[OLAP]OLAP의 4가지 기본적인 Operation - Part 2

이전 포스트들인 OLAP란?, OLAP의 기본 분석 operation part 1에 이어서

Part 1에서 소개하지 않았던 나머지 2개를 먼저 소개하겠다.

지난 Part 1에서 말했듯이

OLAP의 기본적인 분석 operation이 4가지 있다.

1. Roll-up
2. Drill-down
3. Slice and dice
4. Pivot

나머지 2개인 Slice and dice과 Pivot을 설명하겠다.

먼저 Slice and dice는

• slice: 1개의 차원(dimension)을 고른 뒤에 새로운 서브 큐브(sub cube) 만들기
• dice: slice와 유사하지만 2개 이상의 차원(dimensions)를 골라 새로운 서브 큐브(sub cube)를 만들기

로 나눌 수 있다.

먼저 slice 부터 살펴보자

이전 포스트와 동일한 형태의 데이터를 이용한다.

아래와 같은 데이터가 있다고 해보자

이렇게 있을 때 Slice and dice의 slice를 기간 중 일부인 1Q에 적용을 해보면

아래의 표와 같이 바뀐다

이렇게 보면 slice는 우리가 흔히 아는 filter와 같은 느낌이다.

혹시 slice에 대해 감이 안 온다면 아래 그림을 참고하면 조금 더 직관적으로 이해를 하는데에 도움을 줄 것이라 생각한다.

다음은 dice이다. dice는 slice의 발전된 형태? 라고 이해하면 되지 않을까 싶다.

slice는 1개의 차원을 선택해서 필터해서 보는 거라면, dice는 2개 이상의 차원을 선택해서 필터를 해서 보는 거라고 생각하면 될 거 같다.

위와 같이 간단한 예시와 함께 보자

자 이런 데이터가 있다고 했을 때, 여러개의 차원 즉, 여러 개를 골라보자

글로 설명하기엔 조금 길어질테니 우리가 친숙한 코드로 표현하겠다.

data.filter(x =>
  (x.city == "서울" || x.city == "성남") &&
    (x.time == "1Q" || x.time == "2Q" )&&
    x.item == "컴퓨터"
)

이런식으로 나온다.

그림을 통해서 dice과정을 보자면 아래 그림과 같다.

slice나 dice나 동일하게 filter라고 생각하면 될 것 같다.

다만 차이라면 slice는 필터하는 필드(차원)가 1개, dice는 필터하는 필드(차원)이 2개이상 이라는 차이다.

마지막은 Pivot이다

Pivot은 데이터의 축을 돌려서 데이터를 표현하는 것이다.

어떤 말인지는 표보다는 그림으로 보는 것이 더 이해하는 데 도움이 될 것 같아 그림을 통해서만 살펴본다.

그림을 보니 이해가 되었을거라 생각하지만 설명을 하겠다.

잘 보면 PC, Book 등이 있는 X 축과 Sydney, Perth 등 도시들이 나열되어 있는 Y축이 서로 바뀌면서(회전함으로써) 데이터의 형태가 변경되었다.

이렇게 Pivot을 통해 얻을 수 있는 데이터를 보면 그림을 통해서도 알 수 있다시피 데이터를 바라보는 view 자체가 바뀌어 버린다.

이번 Part 2에서 알아본 Slice and dice와 Pivot 를 정리하면 다음과 같이 정리할 수 있겠다.

Slice and dice은

다차원의 데이터를 1개(Slice) 또는 2개 이상(Dice) 필터를 하는 것

Pivot은

데이터의 차원을 회전시켜 다른 관점으로 데이터를 보는 것

라고 정리하려고 한다.