{"id":478075,"date":"2023-08-09T09:27:06","date_gmt":"2023-08-09T09:27:06","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:16:00","modified_gmt":"2023-09-05T11:16:00","slug":"multi-dimensional-olap-molap","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wiki\/multi-dimensional-olap-molap\/","title":{"rendered":"Wielowymiarowy OLAP (MOLAP)"},"content":{"rendered":"<h2>Historia pochodzenia wielowymiarowego OLAP (MOLAP)<\/h2>\n<p>Wielowymiarowy OLAP, powszechnie znany jako MOLAP, to pot\u0119\u017cna i wyrafinowana technologia stosowana w dziedzinie analizy danych i inteligencji biznesowej. Korzenie MOLAP si\u0119gaj\u0105 lat 70. XX wieku, kiedy dr EF Codd po raz pierwszy przedstawi\u0142 koncepcj\u0119 OLAP (Online Analytical Processing) w swoim artykule zatytu\u0142owanym \u201eA Relational Model of Data for Large Shared Data Banks\u201d. Jednak dopiero w latach 90. XX wieku MOLAP zyska\u0142 szerokie zainteresowanie i sta\u0142 si\u0119 niezb\u0119dnym narz\u0119dziem do podejmowania decyzji w oparciu o dane w r\u00f3\u017cnych bran\u017cach.<\/p>\n<h2>Szczeg\u00f3\u0142owe informacje na temat wielowymiarowego OLAP (MOLAP)<\/h2>\n<p>MOLAP to wyspecjalizowany system zarz\u0105dzania bazami danych, kt\u00f3ry umo\u017cliwia analitykom i decydentom wykonywanie z\u0142o\u017conych zapyta\u0144 i wielowymiarowych analiz na du\u017cych zbiorach danych. W przeciwie\u0144stwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych, kt\u00f3re s\u0105 zoptymalizowane pod k\u0105tem przetwarzania transakcyjnego, bazy danych MOLAP s\u0105 specjalnie zaprojektowane do wydajnej obs\u0142ugi obci\u0105\u017ce\u0144 analitycznych.<\/p>\n<p>W MOLAP dane s\u0105 zorganizowane w wielowymiarow\u0105 struktur\u0119, zwykle przedstawian\u0105 w postaci kostek. Kostki te zawieraj\u0105 wymiary, miary i hierarchie, zapewniaj\u0105c kompleksowy i intuicyjny widok danych. Wymiary reprezentuj\u0105 cechy danych, takie jak czas, lokalizacja i kategorie produkt\u00f3w, natomiast miary to analizowane warto\u015bci liczbowe, takie jak przychody ze sprzeda\u017cy lub zysk.<\/p>\n<h2>Wewn\u0119trzna struktura wielowymiarowego OLAP (MOLAP)<\/h2>\n<p>Wewn\u0119trzna struktura MOLAP obejmuje kilka kluczowych element\u00f3w:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Kostki:<\/strong> Centralny element MOLAP-u, kostki przechowuj\u0105 dane w formacie wielowymiarowym, pozwalaj\u0105cym na szybkie i sprawne zapytania. Ka\u017cda kom\u00f3rka w sze\u015bcianie reprezentuje unikalne przeci\u0119cie wymiar\u00f3w i zawiera odpowiedni\u0105 warto\u015b\u0107 miary.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Wymiary:<\/strong> Wymiary to atrybuty kategoryczne u\u017cywane do grupowania i organizowania danych. Umo\u017cliwiaj\u0105 dzielenie danych na r\u00f3\u017cne sposoby, umo\u017cliwiaj\u0105c u\u017cytkownikom przegl\u0105danie informacji z r\u00f3\u017cnych perspektyw.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u015arodki:<\/strong> Miary to numeryczne punkty danych, kt\u00f3re s\u0105 analizowane. Mog\u0105 one obejmowa\u0107 metryki, takie jak sprzeda\u017c, przychody, zysk, ilo\u015bci lub inne warto\u015bci liczbowe istotne dla analizy.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Hierarchie:<\/strong> Hierarchie definiuj\u0105 relacje pomi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi poziomami wymiaru. Na przyk\u0142ad wymiar czasu mo\u017ce mie\u0107 hierarchie takie jak rok &gt; kwarta\u0142 &gt; miesi\u0105c &gt; dzie\u0144.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Analiza kluczowych cech wielowymiarowego OLAP (MOLAP)<\/h2>\n<p>MOLAP oferuje kilka kluczowych funkcji, kt\u00f3re czyni\u0105 go pot\u0119\u017cnym narz\u0119dziem do analizy danych:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Wysoka wydajno\u015b\u0107:<\/strong> Bazy danych MOLAP s\u0105 zoptymalizowane pod k\u0105tem kr\u00f3tkich czas\u00f3w zapyta\u0144 i odpowiedzi. Wielowymiarowa struktura pozwala na efektywne wyszukiwanie i agregacj\u0119 danych, nawet w przypadku du\u017cych zbior\u00f3w danych.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Intuicyjna eksploracja danych:<\/strong> Wielowymiarowa reprezentacja danych w kostkach u\u0142atwia u\u017cytkownikom eksploracj\u0119 danych pod r\u00f3\u017cnymi k\u0105tami i uzyskiwanie wgl\u0105du dzi\u0119ki interaktywnym wizualizacjom.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Analiza w czasie rzeczywistym:<\/strong> Systemy MOLAP mog\u0105 obs\u0142ugiwa\u0107 aktualizacje danych w czasie rzeczywistym lub prawie w czasie rzeczywistym, umo\u017cliwiaj\u0105c przedsi\u0119biorstwom podejmowanie decyzji w oparciu o dane w oparciu o najbardziej aktualne dost\u0119pne informacje.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Zaawansowane obliczenia:<\/strong> MOLAP obs\u0142uguje r\u00f3\u017cne zaawansowane obliczenia, takie jak agregacje, wsp\u00f3\u0142czynniki, rankingi i obliczenia oparte na czasie, umo\u017cliwiaj\u0105c u\u017cytkownikom przeprowadzanie z\u0142o\u017conych analiz bez konieczno\u015bci niestandardowego programowania.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Bezpiecze\u0144stwo danych i kontrola dost\u0119pu:<\/strong> Systemy MOLAP oferuj\u0105 solidne funkcje bezpiecze\u0144stwa, zapewniaj\u0105ce dost\u0119p do wra\u017cliwych danych tylko autoryzowanym u\u017cytkownikom.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Rodzaje wielowymiarowego OLAP (MOLAP)<\/h2>\n<p>MOLAP mo\u017cna podzieli\u0107 na dwa g\u0142\u00f3wne typy w zale\u017cno\u015bci od sposobu przechowywania danych i dost\u0119pu do nich:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>ROLAP (relacyjny OLAP):<\/strong> W ROLAP-ie dane przechowywane s\u0105 w relacyjnych bazach danych, a operacje OLAP wykonywane s\u0105 bezpo\u015brednio na tabelach relacyjnej bazy danych. Chocia\u017c oferuje elastyczno\u015b\u0107 i mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 du\u017ce zbiory danych, mo\u017ce by\u0107 wolniejszy w por\u00f3wnaniu do MOLAP.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>MOLAP (wielowymiarowy OLAP):<\/strong> W MOLAP dane s\u0105 wst\u0119pnie agregowane i przechowywane w formacie wielowymiarowej kostki. Pozwala to na szybsze wykonywanie zapyta\u0144 i wydajn\u0105 analiz\u0119 danych.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Oto tabela podsumowuj\u0105ca r\u00f3\u017cnice mi\u0119dzy ROLAP i MOLAP:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>ROLAP<\/th>\n<th>MOLAP<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Przechowywanie danych<\/td>\n<td>Tabele relacyjnej bazy danych<\/td>\n<td>Kostki wielowymiarowe<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Wydajno\u015b\u0107 zapyta\u0144<\/td>\n<td>Mo\u017ce dzia\u0142a\u0107 wolniej w przypadku z\u0142o\u017conych zapyta\u0144<\/td>\n<td>Szybszy czas odpowiedzi na zapytania<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Zbi\u00f3r<\/td>\n<td>Agregacje wykonywane na bie\u017c\u0105co podczas zapyta\u0144<\/td>\n<td>Wst\u0119pnie zagregowane dane w celu szybszego wykonywania zapyta\u0144<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Sposoby korzystania z wielowymiarowego OLAP (MOLAP), problemy i rozwi\u0105zania<\/h2>\n<p>MOLAP znajduje szerokie zastosowanie w r\u00f3\u017cnych ga\u0142\u0119ziach przemys\u0142u i zastosowaniach, w tym:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Analiza biznesowa i raportowanie:<\/strong> MOLAP u\u0142atwia dog\u0142\u0119bn\u0105 analiz\u0119 i raportowanie, umo\u017cliwiaj\u0105c przedsi\u0119biorstwom identyfikacj\u0119 trend\u00f3w, wzorc\u00f3w i mo\u017cliwo\u015bci usprawnienia proces\u00f3w decyzyjnych.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Analiza finansowa:<\/strong> Analitycy finansowi u\u017cywaj\u0105 MOLAP do planowania finansowego, bud\u017cetowania i prognozowania, pomagaj\u0105c organizacjom w lepszym zarz\u0105dzaniu finansami.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Sprzeda\u017c i marketing:<\/strong> MOLAP pomaga w analizie danych sprzeda\u017cowych, zachowa\u0144 klient\u00f3w i trend\u00f3w rynkowych, co prowadzi do ukierunkowanych strategii marketingowych i zwi\u0119kszenia sprzeda\u017cy.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Zarz\u0105dzanie \u0142a\u0144cuchem dostaw:<\/strong> MOLAP pomaga optymalizowa\u0107 operacje \u0142a\u0144cucha dostaw poprzez analiz\u0119 wzorc\u00f3w zapas\u00f3w, dystrybucji i popytu.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Jednak\u017ce MOLAP mo\u017ce stan\u0105\u0107 przed wyzwaniami zwi\u0105zanymi z:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Ilo\u015b\u0107 danych:<\/strong> W miar\u0119 wzrostu danych rozmiar kostki mo\u017ce si\u0119 zwi\u0119ksza\u0107, co prowadzi do problem\u00f3w z wydajno\u015bci\u0105.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u015awie\u017co\u015b\u0107 danych:<\/strong> Aktualizowanie danych w czasie rzeczywistym mo\u017ce stanowi\u0107 wyzwanie dla niekt\u00f3rych system\u00f3w MOLAP.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 danych:<\/strong> Obs\u0142uga z\u0142o\u017conych relacji i hierarchii danych mo\u017ce wymaga\u0107 starannego modelowania.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Rozwi\u0105zania tych problem\u00f3w obejmuj\u0105 partycjonowanie danych, aktualizacje przyrostowe i wydajne strategie indeksowania.<\/p>\n<h2>G\u0142\u00f3wna charakterystyka i por\u00f3wnania z podobnymi terminami<\/h2>\n<p>Por\u00f3wnajmy MOLAP z innymi pokrewnymi terminami i technologiami:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>Wielowymiarowy OLAP (MOLAP)<\/th>\n<th>Relacyjny OLAP (ROLAP)<\/th>\n<th>OLTP (przetwarzanie transakcji online)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Przechowywanie danych<\/td>\n<td>Kostki wielowymiarowe<\/td>\n<td>Tabele relacyjnej bazy danych<\/td>\n<td>Tabele relacyjnej bazy danych<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Wydajno\u015b\u0107 zapyta\u0144<\/td>\n<td>Szybciej<\/td>\n<td>Wolniej w przypadku z\u0142o\u017conych zapyta\u0144<\/td>\n<td>Zoptymalizowany pod k\u0105tem przetwarzania transakcji<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Zamiar<\/td>\n<td>Przetwarzanie analityczne<\/td>\n<td>Przetwarzanie analityczne<\/td>\n<td>Przetwarzanie transakcyjne<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Przypadek u\u017cycia<\/td>\n<td>Kompleksowa analiza danych<\/td>\n<td>Analizowanie du\u017cych zbior\u00f3w danych<\/td>\n<td>Przetwarzanie transakcji w czasie rzeczywistym<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Perspektywy i przysz\u0142e technologie zwi\u0105zane z wielowymiarowym OLAP (MOLAP)<\/h2>\n<p>Wraz z ci\u0105g\u0142ym rozwojem technologii przysz\u0142o\u015b\u0107 MOLAP rysuje si\u0119 obiecuj\u0105co. Niekt\u00f3re potencjalne przysz\u0142e trendy i technologie zwi\u0105zane z MOLAP obejmuj\u0105:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Przetwarzanie w pami\u0119ci:<\/strong> Wykorzystanie technik przetwarzania w pami\u0119ci mo\u017ce jeszcze bardziej zwi\u0119kszy\u0107 wydajno\u015b\u0107 MOLAP i znacznie skr\u00f3ci\u0107 czas odpowiedzi na zapytania.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Zaawansowana integracja analityczna:<\/strong> Integracja z zaawansowanymi narz\u0119dziami analitycznymi, takimi jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, umo\u017cliwi bardziej wyrafinowan\u0105 analiz\u0119 danych i mo\u017cliwo\u015bci przewidywania.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>MOLAP oparty na chmurze:<\/strong> MOLAP w chmurze oferuje skalowalno\u015b\u0107, elastyczno\u015b\u0107 i op\u0142acalno\u015b\u0107, dzi\u0119ki czemu jest dost\u0119pny dla szerszego grona odbiorc\u00f3w.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Prywatno\u015b\u0107 i zarz\u0105dzanie danymi:<\/strong> Przysz\u0142e systemy MOLAP b\u0119d\u0105 priorytetowo traktowa\u0107 prywatno\u015b\u0107 danych i zarz\u0105dzanie nimi, zapewniaj\u0105c zgodno\u015b\u0107 z przepisami o ochronie danych.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Jak serwery proxy mog\u0105 by\u0107 u\u017cywane lub kojarzone z wielowymiarowym OLAP (MOLAP)<\/h2>\n<p>Serwery proxy, takie jak te dostarczane przez OneProxy, odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119 w zabezpieczaniu i optymalizacji komunikacji sieciowej. Chocia\u017c nie jest to bezpo\u015brednio zwi\u0105zane z wewn\u0119trzn\u0105 struktur\u0105 lub funkcjonalno\u015bci\u0105 MOLAP, serwery proxy mo\u017cna wykorzysta\u0107 w celu usprawnienia wykorzystania MOLAP w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Ochrona danych:<\/strong> Serwery proxy mog\u0105 dzia\u0142a\u0107 jako po\u015brednicy mi\u0119dzy klientami MOLAP a serwerami, dodaj\u0105c dodatkow\u0105 warstw\u0119 bezpiecze\u0144stwa poprzez maskowanie prawdziwych adres\u00f3w IP klient\u00f3w i ochron\u0119 przed nieautoryzowanym dost\u0119pem.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Buforowanie:<\/strong> Serwery proxy mog\u0105 buforowa\u0107 cz\u0119sto \u017c\u0105dane dane, zmniejszaj\u0105c obci\u0105\u017cenie serwer\u00f3w MOLAP i poprawiaj\u0105c wydajno\u015b\u0107 zapyta\u0144 u\u017cytkownik\u00f3w.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>R\u00f3wnowa\u017cenie obci\u0105\u017cenia:<\/strong> Serwery proxy mog\u0105 dystrybuowa\u0107 przychodz\u0105ce \u017c\u0105dania na wiele serwer\u00f3w MOLAP, zapewniaj\u0105c efektywne wykorzystanie zasob\u00f3w i zapobiegaj\u0105c przeci\u0105\u017ceniu serwera.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Kontrola dost\u0119pu:<\/strong> Serwery proxy mog\u0105 egzekwowa\u0107 zasady kontroli dost\u0119pu, umo\u017cliwiaj\u0105c jedynie autoryzowanym u\u017cytkownikom \u0142\u0105czenie si\u0119 z systemem MOLAP.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>powi\u0105zane linki<\/h2>\n<p>Aby uzyska\u0107 wi\u0119cej informacji na temat wielowymiarowego OLAP (MOLAP) i powi\u0105zanych technologii, rozwa\u017c zapoznanie si\u0119 z nast\u0119puj\u0105cymi zasobami:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.example.com\/molap-intro\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">link1<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.example.com\/molap-vs-rolap\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">link2<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.example.com\/molap-cloud-usage\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">link3<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.example.com\/proxy-security\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">link4<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Pami\u0119taj, \u017ce wielowymiarowy OLAP (MOLAP) wci\u0105\u017c ewoluuje, a bycie na bie\u017c\u0105co z najnowszymi osi\u0105gni\u0119ciami w tej dziedzinie zapewni maksymalne wykorzystanie tej pot\u0119\u017cnej technologii analizy danych.<\/p>","protected":false},"featured_media":468949,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-478075","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Multi-Dimensional OLAP (MOLAP): An Overview<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Multi-Dimensional OLAP (MOLAP)?","answer":"<p><strong>Answer:<\/strong> Multi-Dimensional OLAP (MOLAP) is a specialized database management system used for data analysis and business intelligence. It organizes data in multidimensional cubes, allowing users to perform complex queries and gain insights from different perspectives. MOLAP is optimized for high performance and real-time analysis, making it a valuable tool for decision-making processes.<\/p>"},{"question":"How did Multi-Dimensional OLAP (MOLAP) originate?","answer":"<p><strong>Answer:<\/strong> The concept of OLAP was introduced by Dr. E.F. Codd in the 1970s. However, MOLAP gained widespread attention in the 1990s as a powerful technology for data analysis. Driven by the need to efficiently handle large datasets and facilitate multidimensional exploration, MOLAP became an essential tool in the world of business intelligence.<\/p>"},{"question":"How does Multi-Dimensional OLAP (MOLAP) work internally?","answer":"<p><strong>Answer:<\/strong> MOLAP works by organizing data in multidimensional cubes, each containing dimensions, measures, and hierarchies. Dimensions represent attributes like time, location, or product categories, while measures are the numerical data being analyzed. Hierarchies define relationships between different levels of dimensions, facilitating intuitive data exploration.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Multi-Dimensional OLAP (MOLAP)?","answer":"<p><strong>Answer:<\/strong> MOLAP offers high performance, intuitive data exploration, real-time analysis capabilities, advanced calculations, and robust data security. These features enable users to quickly analyze large datasets, gain insights from various perspectives, and make data-driven decisions efficiently and securely.<\/p>"},{"question":"What types of Multi-Dimensional OLAP (MOLAP) exist?","answer":"<p><strong>Answer:<\/strong> There are two main types of MOLAP: ROLAP (Relational OLAP) and MOLAP (Multidimensional OLAP). ROLAP stores data in relational databases and performs OLAP operations directly on database tables, while MOLAP stores data in pre-aggregated multidimensional cubes for faster query performance.<\/p>"},{"question":"How can Multi-Dimensional OLAP (MOLAP) be used, and what challenges may arise?","answer":"<p><strong>Answer:<\/strong> MOLAP is used for business intelligence, financial analysis, sales and marketing, and supply chain management. Challenges can arise due to increasing data volume, data freshness, and data complexity. Solutions involve data partitioning, incremental updates, and efficient indexing strategies.<\/p>"},{"question":"How does the future of Multi-Dimensional OLAP (MOLAP) look like?","answer":"<p><strong>Answer:<\/strong> The future of MOLAP holds promising developments, such as in-memory computing, advanced analytics integration, cloud-based solutions, and increased focus on data privacy and governance. These advancements will further enhance MOLAP's capabilities and utility in the business intelligence landscape.<\/p>"},{"question":"How are proxy servers associated with Multi-Dimensional OLAP (MOLAP)?","answer":"<p><strong>Answer:<\/strong> Proxy servers, like those provided by OneProxy, enhance MOLAP usage by adding an extra layer of security, caching frequently requested data, load balancing, and enforcing access control policies. They contribute to a secure and optimized MOLAP experience.<\/p><hr><p>Note: The provided questions and answers are based on the content of the previous article on Multi-Dimensional OLAP (MOLAP) for the website of OneProxy. The FAQ format aims to address common inquiries users may have about the topic.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478075","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478075\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468949"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=478075"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}