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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):…
有两个事实表,因此就有两个度量值组,并且向导将为非维度键的事实表中的每一个数值列创建一个度量值.由于我们这里不需要那么多,所以只选择部分度量值.另外要注意,度量值的名称源于事实表中的列,所有名称由可能相同.但是在多维数据集中,由于度量值的名称必须是唯一的,所以向导会在重复的度量值名称后添加所属的度量值组名称. 下一步的时候多维数据集的向导识别了度量值组即之前的事实表与之相关的维度表,因此这里全部会显示出来. 为多维数据集取一个名称并保存. 历年理化指标分析Cube 最终效果:区域维度:地州,专县…
本节建立: 历年的初烟水分均值变化分析Cube:区域维度:地州,专县时间维度:年等级维度:大等级,小等级指标:水分均值 数据源视图: 数据处理: ) ) DELETE FROM T_QualMoisture_Middle WHERE V_Produce_ID + V_Batch_ID NOT IN ( SELECT ProductionNo + FormulaNo FROM vRoastingPlan ) 维度用法: 分区: 最终浏览器效果:…
OLAP(联机分析处理)是数据仓库的主要应用之一,通过设计维度.度量,我们可以构建星型模型或雪花模型,生成数据多维立方体Cube,基于Cube可以做钻取.切片.旋转等多维分析操作.早在十年前,SQL Server.Oracle 等数据库软件就有OLAP产品,为用户提供关系数据库.多维数据集.可视化报表的整套商业智能方案. (本科毕业设计就是做OLAP分析,对相关理论和实践有兴趣的可以参阅我的论文,链接:https://share.weiyun.com/d6b7a9b521927d93c004ef…
之前简单介绍过多维数据集(Cube)的结构. 原来计划将Cube结构这部分内容打散,在实验中穿插讲解, 考虑到结构之间不同的部分都有联系,如果打散了将反而不好理解,还是直接一次性全部讲完. 本篇我们将详解Cube结构, 介绍Cube结构的每个部分,让大家对Cube结构能有总体的把握. 由于多维数据集的结构和MDX有很强的联系, 因此会有部分内容涉及到MDX,大家只要大概能看懂就行了,后续会有专门的MDX 专题. 文章提纲 概述 度量值和度量值组 维度 总结 概述 SQL Server Analy…
在 CUBE 设计过程中有一个非常重要的点就是定义维度与度量值组关系,维度的创建一般在前,而度量值组一般来源于一个事实表.当维度和度量值组在 CUBE 中定义完成之后,下一个最重要的动作就是定义两者之间的关系.在前面几篇文章中也已经看到了如何将度量值组和维度通过哪些维度属性进行关联的操作,但是那些关联通常都是 Regular 类型的,属于直接的普通的关联. 但是实际上除了 Regular 之外,还有 Fact, Referenced, Many to Many 和 Data Mining(数据挖…
在熟悉完下面这三种维度的创建方式之后,就可以开始创建我们的第一个 Cube 了. SSAS 系列 - 自定义的日期维度设计 SSAS 系列 - 基于雪花模型的维度设计 SSAS系列 - 关于父子维度的设计 我们将使用下面的这些脚本来创建一些维度表和事实表,数据源的来源是 AdventureWorksDW2012,但由于数据列太多因此我精简了一些表并且自定义了 DimDate 表. USE BIWORK_SSIS GO SET NOCOUNT ON IF OBJECT_ID('FactIntern…
在 SSAS 系列 - 实现第一个 Cube 以及角色扮演维度,度量值格式化和计算成员的创建 中主要是通过已存在的维度和事实数据创建了一个多维数据集,并同时解释了 Role-Playing Dimension 角色扮演维度,计算成员,计算成员格式化等内容.在这篇文章中主要是分析和理解在多维数据集设计过程中的聚合函数,对应不同类别的度量值根据需求的不同在聚合函数的选择上也会有所不同. 继续使用在上一篇 SSAS 文章中创建的示例,在 BIWORK_FirstCube 中能看到有两组度量值维度组和各…
上一篇我们已经完成了数据源的准备工作,现在我们就开始动手,创建第一个多维数据集(Cube). 文章提纲 使用多维数据集向导创建多维数据集 总结Cube设计器简介 维度细化 总结 一.使用向导创建多维数据集 在Analysis Services中,可以通过3种方法构建多维数据集:自上而下,自下而上或者基于一个空多维数据集. 一般我们从现有的关系数据库自下而上构建. 在自下而上方式中,需要一个DSV作为多维数据集的构建基础. AS中的多维数据集(Cube)包括两部分: 1. 一个或多个度量值组,其数…
http://blog.csdn.net/boboo_2000_0/article/details/4810420 BI解决方案中的工具 一个完整的BI解决方案中有多种工具来完成BI系统中各个阶段的工作. ETL工具 数据抽取.转换和加载工具.优秀的ETL工具应该具有以下特性: 1. Workflow Management, Job Execution and Scheduling Manager.能方便地定义流程并自动化执行ETL任务. 2. Centralized Metadata Repo…