SSAS-many 2 many one simple sample

基本业务：一个事件发生后，影响到多个国家，这个事件也会被定一个事件类型（这里简化为type1,2,3）,处理这个事件花费多长时间。

我们的事实表就记录这个事情，相对应的我们设计两个维表，一个是国家，一个是事件类型，我们可以从这两个维度slice数据。

因为受影响的国家是多值的，所以一条fact表中的记录，会对应多条维度表中的记录，在这里，我使用了一个桥接表来处理这种多对多

的关系，这是第一种实现方案，是正确的方案。

第二种是我引入了另外一张规范化的表，来直接建立一个星型模型，实现后有一些问题，引以为戒。

因为这种方式实现后，事实表的多行可能都表示同一个事件，只是影响的国家不同而已，这样通过国家维度聚合是没有问题，但是通过

其他维度如事件类型，进行聚合， 就会发生重叠计算。计算事件的count都需要distinct.而在SSAS中还需要单独列出一个measuregroup,

性能上也不佳。

Create database mybi;

create table FactIncident(pk int,incidentid int,impactedcountries varchar(2000),incidenttype int,usedHours int);

insert into FactIncident values(1,1,'china,japan,India',1,100);

insert into FactIncident values(2,2,'china,japan,India,USA',2,200);

insert into FactIncident values(3,3,'china,japan',3,300);

select * from FactIncident;

create table country(cid int,country varchar(50));

insert into country values(1,'china');

insert into country values(2,'japan');

insert into country values(3,'India');

insert into country values(4,'USA');

create table incidenttype(id int, typename varchar(20));

insert into incidenttype values(1,'type1');

insert into incidenttype values(2,'type2');

insert into incidenttype values(3,'type3');

create table bridgeTable(countrieslist varchar(2000),country varchar(50));

select * from FactIncident;

--insert into bridgeTable

--SELECT clist, split.Part.value('text()[1]', 'VARCHAR(30)') as country

--FROM (SELECT impactedcountries,CAST('<p>' + REPLACE(impactedcountries,',','</p><p>')+'</p>' AS XML)

-- FROM FactIncident) innerQ(clist,xmlField)

--CROSS APPLY innerQ.xmlField.nodes('p') split(Part)

如果我们直接构建星型模，需要把多值合并的列数据给规范化起来，需要创建另外一张Fact表，需要如下代码：

create table FactIncidentSplit(pk int,incidentid int,impactedcountryid int,incidenttypeid int,usedHours int);

insert into FactIncidentSplit

select

ROW_NUMBER() over (order by incidentid) as pk,

f.incidentid,

cc.cid as impactedcountryid,

f.incidenttype,

f.usedHours

from factincident f join

(

select pk,

splits.country.value('text()[1]', 'VARCHAR(30)') as country

from

(select pk, CAST( '<p>' + REPLACE(impactedcountries,',','</p><p>') +'</p>' as XML)

from FactIncident) xx(pk,clist)

cross apply xx.clist.nodes('p') splits(country)

) ff

on f.pk=ff.pk

join

country cc

on cc.country=ff.country

然后把这张表加到DSV中来，建立好关系，建立一个measuregroup,设定好dimensionusage.

由下图可见，在使用事件类型维度的时候，规范化的事实表的事件总数和花费时长都是有问题的。

当然，如果把国家维度拖进来的话，就会正确。但这种影响是不应该的。

而使用桥接表的事实表是得到了正确的计算。

附件是SSAS项目的压缩文件，欢迎下载：

http://files.cnblogs.com/huaxiaoyao/AnalysisServicesProject1.rar