一、数据方体

数据方体简介 :

"数据方体" 概念 : 多维数据模型构成的多维数据空间称为 “数据方体” ( Data Cube ) , 又称数据立方体 , 超级立方体 , 多维超方体 ;
"数据方体" 组成 : 数据方体由多个维和度量组成 ;
"数据方体" 维数 : 二维 , 三维的数据方体可以绘制出来 , 超过 333 维的数据方体无法绘制 , 但是实际上的数据方体可以是 444 维 , 555 维 , 甚至更多维 ;
"数据方体" 存储 : 数据方体可以使用多维方式表示 , 也可以使用任意方式存储 , 如传统的关系表 ;

数据从二维表转为数据方体 , 也就是从传统数据库 ( DB ) 转为数据仓库 ( DW ) ;

二、数据方体格结构 ( 参考 )

数据方体中存在两种表 : ① 维表 , ② 事实表 ;

数据方体的格结构 :

格结构概念 : 格结构是特殊的图 , 格结构中满足半序关系 ;
数据方体 : 数据方体可以表示成一种格结构 , 数据方体的存储 , 计算 , 查询 , 都要涉及到格结构 ;
表的转换 : 由 444 维表 , 可以计算各种 333 维表 , 由 333 维表 , 可以计算各种 222维表 , 由 222 维表可以计算 111 维表 ;

数据方体格结构示例 :

444 维表 : 以 444 维表为例 , 该表描述商品信息 , 表中有 444 个字段 , 如时间 , 产品 , 位置 , 供应商 ;
333 维表 : 去掉上述 444 维表中的某一维 , 得到 333 维视图 , 如将供应商维度删除 , 得到时间 , 产品 , 位置三维表 ;
222 维表 : 从上述 333 维表中再去掉一维 , 得到 222 维表 , 如将位置维度删除 , 得到时间 , 产品二维表 ;
111 维表 : 444 维表去掉 333 维 , 只留下一维 , 如只留下时间维度表 ;

格结构上的操作 : ( 仅做参考 , 不严谨 )

实体化视图选择 : 给定一个 444 维表 , 将其中的某些视图 333 维表计算出来 , 选择哪些维度节点将其计算出来 , 称为实体化视图选择 ; 实体化是计算出来之后 , 将计算结果存储下来 ;
实体化视图计算 : 给定一个 444 维表 , 计算出 333 维表的过程 , 称为实体化视图计算 ;
实体化视图更新 : 数据更新后 , 对应的实体化视图 , 也需要跟着更新 ;

数据方体计算 : 如果存储空间足够大 , 可以将所有的格结构都计算出来 , 这种计算称为数据方体计算 ;

三、数据单元

数据单元简介 :

数轴 : 数据方体中以 “维” 作为数轴 ;
数据单元概念 : 数据方体中 , 每个 “维” 上都确定一个 “维成员” 时 , 就会唯一确定一个点 , 这个点成为 “数据单元” ( Cell ) ;

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