邁安帶你走進

【邁安帶你走進】如上圖所示，這是由三個維度構成的一個樹形立方體，立方體中包含了滿足條件的cell(子立方塊)值，這些cell里面包含了要分析的數據，稱之為度量值。顯而易見，一組三維坐標唯一確定了一個子立方。

多位模型的基本概念介紹：

立方體：由維度構建出來的多維空間，包含了所有要分析的基礎數據，所有的聚合數據操作都在立方體上進行。
維度：就是觀察數據的一種角度。在這個例子框，線，都是維度，
這三個維度構成了一個立方體空間。維度可以理解為立方體的一個軸。要注意的是有一個特殊的維度，即度量值維度。
維度成員：構成維度的基本地區。對于廣東省維，
層次：維度的層次結構，要注意的是存在區域維：
級別：級別組成層次。對于廣東省維的一個層次(地區)而言，廣東省一個級別，區域一個級別，顯然這些級別是有父子關系的。
度量值：要分析展示的數據，即指標。如圖：廣東省和廣東區域，可以對其進行多維分析。
事實表：存放度量值的表，同時存放了維表的外鍵。所有的分析用的數據最終都是來自與事實表。
維表：一個維度對應一個或者多個維表。一個維度對應一個維表時數據的組織方式就是采用的星型模式，對應多個維表時就是采用雪花模式。雪花模式是對星型模式的規范化。簡言之，維表是對維度的描述。
總結：這樣會顯示樹形表格密度有為復雜，很難去統計一些細節方面。

邁安帶你走進

【邁安帶你走進】樹形立方體允許以多維數據建模和觀察。它由維和事實定義。 維是關于一個組織想要記錄的視角或觀點。每個維都有一個表與之相關聯，稱為維表。 事實表包括事實的名稱或度量以及每個相關維表的關鍵字。

在數據倉庫的研究文獻中，一個n維的數據的立方體叫做基本方體。給定一個維的集合，我們可以構造一個方體的格，每個都在不同的匯總級或不同的數據子集顯示數據，方體的格稱為數據立方體。0維方體存放最高層的匯總，稱為頂點方體；而存放最底層匯總的方體稱為基本方體。

數據倉庫的概念模型 最流行的數據倉庫概念是多維數據模型。這種模型可以以星型模式，雪花模式，或事實星座模式的形式存在。

樹形立方體

　　關于樹形立方體，這里必須注意的是數據立方體只是多維模型的一個形象的說法。立方體其本身只有三維，但多維模型不僅限于三維模型，可以組合更多的維度，但一方面是出于更方便地解釋和描述，同時也是給思維成像和想象的空間；另一方面是為了與傳統關系型數據庫的二維表區別開來，于是就有了樹形立方體的叫法。

OLAP

OLAP（On-line Analytical Processing，聯機分析處理）是在基于數據倉庫多維模型的基礎上實現的面向分析的各類操作的集合。可以比較下其與傳統的OLTP（On-line Transaction Processing，聯機事務處理）的區別來看一下它的特點：

OLAP與OLTP

OLAP的類型

　　首先要聲明的是這里介紹的有關多維數據模型和OLAP的內容基本都是基于ROLAP，因為其他幾種類型極少接觸，而且相關的資料也不多。

MOLAP(Multidimensional)

即基于多維數組的存儲模型，也是最原始的OLAP，但需要對數據進行預處理才能形成多維結構。

ROLAP(Relational)

比較常見的OLAP類型，這里介紹和討論的也基本都是ROLAP類型，可以從多維數據模型的那篇文章的圖中看到，其實ROLAP是完全基于關系模型進行存放的，只是它根據分析的需要對模型的結構和組織形式進行的優化，更利于OLAP。

HOLAP(Hybrid)

介于MOLAP和ROLAP的類型，我的理解是細節的數據以ROLAP的形式存放，更加方便靈活，而高度聚合的數據以MOLAP的形式展現，更適合于高效的分析處理。

　　另外還有WOLAP(Web-based OLAP)、DOLAP(Desktop OLAP)、RTOLAP(Real-Time OLAP)，具體可以參開維基百科上的解釋——OLAP。

OLAP的基本操作

　　我們已經知道OLAP的操作是以查詢——也就是數據庫的SELECT操作為主，但是查詢可以很復雜，比如基于關系數據庫的查詢可以多表關聯，可以使用COUNT、SUM、AVG等聚合函數。OLAP正是基于多維模型定義了一些常見的面向分析的操作類型是這些操作顯得更加直觀。

【邁安帶你走進】邁安第三方圖形的開放程度更好，給了用戶更多發揮創造的空間，同時支圖形導出，這一點也是一個很好的優勢，從上面的分析案例的用戶，我們可以做的事情很多，提高用戶工作效率，小編的微信公眾號【MReport】敬請下次精彩分享！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的凹入表形式打印树形结构_【树形立方体】立方体有哪些特性？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。