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Microsoft SQL Server Analysis Services 多维数据集是基于度量值、维度和维度属性来组织的。下表说明了使用 MDX 表达式语言所需了解的维度建模术语和概念。 “(全部)”成员 ((All) member) “(全部)”成员是属性层次结构或用户定义的层次结构中的所有成员的计算值。 属性层次结构 “属性层次结构”是包含以下级别的属性成员层次结构：

Junk Dimension A junk dimension is a convenient grouping of typically low-cardinality flags and indicators. By creating an abstract dimension, these flags and indicators are removed from the fact ta

对于数据分析师来说，SQL是主要的语言。 Hive为Hadoop提供了支持SQL运行的能力，可是目前Hive运行速度达不到实时要求。这是因为Hive将SQL翻译成一个或多个MapReduce任务，而MapReduce原本是大数据批处理计算框架，并不适应实时数据分析的速度要求。 现在有两种思路去提高SQL在大数据平台上的执行速度：1.      用一种更快的SQL执行引擎取代MapRed

随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之

主要包括三个步骤：1. 先解析各轴，把各轴上的元素记录下来2. 在缓冲中查找元素的值，没有的话记录下来3. 对记录下来的未找到的元素向下层请求数据

一、解析XML生成Schema每个RolapConnection有一个RolapSchema，创建RolapConnection时，会自动调用RolapConnection的构造函数，通过RolapSchema的load方法，传入Catalog的XML形式的Schema，使用org.eigenbase.xom.XOMUtil创建一个XML的解析器，将XML传入解析器，返回一个DOMWrappe

1、组成部分a)       mondrian.olap.fun定义了mdx内置的函数集，包括函数的name、signature、description和flags，其中flags一般有三个以上的字母，分别代表了函数的语法类型（在Syntax中定义）、返回类型（Category中定义）、参数类型（Category中定义）。这种函数继承至FunDefBase类。b)       用户自定义的

SELECT CROSSJOIN ({Access, Word}, {Kansas, Buffalo, Topeka, USA, Canada}) ON COLUMNS, {[1994].Qtr1.MEMBERS, [1994].Qtr2, [1994].Qtr3, [1994].Qtr4.MEMBERS} ON ROWSFROM SalesCubeWHERE (Sal

维（Dimension）人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维。e.g：时间维、地理维等。维的层次（Hierarchy）人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细分程度（即粒度）不同的各个描述方面。e.g：时间维：日期、月份、季度、年。维的级别（Level）每个层次中包含若干个级别，即细分的程度。e.g：时间维

SUM COUNT AVG DISTINCTCOUNT MAX MIN 使用一个类似[Measures].currentMember.aggType的属性with member [DIM].[MEM] ascase when [Measures].currentMember.AggType = 'sum' then Aggregate([A