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时间:2019-08-27
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1、基木概念:1.多维数据集:多维数据集是联机分析处理(OLAP)中的主要対象,是一项可対数据仓库中的数据进行快速访问的技术。多维数据集是一个数据集合,通常从数据仓库的子集构造,并纟H.织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。2.维度:是多维数据集的结构性特性。它们是事实数据表屮用来描述数据的分类的有组织层次结构(级别)。这些分类和级别描述了一些相似的成员集合,用户将基于这些成员集合进行分析。3.度量值:在多维数据集中,度虽值是一组值,这些值慕于多维数据集的事实数据表中的一列,而且通常为数字。此外,度量值是所分析的多维
2、数据集的中心值。即,度量值是最终用户浏览多维数据集时璽点查看的数字数据。您所选择的度量值取决于授终川户所请求的信息类型。一•些常见的度量值有sales^cost、expenditures和productioncount等。4.元数据:不同OLAP组件中的数据和应用程序的结构模型。元数据描述OLTP数据库中的表、数据仓库和数据集市屮的多维数据集这类对象,还记录哪些应用程序引用不同的记录块。5.级别:级别是维度层次结构的一个元索。级别描述了数据的层次结构,从数据的最高(汇总程度最人)级别肯到最低(最详细)级别。&数据挖掘:数据
3、挖掘便您得以定义包含分组和预测规则的模型,以便应用于关系数据库或多维OLAP数据集中的数据。之后,这些预测模型便可用于自动执行复杂的数据分析,以找出帮助识别新机会并选择有获胜把握的机会的趋势。7.多维OLAP(MOLAP):MOLAP存储模式使得分区的聚合和其源数据的复本以多维结构存储在分析服务器计算机上。根据分区聚合的百分比和设计,MOLAP存储模式为达到最快查询响应时间提供了潜在口J能性。总而言Z,MOLAP更加适合于频繁使川的多维数据集中的分区和对快速查询响应的需耍。8.关系OLAP(ROLAP):ROLAP存储模式
4、使得分区的聚介存储在关系数据库的表(在分区数据源中指定)中。但是,可为分区数据使用ROLAP存储模式,而不在关系数据库中创建聚合。9.混合OLAP(HOLAP):HOLAP存储模式结合了MOLAP和ROLAP二者的特性。10.粒度:数据汇总的层次或深度。11•聚合
5、聚集:聚合是预先计算好的数据汇总,山于在问题提出之前已经准备了答案,聚合可以改进查询响应时间。12.切块:由多个维的多个成员限定的分区数据,称为一个切块。13•切片:由一个维的一个成员限定的分区数据,称为一个切片。14.数据钻取:最终用八从常规多维数据集、虚拟多
6、维数据集或链接多维数据集中选择单个单元,并从该单元的源数据中检索结果集以获得更详细的信息,这个操作过程就是数据钻取。15.数据挖掘模烈:数据挖掘使您得以定义包含分组和预测规则的模型,以便应用于关系数据库或多维OLAP数据集中的数据。之示,这些预测模型便可用于1‘1动执行复杂的数据分析,以找出帮助识别新机会并选择有获胜把握的机会的趋势。数据库维度(Databasedimension)“数据库维度”是与某个键属性相关的维度屈性的集合,而该键屈性乂与度量值维度屮的事实数据相关。维度属性(Dimensionattribute)“维
7、度属性”被绑定到维度表中的一个或多个列并包含成员。维度属性可以包含客户名称、月份名称和产品名称。成4员(Member)“成员”是维度属性(包括度最值维度)的值。层次结构中的成员可以是叶成员、父成员、数据成员或“(全部)”成员。度量值(Measure)“度虽值”是来自事实数据表的值,也称为“事实数据”。度量值维度的值冇时也通称为“成员”。度量值通常是数值,但也可以是字符串值。Measures维度(Measuresdimension)“度最值维度”是包含多维数据集屮所有度量值的维度。度量值维度是一种特殊的维度,其小的成员通常是
8、根据各个维度属性(存在指定的度量值)的当前成员(通常采用求和或计数方式)进行聚合。度量值组(MeasureGroup)"度量值纟fl”是SQLServer2005AnalysisServices多维数据集中的札I关度址值集合(通常是来自同一事实数据表的度虽值)。在SQLServer2005AnalysisServices中,一个多维数据集可包含多个度量值组。"(全部)”成员((All)member)“(全部)”成员是属性层次结构或用八定义的层次结构中的所有成员的计算值。计算成员(Calculatedmember)“计算成员
9、”是在查询时定义和计算的维度成员。可以在用八查询或MDX计算脚本中定义计算成员,并将其存储在服务器上。一个计算成员对应于定义它们的维度中的多个维度表行。数据成员(Datamember)“数据成员”是在父子层次结构中与父成员相关联的子成员。数据成员包含其父成员的数据值,而不是该父成员的子级的聚合值。父成员
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