57、增强OLAP技术以支持复杂维度层次结构

增强OLAP技术以支持复杂维度层次结构

在数据分析领域，OLAP（联机分析处理）技术对于处理多维数据至关重要。然而，面对复杂的维度层次结构，传统的OLAP技术往往显得力不从心。本文将深入探讨如何增强OLAP技术，以支持复杂维度层次结构。

复杂维度层次结构类型

复杂维度层次结构有多种类型，了解这些类型有助于更好地进行数据建模和分析。
1. 并行层次结构 ：维度中的层次结构代表不同的分析标准。例如，在项目维度中，存在项目位置的层次结构“办公室→建筑物→城市”，以及项目监督的层次结构“经理→办公室→建筑物→城市”。
2. 并行独立层次结构 ：层次结构不共享级别，即成员集不重叠。在项目维度中，项目位置的层次结构（包括办公室、建筑物和城市类别）与项目组层次结构是独立的。
3. 并行依赖层次结构 ：层次结构具有共享类别。如项目位置和项目监督的层次结构就共享了一组类别{办公室、建筑物、城市}。

从概念设计到逻辑设计

在进行逻辑设计时，需要在星型模式和雪花模式之间做出选择。虽然星型模式在当前系统中占主导地位，因其简单性和性能提升而受到青睐，但它不足以处理复杂维度。例如，尝试将异构层次结构存储在单个关系中，会导致每个元组中出现空值属性，从而导致不可预测的聚合行为。因此，我们选择雪花模式，它能够处理异构性、共享维度级别，并以完整性约束的形式明确映射关系及其基数。

雪花模式的规则如下：
- 每个类别由相同的属性集表示。
- 一个关系只能引用其直接父类别。
- 对父类别的引用值不能为NUL