數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與OLA培訓(xùn)教材

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與OLAP

廣東工業(yè)大學(xué)艾丹祥數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例

案例背景Pub是美國(guó)的一家圖書(shū)出版公司，希望構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。其中銷售部門的需求比較急迫，希望能在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)銷售業(yè)績(jī)的分析。根據(jù)Pub公司的情況，考慮采用金博爾的DMDW的開(kāi)發(fā)模式，即先為銷售部門設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)集市，其他部門數(shù)據(jù)集市的設(shè)計(jì)可參照此模型。收集項(xiàng)目需求準(zhǔn)備：研究選定的業(yè)務(wù)過(guò)程（術(shù)語(yǔ)、步驟、度量方法）采訪：鉆研選定的業(yè)務(wù)過(guò)程（理解使其運(yùn)作所需的分析、數(shù)據(jù)模型和技術(shù)）分析：業(yè)務(wù)過(guò)程相關(guān)的數(shù)據(jù)資源歸檔對(duì)于Pub公司：選定“銷售”業(yè)務(wù)過(guò)程后，通過(guò)采訪了解其與銷售分析相關(guān)的問(wèn)題，如通過(guò)什么方式銷售、有哪些銷售地區(qū)等。收集項(xiàng)目需求基本業(yè)務(wù)狀況Pub公司在美國(guó)各地均有出版社，出版社負(fù)責(zé)聯(lián)系作者、出版圖書(shū)，已出版的圖書(shū)將由各地的代銷書(shū)店進(jìn)行銷售。收集項(xiàng)目需求業(yè)務(wù)分析需求銷售部門最關(guān)心銷售的業(yè)績(jī)，主要通過(guò)銷售額和銷售量進(jìn)行考核。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例業(yè)務(wù)分析需求希望針對(duì)每個(gè)出版社作圖書(shū)銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)每個(gè)國(guó)家的出版社作圖書(shū)銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)每個(gè)州的出版社作圖書(shū)銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)每城市的出版社作圖書(shū)銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)每本圖書(shū)作銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)每類圖書(shū)做銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)每年出版的圖書(shū)做銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)每位作者所編寫(xiě)的圖書(shū)做銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)每個(gè)書(shū)店作圖書(shū)銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)每個(gè)州的書(shū)店作圖書(shū)銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)每個(gè)城市的書(shū)店作圖書(shū)銷售業(yè)績(jī)分析。希望針對(duì)年、月、日作銷售業(yè)績(jī)分析。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例銷售業(yè)務(wù)的總線矩陣業(yè)務(wù)實(shí)體業(yè)務(wù)過(guò)程出版社圖書(shū)書(shū)店出版日期銷售XXXX收集項(xiàng)目需求數(shù)據(jù)資源狀況公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)為Pubs數(shù)據(jù)庫(kù)收集項(xiàng)目需求數(shù)據(jù)資源狀況Pubs中與銷售業(yè)務(wù)有關(guān)的表根據(jù)據(jù)總總線線矩矩陣陣建建立立模模型型氣氣泡泡圖圖建立立多多維維數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)模模型型業(yè)務(wù)實(shí)體業(yè)務(wù)過(guò)程出版社圖書(shū)書(shū)店銷售日期銷售XXXX訂單銷售日期圖書(shū)書(shū)店出版社銷售售日日期期建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型訂單銷售日期圖書(shū)書(shū)店出版社銷售日日期日期維維度的的粒度度級(jí)別別通常常為一一天日期維維度表表需要要專門門生成成（如如利用用Excel工具））日期維維度表表中的的時(shí)間間范圍圍根據(jù)據(jù)業(yè)務(wù)務(wù)需求求決定定建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型銷售日日期日期維維度至至少要要包含含年、、月、、日期期三個(gè)個(gè)屬性性建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型DimDate屬性名稱功能描述FullDate日期DateName日期名Month月MonthName月名Year年其中FullDate、Month、MonthName形成層層次。。出版社社建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型訂單銷售日期圖書(shū)書(shū)店出版社出版社社建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型字段名稱說(shuō)明pub_id出版社編號(hào)pub_name出版社名city所在市state所在州country所在國(guó)出版社社出版社社維度度可以以直接接包含含出版版社名名、市市、州州、國(guó)國(guó)家等等屬性性建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型DimPublisher屬性名稱功能描述pub_id出版社編號(hào)pub_name出版社名稱pub_city城市pub_state州pub_country國(guó)家其中pub_name、pub_city、pub_state、pub_country形成層層次。。書(shū)店建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型訂單出版日期圖書(shū)書(shū)店出版社書(shū)店建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型字段名稱說(shuō)明stor_id書(shū)店編號(hào)stor_name書(shū)店名稱city所在市state所在州書(shū)店書(shū)店維維度可可以直直接包包含書(shū)書(shū)店名名、市市、州州等屬屬性建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型圖書(shū)建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型訂單出版日期圖書(shū)書(shū)店出版社圖書(shū)建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型字段名稱說(shuō)明title_id圖書(shū)編號(hào)pub_id出版社編號(hào)title圖書(shū)名type圖書(shū)類型price圖書(shū)單價(jià)pubdate出版日期圖書(shū)圖書(shū)維維度可可以直直接包包含圖圖書(shū)名名、類類型、、出版版年等等屬性性建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型DimBook屬性名稱功能描述book_id圖書(shū)編號(hào)book_name圖書(shū)名book_type圖書(shū)類型pubyear出版年其中book_name、book_type形成層層次結(jié)結(jié)構(gòu)。。圖書(shū)圖書(shū)維維度無(wú)無(wú)法直直接包包含作作者屬屬性建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型作者建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型訂單出版日期圖書(shū)書(shū)店出版社作者圖書(shū)作作者關(guān)關(guān)系作者建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型字段名稱說(shuō)明au_id作者編號(hào)au_lname作者名au_fname作者姓作者作者維維度可可以直直接包包含作作者名名等屬屬性建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型DimAuthor屬性名稱功能描述au_id作者編號(hào)au_name作者名au_fname+au_lname圖書(shū)作作者關(guān)關(guān)系建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型訂單出版日期圖書(shū)書(shū)店出版社作者圖書(shū)作作者關(guān)關(guān)系圖書(shū)作作者關(guān)關(guān)系建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型字段名稱說(shuō)明au_id作者編號(hào)title_id圖書(shū)編號(hào)建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型圖書(shū)作作者關(guān)關(guān)系圖書(shū)作作者關(guān)關(guān)系事事實(shí)表表只包包含鍵鍵值列列，不不包含含度量量值列列，其其目的的是為為了記記錄圖圖書(shū)和和作者者之間間的關(guān)關(guān)系事事實(shí)。。FactBookAuthor（中間事實(shí)表）屬性名稱功能描述鍵值列book_id圖書(shū)編號(hào)au_id作者編號(hào)訂單建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型訂單出版日期圖書(shū)書(shū)店出版社作者圖書(shū)作作者關(guān)關(guān)系訂單建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型字段名稱說(shuō)明stor_id書(shū)店編號(hào)title_id圖書(shū)編號(hào)qty訂購(gòu)數(shù)量ord_date訂購(gòu)日期建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型訂單訂單事事實(shí)表表中要要包含含日期期、出出版社社、書(shū)書(shū)店、、圖書(shū)書(shū)等鍵鍵值列列，還還要包包含銷銷售額額、銷銷售量量2個(gè)度量量值列列，其其目的的是為為了記記錄銷銷售事事實(shí)。。建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型訂單FactSales屬性名稱來(lái)源功能描述鍵值列pub_idpublishers表出版社編號(hào)stor_idstores表書(shū)店編號(hào)book_idtitles表圖書(shū)編號(hào)ord_datesales表銷售日期度量值列qtysales表銷售量amount計(jì)算生成（qty*price）銷售額建立多多維數(shù)數(shù)據(jù)模模型最終，，確定定數(shù)據(jù)據(jù)集市市包括括以下下多維維數(shù)據(jù)據(jù)模型型：主題——圖書(shū)銷銷售業(yè)業(yè)績(jī)度量值值——圖書(shū)銷銷售量量圖書(shū)銷銷售額額維度——出版社社（國(guó)國(guó)別-州-城市-出版社社）作者（（作者者姓名名）圖書(shū)（（圖書(shū)書(shū)類別別-單一圖圖書(shū)，，圖書(shū)書(shū)出版版年））書(shū)店（（州-市-書(shū)店））銷售日日期（（年-月-日）Microsoft數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)工工具集集核心數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)工工具集集——SQLServer關(guān)系引引擎（（RDBMS）：實(shí)實(shí)現(xiàn)關(guān)關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)SQLServerIntegrationService(SSIS):實(shí)現(xiàn)ETL系統(tǒng)SQLServerAnalysisService(SSAS):實(shí)現(xiàn)多多維數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)，支支持OLAP查詢，，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)數(shù)據(jù)據(jù)挖掘掘SQLServerReportingService(SSRS):定義報(bào)報(bào)表開(kāi)發(fā)和和管理理工具具：SQLServerBIDevelopmentStudio（BIDS）和SQLServerManagementStudio。Microsoft數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)系系統(tǒng)的的體系系結(jié)構(gòu)構(gòu)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)ETL聚合(支持OLAP)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)事實(shí)表和維度表度量和維度前端工具核心數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)RDBMSSSISSSASSSRSETL過(guò)程利用SQLServerIntegrationService對(duì)Pubs數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)進(jìn)行行抽取取和整整理，，形成成Pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)。。先將數(shù)數(shù)據(jù)從從源事事務(wù)數(shù)數(shù)據(jù)中中提取取到中中間數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)Pubs_Stage再對(duì)中中間數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)的數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)進(jìn)行轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換并并加載載到目目標(biāo)關(guān)關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)Pubs_DWETL過(guò)程Pubs數(shù)據(jù)庫(kù)（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)）PublishersPub_infoEmployeeJobsRoychedTitlesAuthorsTitleauthorSalesStoresDiscountsPubs_Stage（臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)）PublishersTitlesTitleauthorAuthorSalesStoresDatePubs_DW（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）FactSalesFactBookAuthorDimPublisherDimBookDimAuthorDimStoreDimDateDTSSSISDate.xlsETL過(guò)程利用DTS和SQLServerIntegrationService對(duì)Pubs數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)進(jìn)行行抽取取和整整理，，形成成Pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)。。先將數(shù)數(shù)據(jù)從從源事事務(wù)數(shù)數(shù)據(jù)中中提取取到中中間數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)Pubs_Stage(DTS工具)再對(duì)中中間數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)的數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)進(jìn)行轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換并并加載載到目目標(biāo)關(guān)關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)Pubs_DW(SSIS工具)ETL過(guò)程利用DTS將pubs數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)和date.xls中的數(shù)數(shù)據(jù)直直接導(dǎo)導(dǎo)出到到pubs_stage數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)中。。Pubs_Stage的結(jié)構(gòu)構(gòu)ETL過(guò)程新建pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)ETL過(guò)程pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)中中的DimDate表DimDate屬性名稱功能描述Sqlserver數(shù)據(jù)類型FullDate日期DatetimeDateName日期名varchar（20）Month月intMonthName月名varchar（20）Year年intETL過(guò)程pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)中中的DimPublisher表DimPublisher屬性名稱功能描述Sqlserver數(shù)據(jù)類型pub_id出版社編號(hào)Varchar（4）pub_name出版社名稱varchar（40）pub_city城市varchar（20）pub_state州varchar（2）pub_country國(guó)家varchar（30）ETL過(guò)程pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)中的DimStore表DimStore屬性名稱功能描述Sqlserver數(shù)據(jù)類型store_id書(shū)店編號(hào)Varchar（4）store_name書(shū)店名稱varchar（40）store_city城市varchar（20）store_state州varchar（2）ETL過(guò)程pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)中的DimBook表DimBook屬性名稱功能描述Sqlserver數(shù)據(jù)類型book_id圖書(shū)編號(hào)Varchar（6）book_name圖書(shū)名varchar（80）book_type圖書(shū)類型varchar（12）pubyear出版年intETL過(guò)程pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)中的DimAuthor表DimAuthor屬性名稱功能描述Sqlserver數(shù)據(jù)類型au_id作者編號(hào)varchar（11）au_name作者名au_fname+au_lnamevarchar（80）ETL過(guò)程pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)中的FactBookAuthor表FactBookAuthor屬性名稱功能描述Sqlserver數(shù)據(jù)類型book_id圖書(shū)編號(hào)Varchar（6）au_id作者編號(hào)varchar（11）ETL過(guò)程pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)中的FactSales表FactSales屬性名稱來(lái)源功能描述Sqlserver數(shù)據(jù)類型pub_idpublishers表出版社編號(hào)Varchar（4）stor_idstores表書(shū)店編號(hào)Varchar（4）book_idtitles表圖書(shū)編號(hào)Varchar（6）ord_datesales表銷售日期datetimeqtysales表銷售量smallintamount計(jì)算生成（qty*price）銷售額moneyETL過(guò)程新建SSIS項(xiàng)目，并并將pubs_stage數(shù)據(jù)庫(kù)中中的數(shù)據(jù)據(jù)轉(zhuǎn)換并并加載到到pubs_DW數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)中。SSIS項(xiàng)目由若若干SSIS程序包的的構(gòu)成，，其中一一個(gè)為主主程序包包（啟動(dòng)動(dòng)）。SSIS程序包由由一個(gè)控控制流和和若干個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)流流構(gòu)成。。多維數(shù)據(jù)據(jù)集和OLAPOLAP的提出（（1993年）1981年圖靈獎(jiǎng)獎(jiǎng)獲得者者：埃德加·科德(EdgarFrankCodd)—“關(guān)系數(shù)據(jù)據(jù)庫(kù)之父父”多維數(shù)據(jù)據(jù)集和OLAP1995年OLAP專門研究究機(jī)構(gòu)OLAPReport提出關(guān)于于OLAP的簡(jiǎn)明定定義FASMI（FastAnalysisofSharedMultidimensionalInformation）?？焖傩裕ǎ‵ast）——OLAP系統(tǒng)必須須能快速速響應(yīng)用用戶的分分析查詢?cè)円?，，?duì)于用用戶大部部分分析析要求在在5秒鐘內(nèi)作作出反應(yīng)應(yīng)，否則則超過(guò)30秒用戶可可能會(huì)失失去分析析的主線線索，影影響分析析質(zhì)量。。多維數(shù)據(jù)據(jù)集和OLAP1995年OLAP專門研究究機(jī)構(gòu)OLAPReport提出關(guān)于于OLAP的簡(jiǎn)明定定義FASMI（FastAnalysisofSharedMultidimensionalInformation）。分析性（（Analysis）——OLAP系統(tǒng)能處處理任何何與用戶戶和應(yīng)用用有關(guān)的的邏輯分分析和統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析析，在需需要的情情況下還還允許用用戶無(wú)需需編程就就可為分分析和生生成報(bào)表表定義一一些新的的特殊運(yùn)運(yùn)算，將將其作為為分析的的一部分分，并以以用戶理理想的方方式給出出報(bào)告。。用戶可可以在OLAP平臺(tái)上進(jìn)行數(shù)數(shù)據(jù)分析，也也可以與其他他外部分析工工具交互信息息，同時(shí)應(yīng)提提供靈活開(kāi)放放的報(bào)表處理理功能，保存存分析結(jié)果。。多維數(shù)據(jù)集和和OLAP1995年OLAP專門研究機(jī)構(gòu)構(gòu)OLAPReport提出關(guān)于OLAP的簡(jiǎn)明定義FASMI（FastAnalysisofSharedMultidimensionalInformation）。共享性（Shared）——OLAP系統(tǒng)應(yīng)能實(shí)現(xiàn)現(xiàn)在多用戶環(huán)環(huán)境下的安全全保密要求和和并發(fā)控制。。多個(gè)用戶同同時(shí)使用，能能夠根據(jù)用戶戶所屬的安全全級(jí)別，讓他他們只能看到到自身權(quán)限下下的信息。多維數(shù)據(jù)集和和OLAP1995年OLAP專門研究機(jī)構(gòu)構(gòu)OLAPReport提出關(guān)于OLAP的簡(jiǎn)明定義FASMI（FastAnalysisofSharedMultidimensionalInformation）。多維性（Multidimensional）——OLAP系統(tǒng)能對(duì)數(shù)據(jù)據(jù)進(jìn)行多維視視圖和分析，，是OLAP的關(guān)鍵屬性。。多維數(shù)據(jù)集和和OLAP1995年OLAP專門研究機(jī)構(gòu)構(gòu)OLAPReport提出關(guān)于OLAP的簡(jiǎn)明定義FASMI（FastAnalysisofSharedMultidimensionalInformation）。信息性（Information）——OLAP系統(tǒng)具有管理理數(shù)據(jù)和獲得得信息的能力力，能管理大大量的數(shù)據(jù)并并即時(shí)地獲得得用戶所需信信息。多維數(shù)據(jù)集和和OLAPOLAP與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)關(guān)關(guān)系緊密OLAP分析與數(shù)據(jù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系十十分緊密。數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建建立，解決了了依據(jù)主題進(jìn)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)儲(chǔ)的問(wèn)題，提提高了數(shù)據(jù)的的存取速度；；而OLAP分析構(gòu)成了數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的表表現(xiàn)層，將數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的的數(shù)據(jù)通過(guò)不不同的維和指指標(biāo)，靈活地地展現(xiàn)出來(lái)，，提高了數(shù)據(jù)據(jù)的展現(xiàn)能力力，進(jìn)而提高高了數(shù)據(jù)的分分析能力。多維數(shù)據(jù)集和和OLAP多維數(shù)據(jù)集多維數(shù)據(jù)集（（cube）——OLAP中的主要對(duì)象象，通常也稱稱作多維立方方體。cube是一個(gè)數(shù)據(jù)集集合，通常由由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的的子集構(gòu)造，，把一組維度度和度量值合合理組織，最最后匯總成多多維結(jié)構(gòu)。多維數(shù)據(jù)集和和OLAP多維數(shù)據(jù)集集銷售數(shù)量10000玩具電器銷售地區(qū)北京上海江蘇1234服裝化妝品產(chǎn)品時(shí)間（月）以時(shí)間、銷售地區(qū)、產(chǎn)品三個(gè)維度構(gòu)成的多維數(shù)據(jù)集多維數(shù)據(jù)集集和OLAP的實(shí)現(xiàn)以Pubs_DW數(shù)據(jù)庫(kù)為基基礎(chǔ)，利用用SQLServerAnalysisService開(kāi)發(fā)PubsAS多維數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)以支持OLAP分析。Pubs_DW（關(guān)系數(shù)據(jù)據(jù)庫(kù)）FactSalesFactBookAuthorDimPublisherDimBookDimAuthorDimStoreDimDateSSASPubs_AS（多維數(shù)據(jù)據(jù)集）SalesCube（Sales多維數(shù)據(jù)集集）Sales度量值組：：SalesAmountSalesQtyBookAuthor中間度量值值組維度：BookAuthorStorePublisherDate多維數(shù)據(jù)集集和OLAP的實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)源（DS）pubs_DW數(shù)據(jù)源視圖（DSV）多維數(shù)據(jù)庫(kù)pubs_AS多維數(shù)據(jù)集（Cube）度量值和維度聚合SSAS多維數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)構(gòu)多維數(shù)據(jù)集集和OLAP的實(shí)現(xiàn)分析服務(wù)項(xiàng)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)步步驟創(chuàng)建數(shù)據(jù)源源創(chuàng)建數(shù)據(jù)源源視圖創(chuàng)建維度（（公共維度度）創(chuàng)建多維數(shù)數(shù)據(jù)集（度度量值）處理、部署署項(xiàng)目瀏覽多維數(shù)數(shù)據(jù)集多維數(shù)據(jù)集集和OLAP的實(shí)現(xiàn)分析服務(wù)項(xiàng)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)要要點(diǎn)每個(gè)分析服服務(wù)項(xiàng)目必必須至少包包含一個(gè)數(shù)數(shù)據(jù)源每個(gè)分析服服務(wù)項(xiàng)目必必須至少包包含一個(gè)數(shù)數(shù)據(jù)源視圖圖每個(gè)分析服服務(wù)項(xiàng)目必必須包含至至少一個(gè)維維度和多維維數(shù)據(jù)集多維數(shù)據(jù)集集必須包含含在一個(gè)分分析服務(wù)項(xiàng)項(xiàng)目中每個(gè)分析服服務(wù)項(xiàng)目可可以包含多多個(gè)多維數(shù)數(shù)據(jù)集多維數(shù)據(jù)集集和OLAP多維數(shù)據(jù)分分析方法OLAP多維分析對(duì)對(duì)多維數(shù)據(jù)據(jù)集中的數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行上卷、下鉆鉆、切片、、切塊、旋旋轉(zhuǎn)等各種分析析操作，以以便剖析數(shù)數(shù)據(jù)，使用用戶從多個(gè)個(gè)角度、多多個(gè)側(cè)面、、多個(gè)層次次來(lái)觀察多多維數(shù)據(jù)，，從而發(fā)掘掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)蘊(yùn)涵的對(duì)自自己有用的的信息。多維數(shù)據(jù)集集和OLAP多維數(shù)據(jù)分分析方法多維數(shù)據(jù)集集和OLAP多維數(shù)據(jù)分分析方法——切片切片（Slice）——對(duì)多維數(shù)據(jù)據(jù)集的某個(gè)個(gè)維選定一一個(gè)維成員員，這種選選擇操作就就稱為切片片。例如：Cube（維維1，維維2，…，維維i，…，維維n，度度量量值值））對(duì)維維i選定定了了某某個(gè)個(gè)維維成成員員，，則則（維維1，維維2，…，維i成員員，…，維維n，度度量量值值））就是是該該Cube在維維i上的的一一個(gè)個(gè)切切片片，，切切片片的的數(shù)數(shù)量量取取決決于于維維i上的的維維成成員員的的個(gè)個(gè)數(shù)數(shù)。。多維維數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)集集和和OLAP多維維數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)分分析析方方法法———切片片“時(shí)間間＝＝第第1季度度”在三三維維立立方方體體上上切切片片的的結(jié)結(jié)果果是是得得到到一一個(gè)個(gè)二二維維的的平平面面數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)4.1OLAP概述述多維維數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)分分析析方方法法———切塊塊切塊塊（（Dice）——在一個(gè)多多維數(shù)據(jù)據(jù)集中對(duì)對(duì)兩個(gè)及及兩個(gè)以以上的維維選定維維成員的的操作可可以稱為為切塊。。例如：Cube（維1,維2,……,維i,