BI 多维立方体CUBE

在Bi领域，cube是一个非常重要的概念，是多维立方体的简称，主要是用于支持联机分析应用（OLAP）,为企业决策提供支持。Cube就像一个坐标系，每一个Dimension代表一个坐标系，要想得到一个一个点，就必须在每一个坐标轴上取得一个值，而这个点就是Cube中的Cell。

如下图：

Cube是联机分析的关键。他们是一种多维结构，包含原始事实数据、聚合数据，这些数据聚合允许用户快速进行复杂的查询，Mdx语言就应用它更是如鱼得水。

Cube包含两个基本概念：维度和度量

维度（Dimension）:维度提供了分类描述，表示一类分析角度，用户通过维度分析度量数据。比如上图中的三个维度：时间、产品、地域

度量（Measures）:度量表示用来聚合分析的数字信息，度量的集合组合成了一个特殊的维度。如数量、销售额等。

级别（Level）:一个维度上可以包含的层次结构，表示特定的分类。如上图中地域维度可以包含的级别层次级：国家、省、市；时间维度包含的级别层次包含：年、季度、月、日等。

成员，是最重要的概念之一，一个成员是维度（包括度量<Measures>）上的项目值。如上图时间维度上”年“级别的成员就包含：2000,2001,2002,2003...月成员包含：1、2、3等。

计算成员，是一种运行通过特殊表示式动态计算的成员。也就形成了度量（Measures）的结果。计算成员不影响现有的Cube数据，它基于cube数据，通过各种数学表达式和各种函数定义，可以创建复杂的表达式。任何动态分析功能，都可以通过计算成员实现，比如实现占比，同期比等等。

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