什么是多维OLAP多维数据集并提供超过3维的示例多维数据集

Question

由于我是SSAS的新手，一直在阅读有关多维OLAP多维数据集的文章并努力理解多维数据集概念，有人说尽管术语“多维数据集”表示三个维度，但多维数据集最多可以有64个维度尺寸。你能解释一下立方体是如何实现的吗？ （除了3-Dim示例x，y，z平面）？请不要仅提供学习链接，但也希望得到一些解释。

Answer 1

在DW世界中，“维度”一词被重载 - 根据上下文改变含义。这是一个例子。

• 在某个日期，客户走进商店，购买 产品< /强>

此示例包含四个维度（日期，客户，商店，产品）和一个事实（销售）。所以一个典型的金球明星看起来像：

维度（表）是很少更改的对象属性的查找表。产品，客户和商店可能会改变他们的一些属性（属性），但他们很少这样做。事实表捕获这些对象之间的交互。在维度日期，商店，产品和客户的交叉点处有一个度量 SalesAmount。请注意，按日期，按年份，按产品，按品牌，按城市，按国家/地区，按年龄组，按照任何方式汇总（总和）销售额是多么容易 - 这是首先想法。

Answer 2

不要将立方体视为三维结构（尽管名称不同）。数据仓库中的“维度”只是一个变化的值，可用于访问仓库中的数据。您可以将它们视为关键部分，但可以非常容易地单独或组合访问（与经典表中的主键不同）。

例如，您可以在仓库中使用以下维度来保留客户和销售数据。

• 客户ID。
• 州（地点）。
• 年份。
• 月。
• 一个月的日子。

该布局（5D“立方体”）将允许对跨越州界的客户轻松执行查询，并且可能在一年中（甚至在一个月的不同时间）具有不同的购买模式。

所有这些关键部分只会针对特定客户在特定位置的特定年份的特定月份中指向单个销售数字。

有关如何访问该数据的示例。假设您希望了解所有客户的购买模式是如何每月更改的，这些年份的平均值是多少。您可以这样做，看看哪些客户在这些年份的特定时间为您带来了最多的收入，例如，在此之前的一个月左右定位广告。

您可以使用客户ID和月份来提取信息，有效地“折叠”状态，年份和日期维度（换句话说，总结这三个维度的销售数据以获得二维结果，客户与月份。）