维表=主键列+描述

　　事实表=外键列+计算列

　　在MSSQL中SSAS提供OLAP引擎

　　OLAP：联机分析处理（多维分析处理），OLAP是一种技术，这种技术可以帮助我们分析Cube，Cube包含了维和度量。OLAP是由OLAP引擎来提供的。

　　ROAP模型

　　MOLAP模型

　　报表告诉我们之前发生了什么

　　OLAP告诉我们一件事是为什么发生的，因为可以进行多维分析。
 

　　为什么使用OLAP：

　　1：基于性能上的考虑，可以提升查询性能。

　　2：提供灵活的方式可以进行下钻，切片，旋转等操作。
 

　　CUPE（多维数据集）注：只有三维的才可以制作成MOLAP模型

　　1：经常以多维数据的形式存在

　　2：CUBE=维+度量
 

　　维：全称维度

　　1：分析问题的一种角度。逻辑概念。表现为一种＂结构＂对象。

　　2：功能：

　　a：用于获取某详细程度＂层次＂数据。

　　b：可以对某详细程度层次数据进行分组。（依赖于维中的属性进行分组）

　　注：维不等于维表，但维和维表肯定有关系。

　　维的层次结构路径：

　　1：反应的是一种父子关系。

　　2：由维的层次组织生成。

　　3：用于切片。

　　维的层次（level）：如年-季度-月-日

　　1：反应的是一种聚集关系。

　　2：用于下钻和上卷。

　　3：由维的属性组织生成。
 

　　维的属性：

　　1：来源于维表的列。

　　2：用于维的某层次数据分组。
 

　　维的成员：

　　1：维在某一个层次上具体的取值。

　　度量：

　　1：是统计的指标。

　　2：伴随着相应的运算（求和，最大值，平均值等）。

　　3：来源于事实表的计算列（度量列）。
 

　　度量值：

　　1：基于维成员的分析度量的一个取值。
 

　　数据单元（计算单元）：

　　1：维成员+度量值。
 

　　CUBE的存储：

　　1：存储在RDB中，这种OLAP叫做ROLAP，既以二维表形式保存数据。将计算后的结果数据放在内存形成一个虚拟的立方体。

　　a：性能比较差，需要较大的内存。

　　b：比较灵活，由于每次都要从新计算所以增删维比较灵活。

　　c：应用于较大变化的CUBE。

　　2：存储在MBO（如：ESSBASE）中，这种OLAP叫做MOLAP。以多维数据的形式来保存数据。

　　a：性能较高。

　　b：灵活性较低。增删维不方便。

　　c：应用于较小变化的CUBE。

　　3：ROLAP+MOLAP=HOLAP。

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