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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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