个人怎么建设网站,北京朝阳区最好的小区,东营网页制作公司,怎么修改wordpress迈安带你走进【迈安带你走进】如上图所示#xff0c;这是由三个维度构成的一个树形立方体#xff0c;立方体中包含了满足条件的cell(子立方块)值#xff0c;这些cell里面包含了要分析的数据#xff0c;称之为度量值。显而易见#xff0c;一组三维坐标唯一确定了一个子立方…迈安带你走进【迈安带你走进】如上图所示这是由三个维度构成的一个树形立方体立方体中包含了满足条件的cell(子立方块)值这些cell里面包含了要分析的数据称之为度量值。显而易见一组三维坐标唯一确定了一个子立方。 多位模型的基本概念介绍立方体由维度构建出来的多维空间包含了所有要分析的基础数据所有的聚合数据操作都在立方体上进行。 维度就是观察数据的一种角度。在这个例子框线都是维度 这三个维度构成了一个立方体空间。维度可以理解为立方体的一个轴。要注意的是有一个特殊的维度即度量值维度。维度成员构成维度的基本地区。对于广东省维 层次维度的层次结构要注意的是存在区域维级别级别组成层次。对于广东省维的一个层次(地区)而言广东省一个级别区域一个级别显然这些级别是有父子关系的。 度量值要分析展示的数据即指标。如图广东省和广东区域可以对其进行多维分析。 事实表存放度量值的表同时存放了维表的外键。所有的分析用的数据最终都是来自与事实表。维表一个维度对应一个或者多个维表。一个维度对应一个维表时数据的组织方式就是采用的星型模式对应多个维表时就是采用雪花模式。雪花模式是对星型模式的规范化。简言之维表是对维度的描述。 总结这样会显示树形表格密度有为复杂很难去统计一些细节方面。迈安带你走进 【迈安带你走进】树形立方体允许以多维数据建模和观察。它由维和事实定义。 维是关于一个组织想要记录的视角或观点。每个维都有一个表与之相关联称为维表。 事实表包括事实的名称或度量以及每个相关维表的关键字。在数据仓库的研究文献中一个n维的数据的立方体叫做基本方体。给定一个维的集合我们可以构造一个方体的格每个都在不同的汇总级或不同的数据子集显示数据方体的格称为数据立方体。0维方体存放最高层的汇总称为顶点方体而存放最底层汇总的方体称为基本方体。 数据仓库的概念模型 最流行的数据仓库概念是多维数据模型。这种模型可以以星型模式雪花模式或事实星座模式的形式存在。树形立方体 关于树形立方体这里必须注意的是数据立方体只是多维模型的一个形象的说法。立方体其本身只有三维但多维模型不仅限于三维模型可以组合更多的维度但一方面是出于更方便地解释和描述同时也是给思维成像和想象的空间另一方面是为了与传统关系型数据库的二维表区别开来于是就有了树形立方体的叫法。 OLAP OLAPOn-line Analytical Processing联机分析处理是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTPOn-line Transaction Processing联机事务处理的区别来看一下它的特点OLAP与OLTPOLAP的类型 首先要声明的是这里介绍的有关多维数据模型和OLAP的内容基本都是基于ROLAP因为其他几种类型极少接触而且相关的资料也不多。MOLAP(Multidimensional) 即基于多维数组的存储模型也是最原始的OLAP但需要对数据进行预处理才能形成多维结构。ROLAP(Relational) 比较常见的OLAP类型这里介绍和讨论的也基本都是ROLAP类型可以从多维数据模型的那篇文章的图中看到其实ROLAP是完全基于关系模型进行存放的只是它根据分析的需要对模型的结构和组织形式进行的优化更利于OLAP。HOLAP(Hybrid) 介于MOLAP和ROLAP的类型我的理解是细节的数据以ROLAP的形式存放更加方便灵活而高度聚合的数据以MOLAP的形式展现更适合于高效的分析处理。 另外还有WOLAP(Web-based OLAP)、DOLAP(Desktop OLAP)、RTOLAP(Real-Time OLAP)具体可以参开维基百科上的解释——OLAP。OLAP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。【迈安带你走进】迈安第三方图形的开放程度更好给了用户更多发挥创造的空间同时支图形导出这一点也是一个很好的优势从上面的分析案例的用户我们可以做的事情很多提高用户工作效率小编的微信公众号【MReport】敬请下次精彩分享
