क्वेरी फॉर्मूलेशन की विशेषताएं क्या हैं?

क्वेरी फॉर्मूलेशन की विभिन्न विशेषताएं निम्नलिखित हैं -

मल्टीपास SQL (Multipass SQL)

तुलना का मूल्यांकन करने या रिपोर्ट ब्रेक पंक्तियों में गैर-योज्य मापों की सही गणना करने के लिए, क्वेरी टूल को रिपोर्ट को कई क्वेरीज़ में विभाजित करना चाहिए जो DBMS द्वारा स्वतंत्र रूप से संसाधित होती हैं।

क्वेरी टूल अलग-अलग क्वेरीज़ के परिणामों को बुद्धिमानी से स्वचालित रूप से जोड़ता है। मल्टीपास SQL कई अनुरूप डेटा मार्ट्स में, संभवतः विभिन्न डेटाबेस में, कई फैक्ट टेबल्स में ड्रिलिंग को भी सक्षम करता है।

उदाहरण के लिए, बिक्री और लागत कई डेटाबेस में हो सकते हैं, लेकिन चूंकि वे संगत आयाम साझा करते हैं, जैसे संगठन और अवधि, यह दो स्रोतों को क्वेरी करके और क्वेरी टूल में परिणामों को मर्ज करके एक सरल योगदान रिपोर्ट बना सकता है।

एक गैलेक्टिक SQL स्टेटमेंट का प्रसंस्करण अन्यथा असंभव होगा। अंत में, मल्टीपास SQL एग्रीगेट नेविगेटर को रिपोर्ट को गति देने का मौका देता है, क्योंकि प्रत्येक परमाणु SQL अनुरोध का एग्रीगेट नेविगेटर द्वारा सरलता से विश्लेषण किया जाता है।

हाइलाइटिंग (Highlighting)

हाइलाइटिंग अलर्ट का इंटरैक्टिव रूप है। जैसे-जैसे डेटा वॉल्यूम छत के माध्यम से उड़ते हैं, क्वेरी टूल को उपयोगकर्ता को उन रिकॉर्ड्स की पहचान करने में सहायता करने की आवश्यकता होती है जो बाकी से अलग हैं, जैसे "मुझे वे जिले दिखाएं जिनकी बिक्री पिछले महीने की तुलना में 10 प्रतिशत से अधिक गिर गई या बढ़ गई।"

लगातार प्रतिबंध (Successive Constraints)

एक क्वेरी के परिणामों का उपयोग लगातार क्वेरीज़ पर अधिकतम या फ़िल्टर के रूप में किया जाता है। यह व्यवहारिक अध्ययनों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण क्षमता है जब यह एक कोहोर्ट को पहचानता है और इसके व्यवहार को एक इकाई के रूप में निर्धारित करता है। यह लगभग किसी भी समय होता है जब व्यक्तिगत लोगों पर जानकारी शामिल होती है।

उदाहरण के लिए, डॉक्टर और शोधकर्ता निश्चित विशेषताओं वाले रोगियों के एक समूह को पहचानने और फिर समय के साथ उनकी प्रक्रिया को ट्रैक करने में रुचि रख सकते हैं। वे एक क्लिनिकल ट्रायल समूह में भारी धूम्रपान करने वालों की पहचान कर सकते हैं और देख सकते हैं कि परीक्षण की जा रही दवा फेफड़ों के कैंसर होने के जोखिम को कम करती है या नहीं।

ग्राहक जानकारी वाले किसी भी डेटाबेस को किसी बिंदु पर लगातार प्रतिबंधों की आवश्यकता होगी। इस क्षमता का मूल्य लोगों तक सीमित नहीं है, हालांकि। एक सेमीकंडक्टर कंपनी सिलिकॉन चिप वेफर्स के एक सेट की पहचान करना चाह सकती है और उत्पादन प्रक्रिया के माध्यम से उनका पालन करके विफलता दरों की जांच कर सकती है। ये प्रतिबंध सूचियाँ टूल में संग्रहीत करने के लिए बहुत बड़ी हो सकती हैं और इस प्रकार डेटाबेस पर वापस पास करने की आवश्यकता हो सकती है ताकि जॉइन दूरस्थ रूप से किया जा सके।

अर्ध-योज्य योग (Semiadditive Summations)

सामान्य व्यावसायिक फैक्ट टेबल्स में संख्यात्मक मापों का एक महत्वपूर्ण वर्ग है जो पूरी तरह से योज्य नहीं हैं। तीव्रता का दायरा होने वाली कोई भी चीज़ आमतौर पर योज्य नहीं है, विशेष रूप से समय आयाम के पार। उदाहरण के लिए, स्टॉक स्तर और खाता शेष समय के पार नहीं जोड़े जाते। इन्हें अर्ध-योज्य तथ्य कहा जाता है।