数据立方体模型总结VIP专享

E±I7Vr■=■电十严口口数据立方体模型总结数据立方体认识定义：数据立方体是一类多维矩阵，让用户从多个角度探索和分析数据集，通常是一次同时考虑三个因素（维度）。数据立方体模型属于数据仓库的多维数据模型。意义：当我们试图从一堆数据中提取信息时，我们需要工具来帮助我们找到那些有关联的和重要的信息，以及探讨不同的情景。一份报告，不管是印在纸上的还是出现在屏幕上，都是数据的二维表示，是行和列构成的表格。在我们只有两个因素要考虑时，这就足矣，但在真实世界中我们需要更强的工具。数据立方体模型在预测趋势和分析业绩时，数据立方体是极其有用的。数据立方体的构成数据立方体由两个单元构成1）维度：因素2）测度:实际的数据值2010 活度 2CH0 二季度 2010 三季度建立数据立方体模型的方法（）OLAP（On-lineAnalyticalProcessing，联机分析处理）是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。（拓展）当今数据处理大致分为两类：OLAP（On-lineAnalyticalProcessing,联机分析处理）OLTP（On-lineTransactionProcessing,联机事务处理），两者的区别：与数据处理类型面向对象业务开发人员分析决策人员功能实现日常事务处理面向分析决策数据模型关系模型多维模型数据量几条或几十条记录百万千万条记录操作类型查询、插入、更新、删除查询为主的基本操作我们已经知道 OLAP 的操作是以查询也就是数据库的 SELECT 操作为主，但是查询可以很复杂，比如基于关系数据库的查询可以多表关联，可以使用 COUNT、SUM、AVG 等聚合函数。OLAP 正是基于多维模型定义了一些常见的面向分析的操作类型是这些操作显得更加直观。OLAP 的多维分析操作包括：钻取（Drilldown、上卷（Rollup、切片（Slice）、切块（Dice）以及旋转（Pivot）,下面还是以上面的数据立方体为例来逐一解释下：旋转(Pist)切块切片上卷(Roll-钻...