多次元とは？

アダルト動画での検索結果です

優先キーワードは

データウェアハウス，ＯＬＡＰ，多次元データベース，スライシング，ダイシング，ドリリング，スター構造，スノーフレーク構造，ＭＯＬＡＰ，ＲＯＬＡＰ
データウェアハウスのように，エンドユーザーが直接にデータベースを検索加工して問題発見をしたり問題解決をする分析を主とする利用形態を，ＲＤＢの提唱者であるE.F.Coddは，ＯＬＡＰ（Online
「多次元」というと難しそうであるが，月別・商品別の売上データを，横に月，縦に商品をとれば２次元の表になる。月別・商品別・支店別の売上データは３次元になる（図１－１（１））。さらに月別・商品別・支店別・で売上，原価，利益のような会計区分を加えれば４次元になるというように表の次元は増大する。このような表の形式にしたものを多次元データベースという。
パンやハムをスライスするように，スライシングとは，多次元データベースをある断面で切り取って２次元の表にする操作である。図１－１では，大阪支店の部分でスライシングして（２）の表にしている。このとき，大阪と名古屋の２枚の断面を切り取り，その合計値を１枚の表にするようなこともできる。
ダイスとはサイコロのことで，ダイシングとはサイコロを振ることである。多次元データベースでの操作では，縦軸と横軸を指定して２次元の表にする操作を指す。たとえば（３）は，（１）を横から見た状態で，縦軸に商品，横軸に支店を指定したものであり，（４）は，上から見た状態，すなわち，縦軸に支店，横軸に月を指定したものである。
ドリリングとは，ドリルで深く掘り進むことである。多次元データベースでは，詳細に展開する操作をドリルダウンといい，逆に集計する操作をドリルアップという。（４）で東京支店を指定してドリルダウンを行うと，（５）のように東京支店の店舗別の表ができる。また，（５）を縦軸でドリルアップすると（４）のような集計表になる。
たとえば図１－１は売上（月，商品，支店）すなわち，Ａ(Ｉ,Ｊ,Ｋ)の配列としてとらえることもできるが，図２－１のように正規化したテーブル群に分解することができる。また，正規化されたファイル群を多次元データベースに変換することもできる。
ここでの用語は，多次元データベースというよりも，更新をしないで検索加工を高速に行なうＤＢＭＳの代表的な商品であるRedBrickでの用語である。
図２－１の関係は図２－２のようにも表現できる。売上テーブルのようなイベントファイルをファクト（fact）テーブルといい，店舗テーブルや支店テーブルのようなマスタファイルをディメンション（dimension）テーブルという。図２－１では一つのファクトテーブル（売上テーブル）に，３つのディメンションテーブル（商品テーブル，支店テーブル，年月テーブル）が結合しているが，これらの各ディメンションテーブルが一つの軸（縦軸や横軸）になるので，この多次元データベースは３次元になる。また，店舗テーブルは支店テーブルの詳細であり，ディメンションテーブルのディメンションテーブルであるともいえる。
この関係を一般化すると，図２－３（１）のように，一つのファクトテーブルと複数のディメンションテーブルが結合したスター（星）構造で表現される。この図では６次元になっている。さらに，上記の店舗テーブルのように，ディメンションテーブルが複数のディメンションデーブルを持つことがあり，図２－３（２）のようなスノーフレーク（雪片）構造になる。
多次元のデータをそのままの形で保管する。合計欄があるが，それもデータベースを作成するときに計算しておく。この方式には次の特徴がある。
事前に表の形式になっており，しかも合計などを計算してあるので，毎回の操作での処理時間が短縮される。
特殊なデータの持ち方をするので，従来のデータベースはそのまま利用できず，変換する必要がある。しかも，構造を変えるときには，最初から再構築しなければならない。
たとえば，東京支店ではテレビを販売していないというような場合，多次元データのうち，東京－テレビに関係する全要素が「定義されていない」ことになる。次元数が多くなると，そのような要素が多く発生して，無駄なデータが多くなる（当然，現実のソフトウェアでは，そのような要素を圧縮する機能を持っているが）。
多次元データベースは正規化されたファイル，すなわちＲＤＢとして持つことができる。実際のデータはＲＤＢの形式で持ち，インデクスを工夫することにより，利用者には多次元データベースとして見せるようにしたのがＲＯＬＡＰである。この特徴は，ＭＯＬＡＰの逆である。
操作の度に表の形式にしたり合計を計算したりするので，時間が長くかかる（これを短縮するために多様な工夫がなされている）。
複雑なインデクスがあるので更新処理には負荷がかかるが，事前の計算は不要なので，ＭＯＬＡＰほどには高負荷にはならない。
データそのものは通常のＲＤＢであるから，多次元データベースとしての利用以外に，ＲＤＢとして汎用的に利用できる。構造が変化しても，一部のテーブルの変更とインデクスの変更だけで対処できる。
［１］のように，分析を主とする処理形態を［２］というが，［２］にはＲＤＢよりも［３］データベースのほうが適しているといわれている。［３］データベースの基本操作には，サイコロを転がすように任意の２つの軸により２次元の表を表示させる［４］操作，現在の２つの軸を固定して奥の断面を表示させる［５］操作，詳細に展開したり，逆に集約した表を表示させる［６］操作がある。［３］データベースには，当初から［３］データベースとして構築される［７］と，本来はＲＤＢであるが，インデクスを工夫して［３］データベースのように見せる［８］の２種類がある。
データマートのデータはメインフレームの基幹系システムにあるのだから，それから直接にデータマートに加工すればよいので，データウェアハウスは不要であるとの意見について論ぜよ。

[] 多次元データベース＜データベース＜情報技術の基礎＜Ｗｅｂ教材＜木暮
[引用サイト]　 http://www.kogures.com/hitoshi/webtext/db-mddb/index.html
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Last Updated 2007/ 02/ 15/ 15時23分50秒

201へはアップデートはしたのものの、時間が無くてあまり触れていない状態が続いています。チュートリアルやリファレンスのビデオを見ながら少しづつ新機能を覚えていますが、作業をしていると少し不安定さが目立つかな？という印象があります。得に自分用にレイアウトのカスタマイズ時や、ペイント時に落ちる事が多いような気がします。(※環境に因る所が大きいかもしれません。)
あまりデフォルトと変化がありませんが、自分用にカスタマイズした画面です。Mode(Vert,Edge,Poly)のバーはLWのインターフェースに馴染んでいる為、下に配置しています。
右上には、Itemlist,Vertexmaps,Clipsなど画像やアイテムのリストを中心に、その下にはToolpipe,CommandHistory,ColorPickerを配置していますが、モニターの大きさ、解像度によって適宜配置をカスタマイズしていくのがベストだと思います。来週あたりに自分のモニター環境を変更するので、そのときにまた載せようかと思います。
ワイドモニターでの作業画面が上のような感じになります。作業スペースがかなり広くなり、作業しやすくなりました。201のインターフェースをこの状態で使用する場合はデフォルトの場合、103と比べて画面のセンター部分(パースビュー)の幅が狭くなっているので、ワイドがお勧めです。
ひとつ気になる情報があります。以前luxのサイトでZbrush以外のディスプレイスモデリングが可能なソフトウェアでMadboxというソフトがピックアップされていたので調べた事があるのですが、先日DigitalDNAさんのサイトで紹介されていたので、こちらでも転載させていただきます。いくつか、このソフトを使用したサンプルはあるものの、インターフェースやソフトの内容に関しては謎が多いままです。本家のサイトではベータテスターを募集している模様です。
先月、今月と、しばらくブログの更新が出来ずにいましたが、今後も更新が停滞するかもしれません。暇を見つつ細々とやっていこうかと思ってます。
ようやくといった感じですが、modo201関連のメールが来ました。別にここで広告したい訳ではないんですが、17日までのアップデートの割引を謳っているので遅くともその翌々週あたりにはダウンロード可能になるという事でしょうか。Luxのフォーラムでも兎に角5月だとブラッドが書いていますので5月末が一番濃厚というところかな。
ある写真を元に、モデルのトポロジーを考慮しつつモデリングしてみました。いずれこれらのモデルは201でレンダリングします。今の時点で何のモデルかわかる人いるかな・・;
Friday. How do I love thee? 今回は、ディスプレイスメントがテーマのようで、これを扱った画像がメインで動画の紹介は少なくなっています。
[ Modeling = Workflow ] マクロレコーディングした作業フローを、ヒストリーから直接ショートッカトキーへとアサインしています。アサインする時に、Input remappingによってどの作業時にそのキーを使用するのかも選択できるようです。
[ Haul it your way ] input editorウィンドウで、各ツールの挙動をいじることが出来るようです。このビデオでは、ベベル使用時のマウスの縦、横移動時のinset/shiftの動作を逆転させています。
[ Have a shot ] ウィスキーの入ったグラスのレンダリング動画。Absorption Distance(光線が物体を透過する距離に応じた、不透明度の変化)を使用してレンダリングした結果だそうです。約15秒
[ Orthographic Camera ] 前回謎と書いてしまったカメラの機能ですが、どうやら4面図からのビューのような正射投影法のカメラのようです。
[ Adaptive Pixel Subdivision: Subdivision Control via Weightmaps ] レンダリング時のポリゴン分割レベルを、ウェイトマップや数値、エンベロープ、エクスプレッションなどによってコントロール、ピクセル単位でコントロールする方法が追加されるようです。
[ Animation Path for Wind Effectors ] windダイナミクスに、パスコントロールの機能が追加されるようです。動画では、パーティクルを併用した作例となっています。
I love this stuff. 今回は201のαテスト時に作成された室内と、カメラディストーションエフェクトを使ったアーキテクチャー画像の2枚が載ってます。
[ Jet paint1 ]/[ 2 ] 飛行機のモデルをベースに、カラーやスペキュラー、バンプなどを塗りながら紹介する内容となっています。
[ Distant Light ] レンダリング時に使われるディスタンとライトのエッジ部分のソフトネスの拡散角度の紹介です。以下4つのリンクはそれぞれの角度の画像です。
[ Node Editor ] タイトルの通り、ノードベース型のシェーダの紹介です。従来のサーフェイスエディターも同時に使用出来るようです。
[ Advanced Camera Tools ] 従来のカメラに加えて、アドバンスドカメラオプションが追加され、魚眼やツイスト、360度のレンダリングなど現実には存在しないレンズ効果を可能にする機能です。
[ List Manager ] 量が増えるほど扱いにくくなる、リストマネージャが改善されるようです。

[] 多次元*妄想的世界
[引用サイト]　 http://tajigen.exblog.jp/
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Last Updated 2007/ 02/ 15/ 15時23分50秒

ビジネスインテリジェンス（BI）の概要を解説した記事が多くのメディアで取り上げられるようになり、その基本的な理解は深まったと思われる。このような現状を踏まえ、本連載ではさらに一歩踏み込んだ内容として、データ分析の手法や注意点に焦点を絞った実践的な解説を展開する。（編集部）
前回「多次元分析の概要とデータ分析のポイント」では、多次元分析を中心としたデータ分析のポイントを解説しました。今回は「SQL Server 2005
構築手順の解説のために売り上げ分析のモデルを使用します（図1）。売上金額を、商品、店舗、期間という視点で分析するモデルです。ファクトテーブルとして「売上実績」、ディメンション用のテーブルとして「商品」「店舗」「期間」を用意しています。また、ディメンションの階層構造も記述しておきます。
Services プロジェクト］を選択して、プロジェクト名には多次元データベース名として「売上分析」を指定します（図3）。
また、プロジェクトではデータソース、データソースビュー、キューブ、ディメンションといった多次元データベースの構成要素を定義します。各構成要素はソリューションエクスプローラを右クリックして［新しい○○（構成要素）］を選択することにより、ウィザード形式で作成できます（図4）。
データソースウィザードにおいて、キューブの基になるテーブルが存在するリレーショナル・データベースへの接続情報（サーバ名、データベース名など）を指定します。
データソースビューウィザードでは、データソース（2.で指定）よりテーブルを選択し、各テーブル間のリレーションを定義します（図5、図6）。
いざ障害発生というときに慌てないため、リストア・リカバリの手順はしっかり予習しておきたい。まずはOSコマンドから覚えよう
多次元データベースを構築し、Excelピボットテーブルからドリルアップ／ドリルダウン、スライス、ダイスが操作できるようにする
前回紹介したパーティション・プルーニングは、パラレル処理と組み合わせることで、さらなるパフォーマンス向上が期待できる
2007年のデータベース業界で目が離せない動きは2つ。オープンソース陣営のエンタープライズ指向、そしてXMLデータベースの浸透だ
■海外情報が満載■ 仮想化特集、始まる！仮想化への移行計画立案やシステム構成のポイントなど、仮想化に関する各種資料や海外記事が読める。
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[] Analysis Servicesを使って多次元分析に挑戦しよう（1/3）－＠IT
[引用サイト]　 http://www.atmarkit.co.jp/fdb/rensai/sqls_analysis03/sqls_analysis03_01.html
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Last Updated 2007/ 02/ 15/ 15時23分50秒

ビジネスインテリジェンス（BI）の概要を解説した記事が多くのメディアで取り上げられるようになり、その基本的な理解は深まったと思われる。このような現状を踏まえ、本連載ではさらに一歩踏み込んだ内容として、データ分析の手法や注意点に焦点を絞った実践的な解説を展開する。（編集部）
前回の「ビジネスインテリジェンスとは何か」では、データ分析の基礎知識としてデータ分析の変遷と分析形態および分析環境について解説しました。第2回となる今回は、多次元分析を中心にデータ分析のポイントを解説します。
一般的に「データ分析」というと、難しい統計的手法を用いた分析をイメージされるかもしれませんが、そのような専門性の高い分析はここでは対象としません。一般のビジネスパーソンが実践している、定型検索や非定型検索およびレポート参照で必要となるデータ分析の主な機能を紹介します。
表1にBIツールの主な機能をまとめています。ここに挙げた機能は基本的な機能で、特に「検索機能」に関しては、BIツールとしては必要最低限の機能です。「出力機能」においても最近のBIツールにはグラフ出力のほかに、PDF、Excel、XMLなどの形式に出力できる機能が実装されています。また、エンドユーザーは使いませんが、「管理機能」は重要な機能です。
特に利用状況を把握する機能は利用頻度の低いレポートの削除やアクセスユーザー数、利用回数を把握して、サーバリソースのプランニングなどを行うのに必要な機能です。
定型検索であれば固定の項目に値を設定し、非定型検索であれば任意の項目に値を設定してデータを抽出する機能
いざ障害発生というときに慌てないため、リストア・リカバリの手順はしっかり予習しておきたい。まずはOSコマンドから覚えよう
多次元データベースを構築し、Excelピボットテーブルからドリルアップ／ドリルダウン、スライス、ダイスが操作できるようにする
前回紹介したパーティション・プルーニングは、パラレル処理と組み合わせることで、さらなるパフォーマンス向上が期待できる
2007年のデータベース業界で目が離せない動きは2つ。オープンソース陣営のエンタープライズ指向、そしてXMLデータベースの浸透だ
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[] 多次元分析の概要とデータ分析のポイント（1/3）－＠IT
[引用サイト]　 http://www.atmarkit.co.jp/fdb/rensai/sqls_analysis02/sqls_analysis02_01.html
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Last Updated 2007/ 02/ 15/ 15時23分50秒

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