間中；

第四維是速率，存在於時間中；

第五六維是速率指向，存在於（速度）時間方向中；

第七八維是狀態指向，存在於自身形狀對應的空間方向中；

第九維是狀態轉角，存在於自身形狀對應的滾動中；

第十維是自旋速率，存在於滾動時間中；

第十一、十二維是自旋赤道軸指向，存在於滾動（速度）時間方向中；

第十三維是自旋赤道軸指向漂移速率，存在於滾動變化（加速率）時間方向中；

第十四、十五維是自旋赤道軸指向漂移速度赤道平面映射方向，存在於滾動變化（加速度）時間方向中；

第十六維是加速率（或受力強度），

第十七、十八維是加速度（或受力）方向，這樣的維度不只和 位置（表示一個幾何點在空間中的位置）有關。

(2)多維度數據存儲是什麼擴展閱讀：

我們在物理學中描述某一變化著的事件時 所必須的變化的參數。這個參數就叫做維。幾個參數就是幾個維。比如描述「門」的位置就只需要角度所以是一維的 而不是二維。

簡單地說：0維是點，沒有長、寬、高。一維是由無數的點組成的一條線，只有長度，沒有寬、高。二維是由無數的線組成的面，有長、寬沒有高。三維是由無數的面組成的體，有長寬高。維可以理解成方向。

一個簡單的說法：N維就是N條直線兩兩垂直所形成的空間

因為，人類只能理解到3維，所以後面的維度可以通過數學理論構建，但要仔細理解就很難.在量子力學,目前仍在建立的膜理論,認為宇宙是11維的.

《宇宙哲學》對宇宙維度數的觀點

在現實中，宇宙是五維的：

時間一維，空間三維，物質一維。共五維。

在精神中，是可以無限維的，因為精神是記憶於現在的過去事物，在那裡可以天馬行空！

如果我們改變「對象」就會得到不同的結論，如：「直線基於平面是4維、直線基於體是6維、平面基於體是9維」。

進一步解釋，兩點可確定一條直線，所以描述（定位）一條直線在平面上需要2×2個參數（坐標值）、在體上需要2×3個參數（坐標值）；不共線的三點可確定一個平面，所以在體上描述（定位）一個平面需要3×3個參數（坐標值）。

㈢ 什麼叫做多維數據分析

多維數據分析也是一本書，主要針對高等學校信息管理與信息系統專業和計算機專業的數據倉庫課程的實驗教學而編寫。全書以數據倉庫和OLAP（聯機分析處理）理論為基礎，以SQLServer2000AnalysisServices為實驗工具，以一個人壽保險公司的數據倉庫系統為背景，通過一個完整的案例，系統全面地介紹了數據倉庫系統的分析、設計、實施、管理與維護的過程。
多維分析報表結合商業智能的核心技術——OLAP，可以幫助用戶進行多角度、靈活動態的分析。多維分析報表由「維」（影響因素）和 「指標」（衡量因素）組成，能夠真正為用戶所理解、並真實的反映企業特性信息。

㈣ 計算機術語中的數據存儲是什麼存儲

數據存儲用硬碟或內存存儲。
ß外部存儲器就像日記本一樣，你可以在上面記錄任何內容，而且關機後信息不會丟失。ß硬碟的磁性圓盤由硬質材料製成，有很高的精密度。硬碟連同驅動器一起封閉在殼體內，在它的容量比軟盤和光碟大得多，讀寫速度比軟盤和光碟快得多。ß硬碟是由幾片硬碟片環繞一個共同的軸心組成的碟片組，兩個碟片之間僅留出安置磁頭的距離。每個碟片有兩個盤面，盤面上劃分著許多同心圓，稱為磁軌。這些同心圓周長不同，但存儲量卻相同。每個磁軌被分為很多區域，每個區域叫做一個扇區，每個扇區存儲五百十二個位元組的信息。在硬碟中，幾個碟片上相同磁軌號的集合叫做柱面，這些磁軌有一個相同的磁場旋轉方向。每個盤面對應一個磁頭，但現在的硬碟，兩個磁頭可以讀取一個碟片。所以硬碟容量由柱面數、盤面數、每磁軌的扇區數決定。硬碟容量等於柱面數乘以盤面數乘以每個磁軌的扇區數乘以512，一般以GB、TB為單位，很多硬碟廠商計算GB和TB時是十進制的，1GB是1000MB，1TB是1000GB。ß硬碟內部由磁儲存檔片組成，數量從一片到三片不等，每個碟片有一定的容量，叫做單碟容量，幾個碟片的容量之和就是硬碟總容量。ß硬碟的主軸馬達帶動碟片高速旋轉，產生浮力使磁頭飄浮在碟片上方，硬碟通過磁頭來讀取碟片上的數據，轉速越快，數據讀取的時間也就越短。轉速在很大程度上決定硬碟的速度。
硬碟的磁頭移動到盤面指定的磁軌所用的時間叫做平均尋道時間，單位為毫秒，這個時間越小越好。ß數據傳輸率是電腦從硬碟中准確找到相應數據並傳輸到內存的速率，包括內部數據傳輸率和外部數據傳輸率，是用單位時間可傳輸幾兆位元組衡量的。硬碟的介面有IDE介面和SCSI介面。ß由於硬碟是全封閉固定安裝的，所以硬碟驅動器也是固定在一起安裝在主機箱內的，從主機箱外面看不見。

㈤ 什麼是數據存儲

使用計算機和其他設備保留數據稱為數據存儲。數據的這種保留和分析是使用專門的技術完成的，這反過來又使其可供將來使用。根據存儲產品和服務，數據存儲可分為三類：

文件存儲 – 這是一種廉價且簡單的數據存儲類型，其中數據存儲在硬碟驅動器的文件和文件夾中。硬碟驅動器以與用戶查看的相同配置存儲數據。

塊存儲——這是一種更昂貴、更復雜的存儲形式，適用於需要頻繁訪問和編輯的數據。這種存儲方法的可擴展性較差，並且將數據存儲在大小均勻的塊中。

對象存儲——對象可以與元數據和唯一標識符一起存儲，從而降低這種存儲類型的成本。它非常適合不需要編輯的數據。

㈥ 什麼是資料庫維度 怎麼理解怎麼用做什麼用的 能否通俗易懂的說明。謝謝。

舉個簡單例子：

就拿excel表格來說，作為單一的工作表，就包含二維（行和列），而一個excel文件，通常包含多個工作表，打開excel文件時，在下方顯示的「sheet1、sheet2」這些工作表頁列，就是第三維。

excel是最簡單的資料庫應用，一個xlsx文件只有三維，但你可以用若干個xlsx文件來組成一個項目，這些文件序列，你可以視為第四維。

然後，你還可以把一組組xlsx文件放在一個個目錄中，那麼這些目錄序列，你可以視為第五維。

再往上，你還可以設置更上一級目錄，那就是第六維……

反正在excel中，任何一個單元格，都可以調用存儲在本地電腦（甚至是網路電腦）任何地方的、任何一個excel文件中的、任何一個工作表的、任何一個單元格內容，所以說，雖然是一大堆的文件，你也可以當做是一個資料庫來處理，只是不那麼方便。

……

在資料庫中，單一的資料庫就能包含很多很多維，你也可以把這些維，當做樹狀目錄的結構來理解，也可以當做一堆堆的xlsx文件集合來理解。

磁碟的存儲結構（不管是fat還是ntfs，還是linux或os或別的什麼磁碟格式），都是一種大型的、多維的資料庫，分區是一個維度，目錄是一個維度，每一檔下級目錄又是一個維度。文件是一個維度，文件中的章節行段也是維度……

數學中的維度概念，和通常意義上的空間維度，是兩回事。

空間維度可以用數學來解釋，但數學維度，三維以上你就無法用空間來顯示。

但在資料庫中，三維只是基本操作。

……

用excel來舉例，已經是我能找到的最容易理解的方案。

我真正理解資料庫維度時，是從數組開始的，當時使用一個很簡陋的編程軟體，他不提供資料庫建立和訪問，數組的維度也有限，還需要自己建立多維存儲文件，並且只支持文本格式。

文本格式中，使用【】標記數組維度，【】中間的標識符可以自定義，通過各種不同的標識符來延伸維度……做著做著，我忽然間就領悟到什麼叫資料庫、什麼叫維度，如果不考慮執行效率的話，用一個文本文件，就能模擬出一個硬碟來……

㈦ 維度資料庫採用什麼來描述數據或關系

緯度資料庫所描述的關系模式就是關系的描寫關系模式，首先描繪與關系對應的兩個維度的表結構，這些關系中都包含著一些屬性，這些屬性都來自於固定的領域，以及與域之間的映象關系。

關系是n個域的笛卡兒積的子集，組成關系的元組必須是笛卡兒積中使n目謂詞為真的元組，所有有可能的關系必須滿足非常完整並且基礎的約束條件，而關系模式也要把這個約束條件描述出來。

在這其中關系模式和關系的區別就在於關系模式，主要就是描述一些數據結構的語句意思，而關系是一個數據的集合，是關系的值，是關系模式的一個關系實例。

資料庫維度的基本概念：

1、多維數據集。多維數據集是聯機分析處理(OLAP)中的主要對象，是一項可對數據倉庫中的數據進行快速訪問的技術。多維數據集是一個數據集合，通常從數據倉庫的子集構造，並組織和匯總成一個由一組維度和度量值定義的多維結構。

2、xx(dimension)是多維數據集的結構性特性。它們是事實數據表中用來描述數據的分類的有組織層次結構(級別)。這些分類和級別描述了一些相似的成員集合，用戶將基於這些成員集合進行分析。

3、度量值。在多維數據集中，度量值是一組值，這些值基於多維數據集的事實數據表中的一列，而且通常為數字。此外，度量值是所分析的多維數據集的中心值。

即，度量值是最終用戶瀏覽多維數據集時重點查看的數字數據。您所選擇的度量值取決於最終用戶所請求的信息類型。一些常見的度量值有sales、cost、expenditures和proctioncount等。

4、元數據。不同OLAP組件中的數據和應用程序的結構模型。元數據描述OLTP資料庫中的表、數據倉庫和數據集市中的多維數據集這類對象，還記錄哪些應用程序引用不同的記錄塊。

5、級別。級別是維度層次結構的一個元素。級別描述了數據的層次結構，從數據的最高(匯總程度最大)級別直到最低(最詳細)級別。

6、數據挖掘。數據挖掘使您得以定義包含分組和預測規則的模型，以便應用於關系資料庫或多維OLAP數據集中的數據。之後，這些預測模型便可用於自動執行復雜的數據分析，以找出幫助識別新機會並選擇有獲勝把握的機會的趨勢。

7、多維OLAP(MOLAP)。MOLAP存儲模式使得分區的聚合和其源數據的復本以多維結構存儲在分析伺服器計算機上。根據分區聚合的百分比和設計，MOLAP存儲模式為達到最快查詢響應時間提供了潛在可能性。總而言之，MOLAP更加適合於頻繁使用的多維數據集中的分區和對快速查詢響應的需要。

8、關系OLAP(ROLAP)。ROLAP存儲模式使得分區的聚合存儲在關系資料庫的表(在分區數據源中指定)中。但是，可為分區數據使用ROLAP存儲模式，而不在關系資料庫中創建聚合。

9、數據鑽取。最終用戶從常規多維數據集、虛擬多維數據集或連接多維數據集中選擇單個單元，並從該單元的源數據中檢索結果集以獲得更詳細的信息，這個操作過程就是數據鑽取。

10、數據挖掘模型。數據挖掘使您得以定義包含分組和預測規則的模型，以便應用於關系資料庫或多維OLAP數據集中的數據。之後，這些預測模型便可用於自動執行復雜的數據分析，以找出幫助識別新機會並選擇有獲勝把握的機會的趨勢。