OLAP多维数据集 - 数据多维数据集

我有一个快速问题管理OLAP多维数据集或数据多维数据集。当我看到image时，我并不真正了解“多维数据集”中表示的数据的“位置”。我想这个是表面上的，对吧？否则，旋转立方体将不会显示完全不同的值。OLAP多维数据集 - 数据多维数据集

所以，我的问题是，什么数据存储“在立方体？”

岂不是某事像：

f(x,y,z) -> value (1)

和值是细胞内？但在这里我只看到

f(x,y) -> surfacevalue (2a) 

f(x,z) -> surface value (2b) 

f(y,z) -> surface value (2c)

那么，实际存储在多维数据集中的是什么？所有映射（1 - 2c）。

来源

2017-07-26 jod

不幸的是，有很多连接到OLAP数据库的混淆术语。立方体是最糟糕的犯罪者之一，因为它适用于所有数据库，无论维数如何。尽管您可以合理地假设立方体是指三维物体，但这是事实。

在这种情况下，立方体被用作比喻，不应该从字面上考虑。它被使用是因为它很难说明/想象超过3个维度的对象。

1维的数据集可以这样表示：

 10.00 15.00 16.00 
-------------------------------- 
Year 2014 2015 2017

在这里我们可以看到一个措施暗算一年。

2的尺寸可以说明，像这样：

Region 1 | 5.00 2.00 4.00 
     2 | 5.00 5.50 5.00 
     3 | 0.00 7.50 5.00 
----------|-------------------------- 
Year  | 2014 2015 2017

现在我们可以看到同样的措施暗算年和地区。

3维可以被认为是一个立方体。 Wikipedia picture you linked to就是一个很好的例子。

现在我们得到更高维度的例子很难/不可能在2D屏幕上生成。在实践中，4/5/6/etc维度报告通常以二维报告的形式呈现，应用一系列过滤器，限制返回的记录和总计。

实施例：

Department: Marketing 
Customer Age: 18 - 24 

Region 1 | 1.15 1.50 0.00 
     2 | 2.75 4.01 1.25 
     3 | 0.00 0.00 1.14 
----------|-------------------------- 
Year  | 2014 2015 2017

这表明我们的与2个额外的过滤器的措施。现在是第4个报告。

多维数据集概念试图表达有数据层，您可以浏览。莫纳什大学的Rob Meredith博士在他的podcasts之一中就这个问题进行了讨论。我想这大概是通过Semester 1, 2009 - Episode 3或Semester 1, 2009 - Episode 4的一半。

来源

2017-07-27 13:01:52

当您只能在数据库中创建相同的OLAP结构而不是使用OLAP软件来完成时，会非常困惑。从本质上讲，创建一个在同一个星型模式中处理的OLAP数据集市，而不是使用像SQL Server Analysis Services这样的软件来构建，处理，存储和提供对所述多维数据集进行报告的访问。但是，这样做有利有弊。例如，SSAS旨在对数据进行预处理，并使所述报告闪电般快速。 – Fastidious

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